Дослідження спеціалізованої системи контролю теплового комфорту в будівлях

Прядка, Владислав Валерійович

Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/6402

Title:	Дослідження спеціалізованої системи контролю теплового комфорту в будівлях
Authors:	Міценко, Сергій Анатолійович Прядка, Владислав Валерійович
Issue Date:	Jan-2025
Abstract:	У кваліфікаційній роботі вирішено актуальну науково-технічну проблему – розроблено теоретичні основи аналізу та синтезу комп’ютеризованих систем із застосуванням інформаційних технологій первинної та вторинної обробки даних, а також інтелектуальних методів збору й аналізу інформації. Це спрямовано на підвищення ефективності прийняття рішень щодо енергоефективного забезпечення теплового комфорту в цивільних будівлях, зниження ризиків управління такими об'єктами, а також оптимізацію енергоспоживання. Реалізація запропонованих підходів дозволяє суттєво скоротити енерговитрати у житлово-комунальному секторі, зменшити собівартість продукції на підприємствах, підвищити енергонезалежність держави, покращити комфорт у приміщеннях та поліпшити екологічну ситуацію.
URI:	https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/6402
Appears in Collections:	123 Комп’ютерна інженерія (Спеціалізовані комп’ютерні системи)

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
М_123_2024_Прядка.pdf Restricted Access		1.75 MB	Adobe PDF	View/Open Request a copy

Show full item record

Extracted text

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ФАКУЛЬТЕТ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ І СИСТЕМ
КАФЕДРА РОБОТОТЕХНІКИ ТА СПЕЦІАЛІЗОВАНИХ КОМП’ЮТЕРНИХ СИСТЕМ

Пояснювальна записка
до кваліфікаційної роботи
освітнього ступеню «магістр»

на тему: ДОСЛІДЖЕННЯ СПЕЦІАЛІЗОВАНОЇ СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ
ТЕПЛОВОГО КОМФОРТУ В БУДІВЛЯХ

Виконав: здобувач вищої освіти 2 курсу,
групи МСКС-2307 спеціальності
123 Комп’ютерна інженерія, освітня
програма «Спеціалізовані комп’ютерні
системи»
Прядка В.В.
(Прізвище ім’я по-батькові)

Керівник Міценко С.А.
(Прізвище ім’я по-батькові)

Рецензент
(Прізвище ім’я по-батькові)

Черкаси 2024 року
2
ЗМІСТ

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ ........................................................................ 3
ВСТУП ......................................................................................................................... 4
РОЗДІЛ 1 ДОСЛІДЖЕННЯ СУЧАСНОГО СТАНУ ПРОБЛЕМИ ТА
ПОСТАНОВКА ЗАВДАНЬ ДОСЛІДЖЕННЯ ......................................................... 8
1.1. Аспекти застосування комп’ютерних систем у сучасному середовищі .... 8
1.2. Сучасні підходи до забезпечення теплового комфорту в будівлях .......... 12
1.3. Категоризація вимог до систем теплового комфорту будівель................. 18
Висновки ................................................................................................................ 28
РОЗДІЛ 2 ТЕОРЕТИЧНІ СПОСОБИ ПОБУДОВИ КОМП'ЮТЕРНИХ СИСТЕМ
КОНТРОЛЮ ТЕПЛОВОГО КОМФОРТУ В БУДІВЛЯХ .................................... 30
2.1. Оцінка ефективності процесів у системах теплового комфорту будівель30
2.2. Принципи досягнення ефективного використання енергоресурсів у
будівлях .................................................................................................................. 38
2.3. Способи реалізації принципу «трьох Е» ...................................................... 48
Висновки ................................................................................................................ 52
РОЗДІЛ 3 КОМП’ЮТЕРИЗОВАНА СИСТЕМА МОНІТОРИНГУ ТА
КЕРУВАННЯ ПРОЦЕСАМИ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ТЕПЛОВОГО КОМФОРТУ .. 54
3.1. Ключові показників ефективності систем забезпечення теплового
комфорту ................................................................................................................ 54
3.2. Комп'ютеризована система контролю та управління споживанням
тепла .................................................................................................................. 59
3.3 Структурна модель системи керування тепловими ресурсами
багатоквартирного будинку ................................................................................. 68
Висновки ................................................................................................................ 71
ВИСНОВКИ ............................................................................................................... 73
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ................................................................. 75
3
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ

ІТК – Інформаційні технології теплового комфорту
СКТК – Система контролю теплового комфорту
ІАС – Інтелектуальна автоматизована система
ЦКС – Центральна кліматична система
СЗК – Система зонального контролю
АСІК – Автоматизована система інтелектуального клімату
САПРК – Система автоматизованого проектування клімату
ДМС – Дані моніторингу системи
БД – База даних
ІКС – Інтелектуальна кліматична система
МД – Модуль даних
СКБ – Система керування будівлею
СМІК – Система моніторингу й інтеграції клімату
4
ВСТУП

Актуальність теми дослідження.
Стратегічний підхід у боротьбі зі зміною клімату, закріплений у Паризькій
угоді, спрямований на розвиток та вдосконалення технологій і систем
підвищення енергоефективності в різних галузях. Особливої уваги потребує
сфера забезпечення теплового комфорту в будівлях, де за останні десятиліття
значно зросло техногенне навантаження через збільшення часу перебування
людей та неупорядковане використання технічних рішень. Будівлі різняться за
призначенням, режимами функціонування, параметрами мікроклімату,
інженерними системами та характером діяльності.
Системна модернізація будівельного фонду з впровадженням традиційних
та екологічно чистих технологій має стати основою для забезпечення гнучкості
енергосистеми шляхом контролю та оцінки енергоспоживання будівель.
Науковці приділяють значну увагу дослідженню комп'ютеризованих систем
контролю параметрів теплового комфорту, однак досі існують прогалини в
теоретичному обґрунтуванні створення високоефективних комп'ютеризованих
систем. Наукова проблема полягає в недосконалості теоретичних підходів до
створення автоматизованих систем моніторингу теплового комфорту в умовах
обмеженої інформації. Її вирішення передбачає розроблення інноваційних
методів і засобів створення комп'ютеризованих систем з використанням
сучасних інформаційних технологій та інтелектуалізованих методів обробки
інформації. Запропоновані методи дозволяють: знизити ризики прийняття
рішень при моніторингу об'єктів теплового комфорту; зменшити енергоємність
житлово-комунального сектора; знизити собівартість виробництва; підвищити
енергонезалежність; покращити комфорт приміщень; поліпшити екологічну
ситуацію. Таким чином, розвиток комп'ютеризованих систем контролю
теплового комфорту є важливим напрямком реалізації стратегії боротьби зі
зміною клімату.
5
Мета роботи – удосконалення системи контролю теплового комфорту в
цивільних будівлях через моніторинг та оптимізацію використання
енергоресурсів в умовах обмеженої інформації.
Об’єкт дослідження – процеси формування параметричної
невизначеності при інформаційних перетвореннях під час контролю параметрів
теплового комфорту будівель.
Предмет дослідження – спеціалізовані системи контролю теплового
комфорту в будівлях.
Досягнення мети роботи передбачає розв’язання таких завдань:
1. Проаналізувати особливості функціонування цивільних об'єктів
теплового комфорту в умовах інформаційної обмеженості.
2. Дослідити підхід до структури та критеріїв ефективності
комп'ютеризованих систем контролю теплового комфорту, базований
на інтегрованому вирішенні питань енергоспоживання,
енерговикористання та енергоуправління.
3. Створити процедури та моделі первинного аналізу даних для
ранжування будівель та оптимізації взаємопов'язаних параметрів
енергоефективності.
4. Розробити моделі інтелектуального прогнозування ключових
параметрів керування інженерним обладнанням теплозабезпечення.
Методи дослідження. Методи дослідження включають: багатомірний
статистичний аналіз (кореляційний, регресійний, PCA) для первинного
системного перетворення інформації; класичні та ансамблеві методи для
вторинного системного перетворення інформації; послідовний мінімаксний
аналіз для оптимізаційних процедур; методи математичного, фізичного та
комп'ютерного моделювання. Методологічну основу дослідження складає
комплексний підхід з використанням: методів аналізу та узагальнення науково-
технічних досягнень; методів планування наукового експерименту з
урахуванням обмеженості вимірювальної інформації; статистичного підходу до
неоднорідності початкових умов та впливових факторів.
6
Наукова новизна одержаних результатів. У процесі розв’язання
поставлених задач отримано такі наукові результати:
1. Досліджено метод контролю теплового комфорту цивільних будівель,
який забезпечує підвищення енергоефективності та покращення
комфортності.
2. Удосконалено метод ідентифікації об'єктів теплового комфорту через
інформаційне ранжування будівель, що дозволяє оптимізувати простір
взаємопов'язаних параметрів комфортності та енергоефективності з
виділенням ключових компонент.
3. Запропоновано спосіб керування опаленням будівель з використанням
прогнозування добових і тижневих витрат, що дозволить зменшити
витрати теплової енергії будівлі.
4. Отримав подальший розвиток метод комбінованого теплозабезпечення
будівель, що включає інтеграцію різних джерел тепла технологій для
досягнення більш високого рівня комфортності приміщень.
Практичне значення отриманих результатів. Розроблені рішення мають
вагоме практичне значення для сучасних комп'ютеризованих систем управління
тепловим комфортом. Впроваджено комплексні інформаційно-аналітичні
рішення для автоматичного контролю теплового комфорту будівель, які
забезпечують досягнення необхідних класів енергоефективності, зменшення
енергоспоживання та підвищення рівня комфорту приміщень. Важливим
досягненням стала комп'ютеризована система розподіленого моніторингу
теплового комфорту, що забезпечує оперативний моніторинг мікрокліматичних
параметрів та діагностику нештатних ситуацій. Створено інформаційно-
аналітичні рішення для автоматизації розрахунку енергетичного балансу
будівель та підготовки сертифікатів енергетичної ефективності. Загалом,
розроблені рішення демонструють комплексний підхід до оптимізації
енергоспоживання та забезпечення теплового комфорту в будівлях різного
призначення, що має суттєве практичне значення для сучасних
комп'ютеризованих систем управління мікрокліматом.
7
Апробація результатів роботи. Результати кваліфікаційної роботи
доповідалися й обговорювалися на науковій конференції:
− Студентська науково-практичної конференції Черкаського державного
технологічного університету (23-24 квітня 2024 р.), 2024. – Черкаси.
Публікації. Результати досліджень опубліковані в:
1. Прядка В. В. Дослідження процесів оптимізації ресурсів інформаційної
системи при розподіленій обробці даних / В. В. Прядка, С. А. Міценко,
// Збірник тез доповідей студентської науково-практичної конференції
ЧДТУ: 23-24 квітня 2024 р. [Електронний ресурс] / [упоряд. : Єгорова
О. В., Захарова О. В., Тичков В. В. та ін.] ; М-во освіти і науки України,
Черкас. держ. технол. ун-т. – Черкаси : ЧДТУ, 2024. – С. 17.
Структура та обсяг кваліфікаційної роботи. Кваліфікаційна робота
складається із списку умовних скорочень, вступу, трьох розділів, висновку та
списку використаних джерел. Загальний обсяг роботи складає 80 сторінок,
21 рисунок, 1 таблиця. Список використаних джерел містить 52 найменувань.
8
РОЗДІЛ 1
ДОСЛІДЖЕННЯ СУЧАСНОГО СТАНУ ПРОБЛЕМИ ТА ПОСТАНОВКА
ЗАВДАНЬ ДОСЛІДЖЕННЯ

1.1. Аспекти застосування комп’ютерних систем у сучасному
середовищі
Четверта промислова революція (Industry 4.0, I4.0), зумовлена розвитком
цифрових технологій, інтеграцією кіберсистем та обробкою великих обсягів
даних, створює нові перспективи для трансформації різних секторів економіки.
Зі стрімким поширенням обчислювальних і кіберфізичних систем (КФС)
спостерігається підвищення інформаційної продуктивності, що відкриває
додаткові можливості для якісної взаємодії між окремими складовими [1, 2].
Один із ключових аспектів концепції I4.0 полягає у формуванні семантично
узгоджених способів комунікації між інтелектуальними системами, що
охоплюють як людські, так і штучні, програмні та апаратні компоненти. У цьому
контексті онтології виступають ефективним інструментом для формалізації
знань, пов’язаних із інтелектуальним виробництвом, через інтеграцію
структуралізованих даних предметної області [3, 4].
Відкриті, децентралізовані та адаптивні кіберфізичні системи
відзначаються багатим набором структурних і функціональних можливостей,
але водночас постають перед низкою складних конструкторських і інженерних
викликів.
Серед основних труднощів можна виділити вирішення питань загальної
складності, забезпечення гармонії статичної та динамічної композиційності,
управління еволюційними операціями, моделювання за принципами
багаторівневих абстракцій, перевірку функціональної коректності та
поведінкової стабільності систем, адаптацію до масштабованості
метасистемного рівня та ефективне використання великих даних [5]. Крім того,
важливими залишаються аспекти створення прототипів та підтримання стійкої
соціальної відповідності технологій.
9
Практична реалізація ідей КФС знаходить відгук у багатьох сферах,
наприклад у розумних будинках чи системах охорони здоров’я. До відмінних
характеристик таких систем належать розподіленість, багатогранна
масштабованість, висока динамічність, інтелектуальність і адаптивність. Їхнє
впровадження особливо актуальне для розробки та функціонування розумних
енергетичних мереж [6]. Інтелектуальні мережі поєднують традиційні фізичні
мережі з кіберсистемами для забезпечення надійного та безпечного
енергопостачання. Крім цього, вони сприяють підвищенню ефективності
генерації електроенергії та оптимізують опції для кінцевих споживачів. Проте ці
складно організовані системи зіштовхуються зі значними технічними викликами
щодо їхньої експлуатації [7]. У проведених дослідженнях окреслено
проблематику таких викликів, зокрема їхній вплив на КФС, а також описано
потенціал інноваційних технологій у цьому контексті.
КФС-підхід натомість стикається з труднощами забезпечення надійності
роботи сучасних організаційних і технічних об'єктів [8]. Аналіз існуючих
підходів до їхнього технічного обслуговування показав багатоаспектний
характер зв’язків із КФС; це передбачає нагальність створення рекомендацій
щодо підвищення їхньої експлуатаційної ефективності. Дослідження також
зачіпають питання оцінки продуктивності КФС із залученням стандартизованих
критеріїв прогнозування функціональних можливостей і економічної
доцільності таких систем [9, 10].
Використання принципів кіберфізичних систем (КФС) демонструє
значний потенціал для вдосконалення проектування, розвитку та експлуатації
розумних енергетичних мереж. Такі мережі являють собою електричну
інфраструктуру, оснащену сучасними технологіями моніторингу, управління та
комунікації. Вони забезпечують надійне та безпечне енергопостачання,
підвищують ефективність роботи генераторів і створюють умови для більшого
вибору споживачів. Зазначені мережі виступають синергією складних фізичних
і кіберсистем, які водночас стикаються з численними технологічними
викликами. У дослідженнях ці виклики розглянуто в контексті кіберфізичних
10
систем, визначено їх внесок у розвиток інтелектуальних мереж і проаналізовано
зворотний вплив таких мереж на розвиток та оптимізацію КФС. Окрім того,
досліджено наслідки сучасних технологічних інновацій для розумних мереж.
Разом із процесами інтеграції КФС виникають нові виклики щодо
забезпечення стабільності та надійності функціонування організаційно-
технічних об’єктів. У деяких роботах визначено, що чинні підходи до
обслуговування потребують вдосконалення у зв’язку з різнорідністю взаємодій
у контексті використання КФС. Детально проаналізовано системні
характеристики, які можуть слугувати основою для розробки рекомендацій із
технічного обслуговування, оцінці ефективності якого приділено увагу через
визначення критеріїв і прогнозів щодо функціональної якості та вартості
кіберфізичних продуктів.
Підвищення рівня синергії в системах є важливим і визначальним
чинником для досягнення значних покращень у загальній продуктивності та
ефективності. Синергія, у даному контексті, означає взаємодію окремих
компонентів системи, коли їх спільна робота дає результат, який значно
перевищує сумарний ефект окремих частин, що працюють ізольовано. Це
поняття є ключовим для систем, що складаються з кількох компонентів або
підсистем, зокрема в інженерії, автоматизації, управлінні та інших сферах, де
інтеграція та координація компонентів має критичне значення для досягнення
оптимального функціонування.
Для досягнення високого рівня синергії в системах необхідна організація
та координація дій усіх елементів, що входять до складу цієї системи. Коли
компоненти працюють спільно, вони не лише виконують свої індивідуальні
функції, але й здатні створювати нові можливості, відкриваючи додаткові
функціональні можливості системи в цілому. Це може включати, наприклад,
поліпшення взаємодії між елементами, зменшення кількості помилок,
оптимізацію ресурсів або підвищення загальної швидкості та ефективності
роботи. Досягнення цього ефекту вимагає адаптації принципів проектування,
спрямованих на максимальне використання переваг інтеграції компонентів та
11
зменшення негативних впливів, таких як перешкоди чи конфлікти між
елементами системи. Перешкоди можуть включати технічні, комунікаційні чи
управлінські бар'єри, що уповільнюють або ускладнюють процеси взаємодії.
Тому для ефективного досягнення синергії потрібно адаптувати стратегії
проектування, що дозволяють мінімізувати ці перешкоди, включаючи
поліпшення комунікацій між компонентами, стандартизацію інтерфейсів,
впровадження ефективних алгоритмів координації та планування, а також
забезпечення гнучкості в управлінні процесами системи.
Важливою складовою цього процесу є створення архітектури системи, що
дозволяє забезпечити інтеграцію всіх компонентів таким чином, щоб вони могли
взаємодіяти без збоїв, обмінюватися необхідною інформацією та діяти в єдиному
руслі для досягнення загальної мети. Це потребує продуманої організації
взаємодії на всіх рівнях: від фізичних компонентів до програмних і
комунікаційних інтерфейсів, а також від планування ресурсів до організації
управлінських процесів.
Загалом, досягнення синергії у системах можна порівняти з тим, як добре
налаштований оркестр, де кожен інструмент грає свою роль, але їх сумісна
робота створює гармонійний і набагато сильніший результат, аніж індивідуальна
гра кожного музиканта. Впровадження принципів інтеграції та координації
компонентів дозволяє значно підвищити ефективність, знижуючи при цьому
витрати ресурсів та підвищуючи продуктивність, що є важливою метою для
будь-якої системи.
Водночас впровадження КФС вимагає врахування складної концепції
налаштування продуктів і послуг під конкретні потреби. Через унікальні
особливості окремих об'єктів загальноприйняті масові підходи налаштування не
завжди можуть бути ефективними. Одним із сучасних рішень стала розробка
програмних додатків на основі парадигми інтелектуальних агентів. Такі агенти
знайшли застосування в різноманітних областях: від простих систем, як
фільтрування електронної пошти, до складних, наприклад, управління
повітряним рухом чи моделювання соціальної поведінки. Розв'язання завдання
12
підвищення якості алгоритмічних ресурсів і програмного забезпечення можливе
через удосконалення механізмів обробки даних, забезпечення точності
прогнозування й оперативності управлінських впливів. Це досягається шляхом
використання моделей, отриманих на основі аналізу даних. Окремої уваги
заслуговує проблема безпеки КФС-продуктів. У відповідних дослідженнях було
запропоновано графоаналітичні моделі для тестування безпеки програмного
забезпечення. Також надано практичні рекомендації щодо методів та
інструментів перевірки надійності програмного забезпечення в однорангових
комп’ютерних системах, що дозволяє знизити ризики маніпуляцій цими
продуктами.

1.2. Сучасні підходи до забезпечення теплового комфорту в будівлях
В умовах сучасної економічної ситуації, де спостерігається постійне
подорожчання традиційних енергоресурсів, таких як газ, нафта, вугілля, а також
значна залежність від імпортних постачальників енергії, питання
енергоефективності стає одним із найбільш актуальних. Це зумовлено тим, що
зростання цін на енергоносії впливає на вартість експлуатації будівель, що в
свою чергу збільшує витрати на опалення, охолодження, освітлення та інші
енергозалежні процеси.
Значна частка енергоресурсів, які споживаються в країнах, зокрема в
Україні, постачається з-за кордону, що підвищує економічну вразливість в
умовах коливань світових цін на енергоносії або змін у політичній ситуації. У
таких умовах, раціоналізація енергоспоживання стає не лише економічною
необхідністю, а й питанням енергетичної безпеки.
Підвищення енергоефективності у будівлях є важливим кроком на шляху
до зниження енергетичних витрат. Це досягається через впровадження
ефективних технологій, оптимізацію використання енергоресурсів та зменшення
теплових втрат. Наприклад, модернізація систем опалення, вентиляції та
кондиціонування, встановлення енергоефективних вікон та дверей, утеплення
стін і дахів, використання відновлювальних джерел енергії (сонячні панелі,
13
теплові насоси) дозволяє значно знизити споживання енергії. Одним з важливих
аспектів підвищення енергоефективності є автоматизація та впровадження
систем управління енергоспоживанням. Використання розумних будівельних
технологій, таких як інтелектуальні терморегулятори, сенсори для моніторингу
та контролю споживання енергії, дає змогу значно знизити енергетичні витрати.
Наприклад, автоматизовані системи можуть оптимізувати температуру в будівлі
залежно від погодних умов або часу доби, що дозволяє не лише забезпечити
комфорт, але й мінімізувати витрати на опалення чи охолодження.
Енергоефективність також пов'язана з раціональним використанням
енергетичних ресурсів. Це включає в себе впровадження енергозберігаючих
технологій на рівні освітлення (наприклад, заміна традиційних ламп на
світлодіодні), а також ефективне використання електричних приладів і систем,
що дозволяє зменшити як загальні витрати на енергоресурси, так і знизити
негативний вплив на навколишнє середовище.
Крім економії енергетичних ресурсів, підвищення енергоефективності в
будівлях має значний вплив на зниження викидів парникових газів і інших
забруднювачів повітря. Це, у свою чергу, сприяє зменшенню негативного впливу
на клімат і навколишнє середовище, що є важливою складовою частиною
сталого розвитку та виконання міжнародних екологічних зобов'язань.
З огляду на ці фактори, оптимізація енергоспоживання та підвищення
енергоефективності в будівлях є стратегічно важливим напрямком для
забезпечення енергетичної незалежності, зменшення витрат на енергоресурси,
поліпшення екологічної ситуації та створення більш комфортних умов для
проживання і роботи людей. Тому інвестиції в енергоефективні технології та
раціоналізацію споживання енергії стають не лише економічно вигідними, але й
важливою складовою частиною національної енергетичної політики.
Технологія КФС (кіберфізичних систем) у будівлях спрямована на
інтелектуальне та автоматизоване управління інженерними системами,
включаючи опалення, вентиляцію, кондиціонування, протипожежний захист,
освітлення та системи затінення. Еволюція цих систем демонструє перехід від
14
простих електромеханічних компонентів до складних інформаційних комплексів
на базі бездротових мережевих технологій. Водночас такий технологічний
стрибок створює нові виклики та потенційні ризики для розумних будівель, які
потребують системного підходу до їх мінімізації. Принципово важливо також
враховувати нетехнічні аспекти – соціальні, організаційні та людські чинники,
що суттєво впливають на ефективність функціонування таких систем.

Рис. 1.1. Кіберфізична система для забезпечення персонального комфорту
людини [24]

У сучасній енергетичній парадигмі будівлі розглядаються як повноправні
елементи інтелектуальних енергетичних мереж. Європейський досвід
демонструє формування принципово нової моделі енергетичної взаємодії, де
споживачі перетворюються на активних учасників енергетичного ринку.
Йдеться про багатовекторний обмін енергією через інтелектуальні системи
15
централізованого тепло- та холодопостачання, а також можливість
індивідуального та колективного виробництва електроенергії. Такий підхід не
лише підвищує ефективність енергетичної системи, а й стимулює інноваційний
розвиток, сприяє стандартизації та посиленню конкурентоспроможності
європейської економіки.
Це, у свою чергу, дає ЄС можливість утримувати провідні позиції в
розвитку чистих технологій, таких як інтелектуальні енергосистеми та
централізоване теплопостачання, а також сприяти появі нових, досконаліших
рішень, зокрема батарейних і водневих технологій, які набирають значення в
глобальній енергетиці. Одним із ключових завдань є послідовне впровадження
принципу енергоефективності у всіх сегментах енергетичної системи. Вже
прийняті директиви ЄС про енергоефективність (Directive (EU) 2018/2002) та про
енергоефективність будівель (Directive (EU) 2018/844) забезпечують стимули
для споживачів. Новітні системи майбутнього передбачають значний внесок
відновлюваних джерел енергії, зниження енергоспоживання та концепцію Smart
Energy, яка ґрунтується на оптимальному поєднанні виробництва, розподілу та
споживання енергії. Окрім моніторингу ключових параметрів, інтегруються
гідравлічне балансування з використанням інтелектуальних технологій,
прогнозування вартості енергоресурсів і рівня споживання теплової енергії, а
також інноваційні рішення зі сторони споживачів, що дозволяє знизити витрати
й підвищити ефективність.
Переосмислення системи централізованого теплопостачання (ЦТ)
передбачає її перетворення в високоефективну частину енергосистеми. Акцент
робиться на інтеграцію високої частки поновлюваних джерел для опалення,
розвиток сектору централізованого охолодження, зменшення використання
первинної енергії будівлями завдяки підвищенню їхньої енергоефективності й
зниженню температури в мережі для мінімізації теплових втрат. Усі ці аспекти є
основою систем ЦТ четвертого покоління.
Концепція систем 5G або п'ятого покоління централізованого
теплопостачання наразі фокусується на ідеї, що будівлі можуть слугувати не
16
лише споживачами енергії, а й її джерелами. Це досягається завдяки інтеграції
значної частки відновлюваних джерел енергії безпосередньо в близькому
оточенні будівель. Передбачається, що будівлі матимуть високу
енергоефективність, при цьому температура подаючих трубопроводів знизиться
до 45 °C, а зворотних – до 20 °C.

Рис. 1.2. Моделі централізованих мереж теплопостачання [26]

Однак, при розробці цієї нової концепції, яка здебільшого орієнтована на
країни Скандинавії, неминуче виникає необхідність враховувати особливості
вже існуючих систем. Це пояснюється тим, що інтеграція централізованого
теплопостачання в енергетичну систему потребує врахування наявних джерел та
17
технологій. Крім того, важливо забезпечити цифровізацію на всіх етапах — від
виробництва та транспортування до перетворення тепла. Також необхідно
впроваджувати більш точне управління енергоспоживанням будівель із
використанням інформаційних технологій і штучного інтелекту [26].

Рис. 1.3. Рівень попиту на робочі місця в будівництві та виробництві [29]

Стратегії модернізації енергетичної системи Данії передбачають перехід
на повністю відновлювані джерела енергії. Серед 16 різних сценаріїв визначено
ключові принципи проєктування, які допомагають зменшити попит на біомасу.
Вони включають енергоефективність, інтеграцію секторів, електрифікацію,
використання водню та перетворення енергії в газ (Power to Gas) із різних джерел
тощо. Ці принципи були детально проаналізовані й узагальнені у вигляді дев’яти
загальних стратегій проєктування, що наочно демонструють роль кожного
підходу у впливі на попит на біомасу. Мінімальні стандарти енергоефективності
18
для будівель можуть стати важливою основою для таких змін. Цей інструмент
регламентує використання енергії чи рівень викидів вуглецю для існуючих
будівель. Успішна реалізація мінімальних стандартів потребує супроводу
комплексних заходів: фінансування, стимулів, технічної підтримки, практичної
допомоги та заходів щодо подолання енергетичної бідності. У межах чітко
організованої системи реновації такі підходи здатні подолати суттєві перешкоди,
які нині заважають покращенню ситуації. Запровадження стандартів
енергоефективності дозволить значно скоротити енергоспоживання, що принесе
економічні, екологічні та соціальні вигоди для Європи і водночас стане одним із
рушіїв економічного відновлення після кризи, спричиненої COVID-19.
Згідно з даними, один із найбільших потенціалів для створення нових
робочих місць припадає на підвищення енергоефективності будівель. Із 27
мільйонів робочих місць, створених у світі в рамках плану відновлення, 35%
відведено проєктам в галузі енергоефективності у будівельному та
промисловому секторах, трохи більше 25% – у секторі електроенергетики. На
автомобільну галузь припадає понад 10%, а на інші види транспорту – близько
10%. Решта зайнятості розподіляється між використанням різних видів палива,
розвитком відновлюваних джерел енергії, переробкою, інноваціями та кінцевим
споживанням ресурсів. З усіх 9,5 мільйона робочих місць у сфері
енергоефективності будівництво й модернізація будівель становлять близько
60% загального обсягу.

1.3. Категоризація вимог до систем теплового комфорту будівель
Аналіз особливостей функціонування систем, що забезпечують тепловий
комфорт у приміщеннях будівель, дав змогу виокремити головні параметри, які
його характеризують, технічні рішення для забезпечення цих умов, а також
відповідні нормативні документи (рис. 1.4) [30]. Основні параметри теплового
стану приміщень охоплюють санітарно-гігієнічні та експлуатаційні показники, а
також внутрішні й зовнішні чинники. Санітарно-гігієнічні параметри
регулюються згідно з вимогами [31], враховуючи певні межі для оптимальних і
19
допустимих умов. У холодний період року за легкої фізичної активності
оптимальними показниками є температура повітря в діапазоні 22–24 °С, відносна
вологість повітря 40–60 % та швидкість повітряного потоку до 0,1 м/с. Допустимі
умови включають верхню межу температури повітря: 25 °С на постійних
робочих місцях і 26 °С на тимчасових. Нижня межа становить 21 °С для
постійних робочих місць і 18 °С для тимчасових, при цьому відносна вологість
може досягати 75 %, а швидкість повітря не повинна перевищувати 0,1 м/с.

Рис. 1.4. Система класифікації вимог до теплопостачальних систем цивільних
будівель

До параметрів зовнішнього впливу належать сонячна радіація та
температура навколишнього повітря. Внутрішніми ж збуреннями вважаються
20
побутові теплонадходження, спричинені роботою техніки, освітленням,
присутністю людей та режимом експлуатації будівлі.
Теплонадходження від освітлювальних приладів залежить від їхньої
потужності, типу та кількості ламп. Надходження тепла від офісного обладнання
приймаються із розрахунком 10 Вт/м², враховуючи кількість робочих годин на
тиждень.
Теплонадходження від людей визначаються рівнем їхньої активності,
вимірюваним у одиницях «met». Один met відповідає кількості енергії, яку
людина виробляє у стані спокою, що приблизно становить 58 Вт на квадратний
метр поверхні її тіла.
Зв’язок між теплом, яке виробляє людський організм, і ергономікою
теплового середовища встановлено стандартом [34]. Цей стандарт визначає
методику аналітичної оцінки та інтерпретацію теплового комфорту на основі
індексів PMV і PPD, а також окремих критеріїв локального теплового комфорту.
Індекс PMV (прогнозована середня оцінка) відображає середню чутливість
великої групи людей до температури повітря всередині приміщення за
семибальною шкалою (від -3/холодно до +3/спекотно).
Натомість показник PPD (прогнозований відсоток незадоволених)
відображає долю людей у цій групі, які можуть відчувати дискомфорт через
надто низькі чи високі температури. PPD дозволяє передбачити середню
кількість осіб, які, найімовірніше, будуть незадоволені тепловими умовами в
конкретному середовищі.
Оскільки індивідуальні оцінки людей варіюються навколо середнього
значення, цей показник допомагає оцінити потенційний рівень дискомфорту в
приміщенні. Для підтримання необхідних параметрів мікроклімату із
врахуванням зазначених особливостей застосовуються різноманітні технічні
рішення. Вони згруповані в чотири основні напрямки: використання теплової
енергії з централізованих систем теплопостачання, електричне опалення,
підвищення термічного опору огороджувальних конструкцій та впровадження
відновлювальних джерел енергії.
21
Роботи з термомодернізації будинків слід виконувати в такій
послідовності:
− підготовчі заходи;
− ремонт або заміна вікон, вхідних дверей, дверей тамбурів і балконних
дверей;
− ремонт або заміна вікон у сходових клітках, коридорах і холах
загального користування, технічних поверхах та горищах;
− оновлення внутрішньобудинкових інженерних систем;
− утеплення зовнішніх огороджувальних конструкцій і гідроізоляція
покрівлі.
Якщо в приміщеннях будинку температура повітря нижча за нормативну,
а показники температури та витрати теплоносія на вводі не відповідають
необхідним, першочергово здійснюють модернізацію внутрішньобудинкових
систем.
Згідно з сучасними стандартами, теплові пункти обов’язково повинні бути
обладнані приладами й арматурою для контролю, управління, автоматизації, що
забезпечують:
– регулювання температури теплоносія залежно від погодних умов;
– циркуляцію теплоносія за допомогою насосів;
– облік теплового навантаження й витрат теплоносія;
– моніторинг параметрів теплоносія;
– відповідність енергоефективності обладнання рівню
енергоефективності будівлі (мінімум клас С);
– захист систем від аварійного збільшення параметрів теплоносія;
– контроль максимальної витрати мережної води.
Системи опалення будинків слід під’єднувати до двотрубних водяних
теплових мереж за залежною схемою. Для будівель із 12-ма поверхами і більше
потрібне встановлення теплообмінників і приєднання за незалежною схемою. У
спорудах зі змінним тепловим режимом потрібно встановити автоматичне
регулювання теплового потоку системи опалення, що враховує умови
22
зовнішнього середовища. При цьому передбачено додаткове коригування
системи на основі середньої температури внутрішнього повітря або температури
в найбільш теплозатратному приміщенні будівлі. Регулювання здійснюється
тепловим регулятором із наближеною лінійною залежністю між тепловим
потоком і керуючим сигналом.
Автоматичне обмеження витрати теплоносія реалізується з урахуванням
змін у мережевих параметрах та вимог внутрішніх систем теплоспоживання. Для
роботи насосів і контролерів у приміщеннях теплового пункту подається
трифазна напруга 3х380 В. Окрім цього, приміщення має бути забезпечене
постійним електричним освітленням і безперебійною подачею живлення для
роботи автоматики та насосів, що запобігає можливим поломкам або
заморожуванню об’єкту в зимовий період. Якщо електропостачання
переривається (до 50 годин), допускається зниження температури повітря до
+10 °С в адміністративних приміщеннях і до +8 °С у промислових будівлях, доки
не буде усунуто неполадки. Теплові пункти повинні містити мінімум два
паралельно встановлених насоси або один здвоєний насос, де один пристрій
слугує резервним. Для оптимізації роботи насосне обладнання зазвичай
встановлюють на зворотному трубопроводі або перемичці між подавальним і
зворотним трубопроводами.
Регламентація роботи системи опалення та визначення температурного
режиму приміщень у холодний період є важливим етапом у забезпеченні
комфортних умов для перебування людей в будівлях, а також у зменшенні витрат
енергії на опалення. Цей процес потребує не лише точних розрахунків, а й
координації між різними фахівцями, адже правильний температурний режим
сприяє підвищенню енергоефективності і оптимальному використанню
енергоресурсів.
Першим етапом є оцінка потреб в опаленні кожного приміщення будівлі в
залежності від його призначення, конструктивних особливостей, ізоляції, а
також зовнішніх кліматичних умов. Для цього можуть використовуватися різні
методи: від простих розрахунків на основі площі приміщень до складніших
23
термічних розрахунків з урахуванням теплових втрат, вентиляції та сонячної
активності. Фахівець, відповідальний за енергетичну частину (наприклад,
енергетик чи інженер з опалення), проводить визначення оптимальних
температурних параметрів для кожної зони або приміщення. Це означає, що для
кожної кімнати, коридору або іншої частини будівлі визначається необхідний
температурний режим, що відповідає вимогам комфорту та енергоефективності.
Для забезпечення належного функціонування системи опалення,
температурні режими мають бути не лише задокументовані, але й забезпечувати
поступову зміну температури відповідно до погодних умов. Тому фахівець
складає графік температурних змін, який відображає, як має змінюватися
температура в залежності від часу доби та зовнішньої температури.
Зазвичай цей графік створюється у вигляді нахилу кривої, яка визначає
зв'язок між температурою в приміщенні та температурою на вході в систему
опалення. Для цього можна використовувати прості математичні моделі або
спеціалізовані програмні засоби, які допомагають передбачити зміни
температури з врахуванням теплових втрат будівлі та інтенсивності опалення.
Також у графіку враховуються пік навантаження, коли температура в будівлі
досягає свого максимуму, та періоди мінімальних температур.
Після розробки графіка температурних змін, фахівець програмує систему
керування, зокрема контролер опалення, який буде регулювати роботу котлів,
насосів та інших елементів системи опалення на підставі встановлених
параметрів. Контролер отримує інформацію про необхідний температурний
режим від зовнішніх датчиків (наприклад, датчиків температури повітря в
приміщенні та зовнішнього середовища) і автоматично налаштовує систему
опалення для досягнення заданого температурного рівня.
Після налаштування системи опалення необхідно затвердити ці параметри
керівництвом, щоб переконатися в їх відповідності вимогам і нормативам. У разі
необхідності, система може бути коригована з урахуванням змін у внутрішніх
умовах або зовнішніх факторах. Після того як система введена в експлуатацію,
енергетик або відповідальний за експлуатацію фахівець здійснює постійний
24
моніторинг роботи системи. Це дозволяє виявляти будь-які відхилення від норм,
своєчасно регулювати температурний режим та забезпечувати стабільну роботу
опалення протягом усього опалювального сезону.
Таким чином, процес регламентації роботи системи опалення є важливим
етапом у забезпеченні комфортного мікроклімату, економії енергії та
ефективного використання ресурсів будівлі. Правильне визначення
температурного режиму та його налаштування дозволяє оптимізувати витрати на
енергоносії та підтримувати необхідний рівень комфорту для мешканців або
працівників.
Автоматизація теплового пункту та інженерних систем має на меті
забезпечити оптимальні теплові та гідравлічні режими без безпосередньої участі
людини. Локальна система регулювання теплоспоживання включає комплекс
технічних пристроїв для контролю та управління:
− Термоманометри для візуального контролю температур і тисків на
подавальних та зворотних трубопроводах після вхідних засувок і вузлів
змішування.
− Теплолічильник у подавальному трубопроводі для обліку теплоенергії.
− Електроконтактний манометр для керування відсікаючими клапанами.
− Температурні датчики для вимірювання параметрів теплоносія,
зовнішнього та внутрішнього повітря.
Управління обладнанням теплового пункту здійснюється через
спеціалізовану шафу керування, що містить:
− Погодозалежний регулятор.
− Системи захисту електроживлення.
− Засоби управління силовими агрегатами та автоматикою.
З метою забезпечення безпеки та оптимізації енергоспоживання в різних
типах будівель необхідно впроваджувати автоматизовані системи моніторингу
та керування (АСМК). Такі системи базуються на сучасних програмно-технічних
рішеннях, що дозволяють здійснювати безперервний моніторинг технологічних
процесів, управляти інженерними системами та забезпечувати оперативну
25
передачу інформації про їхній стан у реальному часі. Це створює можливості для
подальшої обробки даних, оцінювання поточної ситуації, прогнозування та
превентивного реагування на потенційні дестабілізуючі впливи.
Нормативний документ [43] визначає основні положення для
проектування автоматизованих систем керування будівлями (АСМК):
– АСМК повинні проектуватися у вигляді багаторівневої ієрархічної
структури, яка є складовою частиною системи автоматизованого
управління міста чи району на нижньому рівні;
– Системи повинні мати відкриту архітектуру та можливість подальшого
розширення як за кількістю інженерних комплексів;
– АСМК слугують базою для формування об’єднаних диспетчерських
систем;
– В основі АСМК лежить структурована інформаційна кабельна мережа
відповідно до стандартів ДСТУ ISO/IEC 7498-1:2004, ДСТУ ISO 7498-
2:2004, ДСТУ ISO/IEC 7498-3:2004;
– Для уніфікації диспетчеризації в системах АСМК мають бути
передбачені стандартизовані канали зв’язку (наприклад, інтерфейс RS
422/485, силові кабелі електромережі, телефонні лінії, Ethernet тощо);
– Має бути організовано можливість обміну інформацією між АСМК та
іншими автоматизованими системами.
Основні функції АСМК включають:
− Попередження аварійних ситуацій шляхом моніторингу параметрів
обладнання та виявлення відхилень від нормальних значень;
− Постійне збирання, передача й обробка інформації про параметри
функціонування будівельних об’єктів;
− Формування звітів у встановлених форматах та передача даних про
стан технічних систем і зміни інженерних конструкцій до
диспетчерських служб об'єкта;
− Реєстрація та документування аварійних ситуацій і дій служб при їх
усуненні.
26
Інженерний автоматизаційний комплекс має включати:
– аналогові або цифрові датчики контролю технологічних параметрів;
– лічильники тепла, води, газу та електроенергії;
– датчики аварій з дискретними сигналами, датчики змін у стані несучих
конструкцій, виявлення підвищеної радіації;
– програмовані логічні контролери;
– пристрої для управління електроживленням, узгодження інтерфейсів та
протоколів передачі даних, приймання і передачі інформації.
Виконавчими механізмами повинно виступати обладнання для
дистанційного управління (електроприводи, клапани, засувки, насоси тощо).
Для забезпечення надійного функціонування автоматизованої системи
моніторингу та керування (АСМК) необхідно передбачити низку технічних та
програмних заходів:
1. Впровадження апаратної, інформаційної та алгоритмічної
надлишковості для підтримання працездатності системи при
поодиноких збоях без зупинки обладнання.
2. Комплексний захист від потенційних помилкових команд і
некоректних даних.
3. Резервування критично важливих модулів для убезпечення
технологічного устаткування.
4. Формування структури ліній зв'язку з дублюванням каналів передачі
даних.
5. Прокладання окремих трас для резервних кабелів зв'язку.
6. Розгалужена система діагностики технічного та програмного
забезпечення.
7. Енергонезалежне збереження важливої інформації з постійним
контролем її цілісності.
8. Захист баз даних і програмного забезпечення від несанкціонованого
доступу.
9. Гальванічна розв'язка каналів зв'язку, модулів і шин.
27
Галузеві стандарти визначають базові вимоги до функціональності
автоматизованих систем моніторингу та управління будівлями (АСМУБ). Такі
системи забезпечують ефективне керування інженерними системами:
опаленням, вентиляцією, кондиціюванням, гарячим водопостачанням,
освітленням та побутовими приладами, що суттєво підвищує функціональну та
енергетичну ефективність будівель.
Технічне управління будівлею (ТУБ) як складова загального управління
передбачає інформаційну підтримку експлуатації, технічного обслуговування,
роботи сервісних служб та енергоменеджменту. Це включає вимірювання,
документування результатів, аварійне сповіщення та виявлення надмірного
енергоспоживання. Управління енергоресурсами охоплює процеси
документації, контролю, моніторингу, оптимізації та реалізації превентивних
заходів для підвищення енергоефективності.
Функції, що впливають на енергоефективність будівель, структуровано за
трьома основними групами:
− Автоматичний моніторинг і управління.
− Системи автоматизації житлових приміщень/будівель.
− Технічне управління житлом і будівлями.
Державний стандарт передбачає чотири класи енергоефективності
АСМУБ (А, В, С, D), що застосовуються як для житлових, так і нежитлових
споруд:
− Клас D: системи з низькою ефективністю, що потребують негайної
модернізації (заборонені для використання в нових будівлях).
− Клас С: стандартний рівень АСМУБ.
− Клас В: вдосконалені системи з додатковими спеціальними функціями
ТУБ.
− Клас А: найвищий рівень енергоефективності АСМУБ і ТУБ.
Додатково регламентовано використання відновлюваних джерел енергії,
зокрема теплових насосів. Стандарт охоплює розрахункові параметри для
проектування систем опалення та гарячого водопостачання з електричними
28
тепловими насосами та визначає типи теплонасосних систем: вода–вода, вода–
повітря, сольовий розчин–вода, холодильний агент–вода, холодильний агент–
холодильний агент, повітря–повітря, повітря–вода.

Висновки
У представленому розділі досліджено сучасні науково-практичні
досягнення у сфері підвищення ефективності функціонування цивільних
будівель з позиції забезпечення теплового комфорту. Виконано комплексний
аналіз поточного стану систем теплопостачання в контексті:
− Дотримання вимог чинних європейських директив з
енергоефективності (EPBD).
− Розвитку концепції розумних мереж (Smart Grid).
− Еволюції централізованих систем теплопостачання четвертого та
п'ятого поколінь.
Здійснено ґрунтовний аналіз підходів до аналітичної оцінки процесів
управління тепловим комфортом та класифікації нормативних вимог до систем
теплопостачання будівель. Розглянуто вимоги через призму:
− Характеристики параметрів, що визначають тепловий комфорт
− Технічних рішень, спрямованих на його забезпечення
Засоби забезпечення теплового комфорту систематизовано за наступними
категоріями:
1. Отримання теплової енергії від централізованих систем
2. Використання електронагрівальних пристроїв і вентиляційних систем
3. Підвищення термічного опору огороджувальних конструкцій
4. Застосування відновлюваних джерел енергії
Проведено детальний аналіз сучасних методів і підходів до створення
моделей інтелектуального аналізу даних, що враховують специфіку експлуатації
цивільних будівель різного призначення. Визначено високу актуальність та
практичну цінність впровадження комп'ютеризованих систем управління
процесами забезпечення теплового комфорту.
29
Ключові переваги такого підходу полягають у можливості:
− Здійснення моніторингу енергоспоживання.
− Оптимізації використання ресурсів з різноманітних джерел.
− Ефективного управління в умовах обмеженої інформації про об'єкти.
− Раціонального використання інвестиційних ресурсів.

30
РОЗДІЛ 2
ТЕОРЕТИЧНІ СПОСОБИ ПОБУДОВИ КОМП'ЮТЕРНИХ СИСТЕМ
КОНТРОЛЮ ТЕПЛОВОГО КОМФОРТУ В БУДІВЛЯХ

2.1. Оцінка ефективності процесів у системах теплового комфорту
будівель
На основі аналізу та систематизації вимог, врахованих згідно з [46, 47],
розроблено алгоритм оцінки ефективності модернізації теплового вузла
цивільної будівлі (рис. 2.1). Першим етапом є визначення основних
теплотехнічних характеристик будівлі: площі огороджувальних конструкцій,
їхнього типу й товщини, температури зовнішнього та внутрішнього повітря,
орієнтації будівлі відносно сторін світу, а також показників енергоефективності
тощо.
На другому етапі проводиться визначення потреб у тепловій енергії,
необхідній для опалення будівлі. Цей розрахунок може виконуватися одним із
двох методів: спрощеним або детальним.
На третьому етапі алгоритму здійснюється розрахунок основних
параметрів та вибір обладнання, що включає насоси, регулювальні клапани,
регулятори перепаду тиску, контролери та інше супутнє обладнання.
Четвертий етап методики присвячено формуванню вихідних даних для
техніко-економічного аналізу. Основні складові включають два ключові
компоненти:
1. Капітальні інвестиції в технічне переоснащення теплових вузлів:
До структури капітальних витрат входять:
− Витрати на науково-дослідні та проєктні роботи.
− Вартість основного та допоміжного обладнання.
− Вартість інструментів і виробничого інвентарю.
− Витрати на спеціальні пристрої, арматуру, передавальні споруди.
− Видатки на монтажні та демонтажні роботи.
31
− Витрати на придбання контрольно-вимірювальних приладів та
автоматизованих систем.
− Витрати на пусконалагоджувальні роботи та випробування.
Оцінювання проводиться на підставі детального кошторису, який
формується з урахуванням:
− Проєктної документації.
− Переліку обладнання.
− Обсягів будівельних і монтажних робіт.
− Поточних цін на обладнання та матеріали.
− Нормативів на будівництво та монтаж.
− Транспортних тарифів.
− Нормативних накладних витрат.
2. Експлуатаційні витрати, що включають:
− Ресурсні витрати.
− Фонд оплати праці обслуговуючого персоналу.
− Соціальні відрахування.
− Амортизаційні нарахування.
− Вартість витратних матеріалів.
− Витрати на поточний ремонт.
До додаткових витрат відносяться:
− Витрати на управління енергетичною установкою.
− Забезпечення безпечних умов праці.
− Утримання природоохоронних основних фондів.
− Орендні платежі за лізинговими угодами.
П'ятий етап передбачає розрахунок дисконтованих показників
ефективності з урахуванням базового рівня теплоспоживання.
На шостому етапі проводиться перевірка отриманих техніко-економічних
показників за встановленими критеріями. У разі невідповідності хоча б одного
показника, процес повертається до третього етапу. За позитивних результатів
32
здійснюється перехід до сьомого етапу, де визначається мінімальний відсоток
економії для забезпечення беззбитковості проекту. Восьмий етап присвячено
розрахункам дисконтованих показників ефективності при встановленому
мінімальному відсотку економії. На заключному, дев'ятому етапі,
формулюються висновки та рекомендації щодо доцільності модернізації
досліджуваного об'єкта на основі отриманих аналітичних даних.

Рис. 2.1. Алгоритм оцінки ефективності впровадження енергозаходів
33
Проведено систематизацію вимог до теплопостачальних систем цивільних
будівель. Визначено основні параметри, що характеризують тепловий стан
споруд та технічні рішення для їх реалізації.
Розроблено комплексну характеристику вимог, яка включає розрахункові
вирази, функціональні теплотехнічні рішення, рівень диспетчеризації,
автоматизації, економічної та енергетичної ефективності.
Розроблено алгоритм оцінки ефективності впровадження
енергозберігаючих заходів у системи теплопостачання, що дозволяє визначати
показники ефективності облаштування автоматизованих теплових пунктів у
будівлях різного призначення за різних фінансових схем.
Розвиток інформаційних технологій, зокрема в області обробки великих
даних, штучного інтелекту та машинного навчання, значно розширив
можливості для вдосконалення управління енергоспоживанням в різних сферах
економіки, зокрема в будівлях, промислових підприємствах і на енергетичних
станціях. За допомогою сучасних технологій стало можливим ефективно
прогнозувати споживання енергії, аналізувати параметри енергетичних систем і
вживати оперативних заходів для оптимізації витрат енергоресурсів.
Однією з ключових переваг використання методів машинного навчання в
енергетичному менеджменті є можливість автоматичного аналізу великих
обсягів даних, що збираються з численних датчиків та вимірювальних приладів.
Це можуть бути дані про температуру, тиск, витрати енергоресурсів, рівень
вологості, час доби, сезонні коливання і навіть інформація з історичних записів
енергоспоживання.
Машинне навчання дозволяє ефективно виявляти закономірності та тренди
в енергетичних процесах, які могли бути б важко виявлені за допомогою
традиційних методів. Наприклад, на основі історичних даних про
енергоспоживання можна прогнозувати майбутні потреби у енергоресурсах, а
також адаптувати систему управління так, щоб забезпечити мінімальні витрати
при максимальному комфорті для користувачів. Моделі машинного навчання,
зокрема методи глибокого навчання, можуть бути використані для аналізу даних
34
з кількох джерел і забезпечення гнучкості в управлінні енергетичними
системами. Завдяки цьому стає можливим створення автоматичних систем
прогнозування, які в реальному часі оцінюють потреби в енергоресурсах,
враховуючи зовнішні та внутрішні фактори. Машинне навчання також має
величезний потенціал у прогнозуванні енергоспоживання.
За допомогою методів, таких як регресія, дерева рішень, нейронні мережі
та інші алгоритми, можна створити моделі, які точно прогнозують витрати
енергоресурсів на різних етапах роботи системи. Це може включати як
короткострокові прогнози (наприклад, для наступних кількох годин або діб), так
і довгострокові прогнози для цілого сезону чи року.
Такі прогнози допомагають енергоменеджерам приймати обґрунтовані
рішення щодо оптимізації використання енергії. Наприклад, можна заздалегідь
планувати, коли система повинна працювати на повну потужність або коли її
можна знизити для економії ресурсів. Це дозволяє зменшити витрати, покращити
ефективність роботи енергетичних систем і мінімізувати нераціональне
споживання енергії.
Однією з основних переваг машинного навчання в енергетичному
менеджменті є його здатність підтримувати прийняття рішень у реальному часі.
Енергоменеджери мають доступ до точних і актуальних даних про
енергоспоживання, що дозволяє їм швидко реагувати на зміни в навантаженні
або на непередбачувані зміни в зовнішніх умовах (наприклад, зміна погоди,
збільшення споживання через святкові чи вихідні дні).
Моделі машинного навчання можуть бути інтегровані в системи
управління енергоспоживанням, які автоматично коригують параметри роботи
обладнання без необхідності постійного втручання з боку людини. Це включає
автоматичне включення або вимкнення опалення, освітлення, вентиляції чи
інших енергоспоживаючих систем на основі попередніх прогнозів або поточних
даних. Завдяки системам, що працюють на основі штучного інтелекту,
енергоменеджери можуть не лише управляти енергоспоживанням на місці, а й
використовувати історичні та прогностичні дані для планування довгострокових
35
стратегій енергозбереження. Це дозволяє не лише оптимізувати витрати, але й
сприяти зниженню негативного впливу на навколишнє середовище за рахунок
зменшення викидів CO2.
Загалом, розвиток інформаційних технологій та інтеграція методів
машинного навчання в управління енергоспоживанням значно підвищує
ефективність енергетичних систем. Використання таких технологій дозволяє
точніше прогнозувати витрати енергоресурсів, автоматизувати процеси
управління та підтримувати оптимальні умови для зниження енерговитрат, що
має як економічні, так і екологічні переваги.
Сучасні виклики потребують удосконалення існуючих методів аналізу
даних енергоспоживання для підвищення ефективності використання ресурсів.
Впровадження автоматизованих систем моніторингу й контролю опалювальних
систем дозволяє не лише оптимізувати теплоенергоспоживання, а й
накопичувати значні масиви даних про функціонування систем та процеси
прийняття управлінських рішень.
Такі рішення також забезпечують необхідні санітарно-гігієнічні умови у
приміщеннях з урахуванням зовнішніх факторів.
Зростання впровадження технологій контролю теплоспоживання
спричинило накопичення великих обсягів інформації про використані ресурси.
Доступність даних з лічильників дає змогу більш точно оцінювати
теплоспоживання та формувати стратегії управління, виявляючи приховані
закономірності використання ресурсів у комунальних та інших будівлях.
Водночас основною проблемою залишається складність отримання повних і
достовірних даних.
Кластеризація споживачів енергоресурсів є перспективним напрямком
досліджень через необхідність оптимізації використання енергії. Низка наукових
робіт представляє різні методологічні підходи:
1. Дослідження у Швеції на базі даних про погодинне споживання енергії
561 будівлі підкреслило важливість предметних знань та необхідність
розширення обсягу аналізованих даних.
36
2. Запропоновано методи машинного навчання без учителя для виділення
характерних патернів енергоспоживання.
3. Окремі дослідження враховують автокореляцію через використання
автокореляційної функції та вейвлет-перетворення.
4. Розглядаються питання розподілу кластерів енергоспоживання з
урахуванням споживання окремими приладами.
Особливу увагу приділено дослідженням комунальних будівель. Зокрема,
проаналізовано енергоспоживання закладів охорони здоров'я в іспанських
регіонах, здійснено кластеризацію за інтенсивністю споживання енергії.
Запропоновано використання методів k-means та нейронних мереж для
створення більш точних моделей енергоспоживання порівняно зі стандартними
графіками ASHRAE. Виділено 10 типових сценаріїв поведінки споживачів, що
забезпечує підвищення точності прогнозування.
У [8] запропоновано застосувати ієрархічний метод кластеризації та
самоорганізуючі карти (SOM) для групування клієнтів і візуалізації їхньої
поведінки. Вхідними даними були дисперсія споживання та співвідношення
навантаження окремої складової системи до її пікового навантаження. У роботах
[5] і [6] використовувалися погодинні дані про теплоспоживання житлових
будинків для визначення типових кластерів споживання. Було проаналізовано
вплив будівельних характеристик та соціально-економічних факторів на різницю
між кластерами.
Дослідження у [1] було присвячене прогнозуванню теплоспоживання в
системах централізованого теплопостачання з використанням мереж Ельмана та
генетичних алгоритмів для налаштування ваг моделей. Порівняння результатів
застосування нейронних мереж і методу випадкових лісів у задачах
прогнозування споживаної електроенергії виявило перевагу перших завдяки
більшій точності [2]. У [3] при прогнозуванні теплоспоживання бюджетних
будівель на основі NARX-мереж відзначено найточніші результати за
мінімальних ресурсних витрат на проектування і налаштування. У роботі [4]
запропоновано метод визначення енергоефективності будівлі із застосуванням
37
багатопараметричної регресії, що базується на даних рахунків за комунальні
послуги та метеорологічної інформації з погодних сайтів. Метод SVM поступово
здобуває популярність для вирішення прикладних завдань. У дослідженні [5]
наведено результати моделювання та аналізу ефективності геотермальної
системи із використанням цього методу, що суттєво спрощує процес розробки
моделей. Для забезпечення кращої продуктивності автори провели серію
експериментів, спрямованих на оптимізацію параметрів регуляризації та
ядерного функціоналу.
Метод SVM також знайшов застосування в роботі [6], де його
використовували для прогнозування енергоспоживання декількох будівель у
Сінгапурі, враховуючи вхідні параметри, які включали дані про зовнішню
температуру, рівень сонячної радіації та відносну вологість повітря. У статтях
[7] та [8] шляхом порівняння моделей SVM, RF, Extra-Tree і регресійних дерев
було встановлено, що всі ці методики демонструють схожу точність, проте
мають суттєві відмінності у швидкості навчання. Зокрема, вони можуть бути
ефективно застосовані для прогнозування сонячної енергії, отримуваної від
геліотермальних енергетичних систем. Крім цього, моделі RF та Extra-Tree
можуть додатково використовуватися як інструменти для зменшення
розмірності вхідних змінних.
Однак, попри значну кількість досліджень, орієнтованих на використання
методів машинного навчання для вирішення завдань у секторі енергетики, такі
аспекти, як управління теплопостачальними системами та інтеграція отриманих
результатів у роботу енергоменеджерів, залишаються недостатньо вивченими. У
дослідженні [9] було виконано аналіз енергоспоживання будівель магазинів і
факторів, що його впливають. Використовуючи різноманітні методи
інтелектуального аналізу великих масивів даних, автори вивели рекомендації,
які сприяють оптимізації витрат на будівництво й бізнес-обладнання за
допомогою побудованої прогнозуючої моделі. Водночас процес імплементації
цих результатів у діючі системи підтримки прийняття рішень залишається
частково опрацьованим. Детальний опис самого процесу аналізу практично не
38
задокументований, і модель розроблено головним чином для оцінки
енергоспоживання магазинів із використанням низки специфічних факторів.
Оскільки дані для таких досліджень здебільшого змішаного типу, можуть
бути неструктурованими й містити пропущені значення, у роботі [7]
запропоновано синтезовані моделі імпутації даних із застосуванням кількох
методів машинного навчання. Порівняння реалізовано з типовими алгоритмами,
які поширені у стандартних статистичних пакетах. Огляд розвитку напрямків
досліджень у сфері енергоспоживання та огляд доступних наборів даних
проведено в роботі [7]. У ній автори класифікували існуючі набори даних
відповідно до трьох стратегій їх генерування й створили каталог актуальної
інформації про енергоспоживання. Зусилля авторів були зосереджені на зборі
даних, їх групуванні та загальному висвітленні класифікаційного підходу без
детального аналізу або практичного впровадження напрацювань.
Дослідники нерідко приділяють недостатньо уваги питанням збору даних,
їх підготовці та початковому аналізу. Водночас ці аспекти є важливими для
отримання інформації про енергоспоживання ще до побудови моделі, що суттєво
впливає на її коректність та адекватність. Для аналізу даних у цьому дослідженні
використано міжгалузевий стандартний процес CRISP-DM [9], який забезпечує
чітку структуру для планування та проведення процесу інтелектуального аналізу
даних. Ця модель представляє ідеалізований порядок етапів. У реальній практиці
багато завдань можуть виконуватись у різному порядку, а іноді виникає
необхідність повернутись до попередніх етапів і повторити ті чи інші дії. Модель
не передбачає детальної фіксації всіх можливих варіантів маршруту передачі
даних через процес.

2.2. Принципи досягнення ефективного використання енергоресурсів
у будівлях
До комунальної енергетики відносяться технологічні та енергетичні
комплекси, які забезпечують життєдіяльність населення: електропостачання,
газопостачання, теплопостачання, водопостачання і водовідведення. Станом на
39
сьогодні, процес надання комунальних послуг значною мірою залежить від
власників енергопостачальних підприємств, для яких зменшення споживання
ресурсів зазвичай фінансово невигідне. У таких умовах скорочення споживання
енергоресурсів стає цілком можливим лише на рівні кінцевих споживачів. Це
безпосередньо пов'язано з їхнім виживанням у контексті зростання тарифів на
енергоносії та відсутності інвестицій у модернізацію інженерних систем
об’єктів, які вони використовують.
Серед усіх галузей житлово-комунального господарства найбільш
енергоємною є теплопостачання, яке споживає понад 40% первинних
енергоресурсів. Сюди належать об'єкти житлового фонду, будівлі соціального
призначення, навчальні установи тощо.
Хоча комплексна теплореновація будинків є безсумнівно важливою і
універсальною, особливої уваги потребують питання, пов’язані з дослідженням,
розробкою та впровадженням рішень у сфері автоматизації та диспетчеризації
інженерних систем. Використання таких рішень дозволяє забезпечити
оперативний моніторинг стану інфраструктури та керувати енергоспоживанням
споживачів навіть під час внутрішніх чи зовнішніх змінних впливів.
Зазначені системи можна розглядати як ключові елементи для
забезпечення необхідного рівня енергоефективності соціально важливих об'єктів
або загалом як важливий компонент у досягненні їх оптимальної якості. Як
системний захід із підвищення енергозбереження може бути запроваджений
енергетичний менеджмент. Це постійно діюча система моніторингу, аналізу і
керування енергоспоживанням об'єкта. Її основна мета – досягнення мінімально
можливого рівня використання енергії при збереженні функціональності об'єкта
або підвищення його якості до необхідного рівня.
Одним із ключових принципів управління якістю процесів є їх безперервне
вдосконалення. Основним інструментом, що забезпечує постійне поліпшення, як
це відображено у світових стандартах з енергоменеджменту [7], є цикл PDCA
(рис. 2.2), відомий також під назвою «цикл Демінга-Шухарта». Цей цикл являє
собою послідовний і нескінченний процес оптимізації діяльності,
40
структурований у чотири основні етапи: Plan (планування), Do (реалізація),
Check (контроль), Act (коригувальні дії).

Рис. 2.2. Процес безперервного удосконалення якості

Цикл PDCA уособлює принцип поступового покращення шляхом
поетапного вирішення проблеми, що включає багаторазове повторення процесу
вдосконалення. Цей цикл реалізується через чотири основні етапи: Планування
(Plan) – визначення необхідної послідовності дій процесу, Виконання (Do) –
здійснення процесу згідно з розробленим планом, Перевірка (Check) – контроль
досягнення поставлених цілей та результатів діяльності, Покращення (Act) –
внесення змін для вдосконалення діяльності. Цикл PDCA широко
використовується в управлінні процесами системи менеджменту якості.
Спершу встановлюються показники якості, тобто параметри, яким повинні
відповідати продукція, послуги чи процеси, і формулюється план дій для
досягнення зазначених параметрів. Потім розробляється продукт із заданими
характеристиками, а результати контролюються на відповідність запланованим
параметрам. У процесі перевірки оцінюється, чи збігаються показники якості із
запланованими значеннями, і виявляються можливі відхилення. На наступному
етапі визначаються причини таких відхилень та впроваджуються коригувальні
41
дії для їх усунення. Після цього виконуються повторні перевірки для оцінки
відповідності отриманих показників визначеним стандартам. Цикл триває доти,
доки кінцевий результат не відповідатиме початково запланованим цілям. З
урахуванням змін вимог споживачів періодично оновлюються і самі показники
якості. Таким чином, цикл PDCA стає інструментом підтримки безперервного
вдосконалення якості та ефективним засобом для досягнення найкращих
результатів.
Застосування циклу PDCA у різних галузях діяльності сприяє ефективному
управлінню та покращенню процесів. Для освітніх установ впровадження
енергоменеджменту у вигляді спеціалізованої служби через постійне повторення
циклу Планування – Виконання – Перевірка – Покращення (рис. 2.3) дозволяє
досягти відчутного підвищення рівня енергетичних показників та забезпечити
покращення енергоефективності закладу освіти.

Рис. 2.3. Цикл PDCA як інструмент реалізації політики енергозбереження

Для кожного з етапів повторюваного циклу встановлюється чітка
послідовність дій. На етапі планування визначаються цілі та завдання
42
енергозбереження, проводиться збір інформації і аналіз поточного стану
енергоспоживання, формується план дій і здійснюється його затвердження. Етап
виконання охоплює проведення енергетичних обстежень, організацію системи
обліку та створення карти енергоспоживання. У межах етапу перевірки
виконується аналіз режимів використання енергії, оцінювання отриманих даних
та моніторинг споживання. Етап покращення зосереджений на корекції
виявлених недоліків, впровадженні змін та визначенні подальших кроків для
підвищення ефективності енергоспоживання. Однак, попри розробку
універсальних методів менеджменту якості, реалізація цих підходів у формі
політики енергозбереження стикається з проблемами координації між окремими
підсистемами забезпечення життєдіяльності в межах таких об’єктів, як
муніципальні будівлі. Це стає перешкодою у підвищенні їх енергетичної
ефективності в умовах впровадження заходів із енергозбереження.
Тому важливим залишається оцінка складових процесу збереження
енергетичних ресурсів у міській комунальній енергетиці та практична реалізація
окремих завдань цього процесу. Враховуючи схожість у розподілі витрат
енергоресурсів для функціонування муніципальних будівель, доречно
використовувати навчальні заклади як об’єкти для прикладних досліджень.
З метою практичного впровадження методів покращення якості та
політики енергозбереження в таких будівлях для оптимізації використання трьох
основних видів енергоресурсів – теплових, електричних і гідравлічних –
необхідно залучити сучасні технічні й інформаційні засоби. Це дозволить
ефективно реалізовувати завдання обліку ресурсів, аналізувати режими їх
споживання, приймати обґрунтовані рішення та здійснювати контроль і
управління. Підсумовуючи зазначене та базуючись на сучасних системних
підходах, а також враховуючи важливість збереження не лише енергії, а й
матеріальних ресурсів, можна виділити три ключові складові:
енергоспоживання, енерговикористання та енергокерування. Ці аспекти
становлять основу запропонованого принципу збереження енергоресурсів у
комунальній енергетиці – принципу трьох «Е».
43
У найпростішому випадку порядок реалізації принципу «трьох Е»
представлений таким чином (рис. 2.4):
− проведення оцінки поточного рівня енергоспоживання об’єкта та
визначення потенціалу для використання доступних джерел енергії;
− аналіз ефективності процесів перетворення енергії, а також виявлення
структури розподілу енергетичних втрат за їх видами та на різних
елементах об’єкта;
− розробка режимів роботи об’єкта, які дозволяють регулювати
технологічні параметри та оптимізувати енергоспоживання з
урахуванням економічних показників.

Рис. 2.4. Взаємозв’язок складових принципу «трьох Е»

Наприклад, для компонента «енергоспоживання» ключовими є відповіді на
такі питання: яка кількість енергії є доступною, яка потрібна та яка реально
використовується конкретним об’єктом. Щоб дати відповіді, необхідно
здійснити класифікацію об’єктів управління, провести оцінку доступних потоків
енергії з різноманітних джерел для забезпечення потреб об’єкта, а також
виконати аналіз споживання енергії на базовому рівні.
44
Кожен із трьох складових принципу «трьох Е» має свої унікальні процеси
та змінні (табл. 2.1).

Таблиця 2.1
Узагальнена характеристика принципу «трьох Е» та їх процесів
Складові Множини змінних, Процеси
характеристик чи способів
Типи та показники Класифікація
об’єктів об’єктів
ЕНЕРГОСПОЖИВАННЯ – Типи та оцінка потужності Оцінювання
оцінювання поточного джерел енергії можливої енергії
енергоспоживання об’єктом і
потенціалу використання Оціночні показники Оцінювання
необхідної енергії
доступних джерел енергії енергоспоживання для об’єктів
Виміряні показники Контроль та облік
енергоспоживання енергоспоживання
Методи, способи та засоби Регулювання
ЕНЕРГОКЕРУВАННЯ – регулювання роботи об’єктів
формування необхідних
режимів роботи об'єкта, що Критерії, методи та засоби
забезпечують регулювання оптимізації
енергоспоживання з Оптимізація
технологічних параметрів й
урахуванням економічних енергоспоживання
оптимізацію енерговитрат
показників
Показники та
Оцінювання
ЕНЕРГОВИКОРИСТАННЯ – характеристики якості процесів
аналіз ефективності перетворення перетворення
перетворення енергії й (енергетичний енергії
встановлення структури моніторинг)
розподілу її втрат за видами і Показники та Оцінювання
на різних елементах об’єкта розподілення втрат енергії процесів розподілу
(енергетичний бюджет) енергії
45
Для реалізації зазначених завдань можуть бути використані як нормативні
розрахункові дані, так і результати вимірювань, отримані за допомогою
автоматизованих систем моніторингу та обліку енергоресурсів.
На етапі «енерговикористання» на основі цих даних проводиться аналіз
ефективності енергетичних перетворень і визначається структура втрат за
типами та розподілом між різними елементами об’єкта. Цей процес охоплює
перетворення й розподіл енергії, які описуються набором відповідних показників
(табл. 2.1).
Ключовим завданням етапу «енергокерування» є регулювання споживання
енергоресурсів відповідно до режимів експлуатації будівель навчальних закладів
та оптимізація енергетичних витрат з урахуванням дотримання санітарно-
гігієнічних норм.
У цьому контексті формуються методи, способи та засоби регулювання
параметрів споживання, а також критерії, методи та засоби оптимізації витрат
енергії. Ефективність впровадження заходів з «енергокерування» оцінюється за
економічними показниками.
Розрахунок економічних показників доцільно здійснювати із
застосуванням методів, заснованих на принципах дисконтування грошових
потоків, враховуючи часову динаміку вартості інвестицій [18].
Взаємозв’язок складових принципу «трьох Е» представлений у вигляді
діаграми Венна (рис. 2.5), де перетини множин ілюструють спільні
характеристики або завдання, а область перетину трьох множин демонструє
досягнення оптимальної енергоефективності об’єкта. Наприклад, аналізуючи
«енергоспоживання» та «енерговикористання», можна вирішити завдання обліку
енергоресурсів і структурувати їхнє споживання.
Спільне вивчення аспектів «енергокерування» та «енергоспоживання»
дозволяє оцінити вплив регуляторних методів і оптимізації на загальний рівень
споживання енергії. Водночас інтеграція «енергокерування» та
«енерговикористання» дозволяє оцінити вплив цих методів на якісні показники
енергетичних процесів з урахуванням економічної доцільності.
46

Рис. 2.5. Діаграма Венна для відображення взаємозв'язку елементів принципу
«трьох Е»

Загальною специфічною ознакою окремих аспектів принципу «трьох Е»
(енергозбереження, енергоефективність та екологічність) є інтеграція
енергоефективності в кожен компонент системи або об'єкта. Цей принцип
передбачає, що кожен елемент інфраструктури, обладнання або процесу повинен
бути розроблений і функціонувати таким чином, щоб використовувати мінімум
енергетичних ресурсів, забезпечуючи при цьому високу ефективність і
продуктивність.
Енергоефективність у цьому контексті полягає в максимальному
використанні доступної енергії з мінімальними витратами, що досягається через
оптимізацію та автоматизацію технологічних процесів, впровадження нових
енергозберігаючих матеріалів та пристроїв, а також систем контролю і
управління енергоспоживанням. Важливим аспектом є застосування
інтелектуальних систем управління, які дозволяють регулювати
енергоспоживання залежно від поточних потреб і умов. Це дозволяє знизити
47
витрати на енергію і зменшити загальне навантаження на енергетичну
інфраструктуру.
Завдяки такому підходу кожен компонент, будь то опалювальна система,
освітлення, вентиляція чи інші інженерні системи, має свою чітко визначену
роль у забезпеченні загальної енергоефективності об'єкта. Це передбачає не
лише зниження споживання енергетичних ресурсів, але й підвищення
продуктивності й надійності систем у цілому, що є критично важливим для
підтримки сталого розвитку об'єкта або підприємства.

Рис. 2.6. Формалізація мети принципу «трьох Е» для енергозбереження

Метою впровадження принципу «трьох Е» є досягнення оптимального
балансу між енергетичними витратами, економічною доцільністю та
екологічною відповідальністю. Підвищення енергоефективності не лише
дозволяє зменшити витрати на енергію, але й створює сприятливі економічні
умови для підприємства або організації, оскільки зниження витрат на енергоносії
безпосередньо впливає на зниження операційних витрат і підвищує
конкурентоспроможність.
48
Крім того, на тлі зростаючої уваги до екологічних проблем, застосування
принципу «трьох Е» також допомагає забезпечити відповідність об'єкта
екологічним стандартам і вимогам щодо зменшення викидів парникових газів,
що сприяє зниженню негативного впливу на навколишнє середовище та
забезпеченню сталого розвитку. Таким чином, основною метою цього принципу
є створення умов, за яких ефективність роботи об'єкта або підприємства
забезпечується не тільки через оптимізацію енергоспоживання, але й через
економічно вигідні рішення, що враховують екологічні та фінансові аспекти.
(рис. 2.6).

2.3. Способи реалізації принципу «трьох Е»
Встановлено, що інтегрований підхід до розгляду та вирішення питань,
пов’язаних із «енергоспоживанням», «енерговикористанням» та
«енергокеруванням» у сфері комунальної енергетики, сприяє досягненню
високих показників ефективності використання енергетичних ресурсів для
забезпечення комфортного мікроклімату в приміщеннях. Останні дослідження
[30] дозволили визначити параметри, що характеризують тепловий баланс
будівель, а також розробити технічні рекомендації для дотримання нормативних
вимог і стандартів у таких системах. Зокрема, акцент зроблено на практичному
впровадженні принципу «трьох Е», який спрямований на підвищення
енергоефективності об’єктів комунального сектору. На даний момент
актуальним залишається розроблення методики енергоефективного управління
процесами теплопостачання в багатоквартирних житлових будинках, що
забезпечує досягнення необхідного класу енергоефективності відповідно до
нормативних стандартів, з одночасним створенням комфортних санітарно-
гігієнічних умов у приміщеннях. Для регулювання споживання теплової енергії
на рівні теплових пунктів будівель (рис. 2.7) у вузлах змішування застосовуються
системи погодозалежного регулювання температури теплоносія. Вони
автоматично адаптуються до змін зовнішньої температури повітря згідно із
заданими температурними графіками [28].
49

Рис. 2.7. Блок-схема інтеграції системи опалення будівлі з центральною
системою теплопостачання

У сучасних системах автоматизації теплових пунктів (ТП) із
використанням погодних регуляторів відсутній прямий сигнал, який би
встановлював витрати теплоносія відповідно до тепловтрат будівель. Зазвичай
параметри таких регуляторів задаються у вигляді температурних графіків, що
включають визначення їхнього нахилу та паралельного зміщення. Проте на
керуючі сигнали можна опосередковано впливати, враховуючи додаткові
джерела тепла, такі як люди, обладнання та сонячне випромінювання. Для
адаптації параметрів погодних регуляторів до особливостей будівлі можуть
застосовуватися автоматизовані системи керування (АСК) теплоспоживанням.
Практичний досвід використання таких систем у навчальних будівлях показав,
що вони здатні враховувати специфіку роботи систем опалення під час їхнього
налаштування.
Дослідження методів формування керуючих сигналів у системах
автоматичного регулювання (САР) технічними об'єктами та впровадження
систем енергоменеджменту у житлово-комунальній сфері із застосуванням
циклу PDCA та принципу Бойда як універсальної моделі управління в
конкурентних умовах доводять важливість циклічності дій для досягнення
бажаних результатів. Застосування підходу «трьох Е» у сфері
50
енергоресурсозбереження комунального сектору на основі формування
керуючих сигналів САР із використанням зворотного зв’язку дозволяє
представити процес підвищення ефективності в об’єктах ЖКГ як взаємодію
ключових компонентів.
Головним завданням є досягнення встановлених нормативними
документами показників енергоефективності для конкретних об’єктів ЖКГ.
Зокрема, для систем теплозабезпечення будівель, залежно від їх
функціонального призначення та кліматичних умов, визначаються граничні
питомі втрати енергії Emax (кВт·год/м³) на опалення та відповідні класи
енергоефективності. Вихідними показниками для регулювання є параметри
теплового комфорту всередині приміщень: температура, вологість та швидкість
руху повітря. На ці показники впливають теплові надходження внутрішнього і
зовнішнього характеру, режим використання приміщення та температура
зовнішнього середовища.

Рис. 2.8. Алгоритм застосування принципу «трьох Е» в сфері комунальної
енергетики

Розділ «енергоспоживання» спрямований на збір інформації про обсяги
споживання енергоресурсів, необхідних для підтримки температури в будівлях
протягом різних часових інтервалів. Цей процес здійснюється за допомогою
вузлів комерційного або технічного обліку теплової та електричної енергії,
причому форма вихідних даних може варіюватися в залежності від типу будівлі.
51
Розділ «енерговикористання» фокусується на аналізі ефективності
перетворення енергоресурсів у теплотехнічні потреби об’єктів, що включає
оцінку стану та параметрів будівлі. У межах цього блоку проводиться аналіз
втрат енергії за основними елементами будівлі, такими як конструктивні
елементи, інженерні системи та інфільтраційні процеси. Це дозволяє виявити
найбільш енерговитратні частини та визначити пріоритети для їх оптимізації.
Також проводиться оцінка енергетичної та економічної ефективності
систем опалення в різних умовах експлуатації, зокрема в залежності від періодів
опалювального сезону та режимів їх роботи.
На основі отриманих даних про роботу автоматизованих систем керування
теплоспоживанням для різних будівель формуються рекомендації щодо
оптимальних температур теплоносія, необхідних для досягнення нормативної
енергоефективності, підтримки комфортних умов і зниження загального
теплоспоживання. Розраховані економічні показники допомагають оцінити
фінансові витрати при неефективному управлінні режимами роботи чи
недоцільному використанні енергоресурсів.
Розділ «енергокерування» орієнтований на оптимізацію витрат
енергоресурсів через розробку покращених температурних графіків і
впровадження алгоритмів управління виконавчими механізмами інженерних
систем будівлі. При цьому системи опалення та обладнання повинні відповідати
класу енергоефективності не нижче С, що вимагає впровадження автоматичного
регулювання температури, налаштування теплового пункту згідно з погодними
умовами та забезпечення циркуляції теплоносія насосами.
Отже, розроблена методика створення енергоефективної автоматизованої
системи керування теплопостачанням багатоповерхових будівель з
централізованим теплопостачанням. Для подальшого вдосконалення алгоритмів
управління виконавчими механізмами, що спрямовані на оптимізацію
використання ресурсів і забезпечення комфортних умов у приміщеннях,
необхідно провести додаткові імітаційні та експериментальні дослідження, щоб
оцінити функціонування системи в умовах різноманітних впливів.
52
Висновки
Забезпечення оптимального теплового режиму в будівлях є ключовим
фактором для підтримання здоров'я та продуктивності мешканців або
працівників. Порушення теплового комфорту може призвести до зниження
ефективності діяльності та погіршення загального стану людей.
Для досягнення цієї мети необхідно використовувати інтелектуальні
комп'ютерні системи, які дозволяють автоматично контролювати та регулювати
параметри температури, вологості та циркуляції повітря залежно від змінних
умов зовнішнього середовища та внутрішніх параметрів.
Основним принципом створення таких систем є інтеграція датчиків
температури та вологості, регуляторів температури та інших елементів
автоматизованих систем в єдину мережу, яка зможе здійснювати постійний
моніторинг та коригування параметрів у режимі реального часу.
Для побудови ефективних комп'ютерних систем необхідно розробити
математичні моделі, які описують взаємозв’язки між різними елементами
системи, такими як зміни температури, вологості, витрат енергії та вплив
зовнішніх факторів.
Одним з основних завдань є інтеграція системи контролю теплового
комфорту з іншими інженерними системами будівлі, такими як опалення,
вентиляція та кондиціонування. Це дозволяє досягти високої ефективності та
економії енергоресурсів, забезпечуючи при цьому комфортні умови для
перебування.
Використання таких систем дозволяє не тільки підтримувати оптимальний
рівень теплового комфорту, а й знижувати енергоспоживання, мінімізувати
витрати на опалення та кондиціонування, а також сприяти зниженню
негативного впливу на навколишнє середовище завдяки ефективному
використанню ресурсів. Враховуючи постійне вдосконалення технологій та
збільшення доступу до інтелектуальних пристроїв, розробка комп'ютерних
систем контролю теплового комфорту в будівлях буде поступово ставати все
більш доступною та ефективною. Це дозволить з часом досягти ще більшої
53
автоматизації, інтеграції з іншими системами будівель та значної економії
енергії. Отже, створення і впровадження комп'ютерних систем для контролю
теплового комфорту є важливим кроком до забезпечення енергоефективності,
зниження витрат та підвищення якості життя в будівлях.

54
РОЗДІЛ 3
КОМП’ЮТЕРИЗОВАНА СИСТЕМА МОНІТОРИНГУ ТА КЕРУВАННЯ
ПРОЦЕСАМИ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ТЕПЛОВОГО КОМФОРТУ

3.1. Ключові показників ефективності систем забезпечення теплового
комфорту
Більшість енергетичних ресурсів, що використовуються для
теплозабезпечення будівель, мають вичерпний характер. У світлі цього питання
підвищення ефективності їх використання набуває особливого значення.
Важливо також зазначити, що однією з основних задач будь-якої системи
теплозабезпечення є забезпечення умов, які відповідають специфічним вимогам,
залежно від призначення і режиму використання будівлі.
Крім того, вимоги до параметрів енергоефективності будівель постійно
зростають. Наприклад, згідно з директивою 2018/844 Європейської ради та
Парламенту, було оновлено стандарти енергетичної продуктивності будівель і
підвищено норми енергетичної ефективності. У рамках цієї директиви викладені
ключові вимоги, зокрема майже нульове споживання енергії будівлями,
впровадження «розумних» технологій, оптимізація продуктивності всіх
технічних систем, що сприяють забезпеченню необхідного мікроклімату, а також
моніторинг і оцінювання їх ефективності.
Через складність процесів теплообміну, які залежать від конструктивних
особливостей будівлі, мінливих умов зовнішнього середовища та режиму її
експлуатації, вибір відповідної методики оцінювання потребує достатньої
точності та оперативності. Це є ключовою умовою для підвищення ефективності
роботи систем теплозабезпечення.
Існує безліч методик для розв’язання зазначених завдань. Однією з них є
метод 5R1C, описаний у стандарті EN ISO 13790, а також його похідні моделі.
Стандарт EN ISO 13790 є нормативним документом для розрахунку річного
споживання теплової та електричної енергії для підтримання комфортного
55
мікроклімату в будівлях під час опалення та охолодження. Він враховує
тепловитрати на вентиляцію та охолодження, здійснювані як локальними
пристроями, так і системами, вбудованими в огороджувальні конструкції
приміщення.
У межах розрахунків за цим стандартом враховуються як активне
споживання тепла чи холоду всіма інженерними системами, що обслуговують
будівлі, так і можливе використання вторинних енергоресурсів. До таких
ресурсів належать теплота витяжного повітря, сонячна радіація та побутові
джерела тепла. Однак важливо пам’ятати, що цей стандарт не охоплює
розрахунки енергоспоживання систем кондиціонування повітря або засобів для
зволоження та осушення повітря. Таким чином, у ньому розглядаються лише
потоки явного тепла.
Стандарт орієнтований на житлові, громадські та виробничі будівлі й
послуговується відповідними базовими даними. Ці дані враховують вплив
специфічних фізичних процесів на точність розрахункових процедур.
Основними результатами роботи за стандартом є оцінка річного споживання
тепла інженерними системами для опалення й охолодження приміщень,
визначення загального енергоспоживання цих систем і тривалості
опалювального та охолоджувального сезонів у годинах. Крім того, результати
можуть містити щомісячну інформацію про споживання теплової і електричної
енергії, основні показники енергетичного балансу (наприклад, тепловтрати через
вентиляцію або внутрішні джерела тепла), внесок пасивного сонячного
припливу енергії та внутрішніх джерел тепла, а також втрати енергії від
технічних систем будівлі, включаючи освітлення й гаряче водопостачання.
Ці методи дозволяють охарактеризувати функціонування системи за
допомогою обмеженого набору параметрів із певними числовими значеннями.
Однак, якщо є доступ до детальної інформації про роботу складових елементів
системи та її процесів, стає можливим більш точне оцінювання продуктивності
окремих технічних компонентів. Це дає змогу визначити недоліки
функціонування або використання системи, налаштувати її для підвищення
56
значень певної групи параметрів, щоб оптимізувати її відповідно до поставлених
завдань та режиму експлуатації. Також це забезпечує можливість проводити
порівняння показників окремих елементів різних систем для глибшого аналізу та
покращеної ефективності.
Одним із підходів до оцінки роботи системи та характеристик її ключових
елементів є застосування методу ключових показників ефективності. Зважаючи
на викладене, використання цього методу для аналізу у сфері теплозабезпечення
викликає інтерес як із наукової, так і з прикладної точки зору.
Щодо опису основної методології, застосування ключових техніко-
економічних показників (KPI) у процесі управління виробничими або
технологічними операціями виправдано через можливість їх інтеграції у процеси
вдосконалення діяльності підприємства. Використання KPI дозволяє поліпшити
операції, які створюють додану вартість продукції.
Кількісне оцінювання робочих характеристик дає змогу підприємствам із
різних точок зору аналізувати всі аспекти своєї діяльності. Стандарти серії ISO
22400 особливу увагу приділяють показникам продуктивності, що мають
значний вплив на отримання важливих експлуатаційних характеристик.
Значення цих показників формуються у результаті узагальнення даних із різних
вимірювань, формуючи так звані ключові техніко-економічні показники (KPI).
Безперервний моніторинг робочих характеристик залежить від
поставлених завдань підприємства, при цьому показники KPI є найбільш
ефективними, коли їх значення використовуються для аналізу динаміки змін
відповідно до визначених операційних цілей.
В межах підприємства різні підрозділи, такі як продажі, виробництво,
проектування, маркетинг та інші підтримуючі служби, мають свої специфічні
техніко-економічні показники. Ці показники можуть бути інтегровані для
спільного моніторингу виконання стратегічних цілей підприємства. Такий підхід
корисний як для довгострокової оцінки діяльності компанії, так і для порівняння
схожих видів діяльності серед підприємств однієї галузі. Управління
технологічними або виробничими процесами зазвичай здійснюється на
57
середньому рівні функціональної ієрархії підприємства. KPI, зазначені в
стандарті, використовуються для розрахунку на основі даних управління та
передаються на рівень підприємства з метою підтримки прийняття
управлінських рішень.
Адаптація методології включає розробку структури системи аналізу зі
зворотним зв’язком, як показано на схемі (рис. 3.1), для оцінки ефективності
роботи системи теплозабезпечення. Методика охоплює 34 показники, що
відображають продуктивність окремих елементів системи. Для застосування
цього підходу в сфері теплозабезпечення була створена структурна схема
системи, яка враховує основні фактори впливу на її ефективність.

Рис. 3.1. Комплексна структура системи теплопостачання

Для визначення параметрів, яким мають відповідати показники
продуктивності, розроблено модель структури системи теплозабезпечення. Вона
відображає взаємозв'язок ключових елементів системи та їхню взаємодію. За
допомогою методології функціонального моделювання IDEF0 було побудовано
структурну схему (рис. 3.2).
На основі цієї схеми встановлено відповідність між показниками
продуктивності, наведеними в стандарті ISO 22400, та параметрами системи
теплозабезпечення, які істотно впливають на її роботу.
58

Рис. 3.2. Структурна діаграма взаємозв'язку основних елементів системи
теплозабезпечення

Встановлення відповідності між визначеними параметрами та
показниками продуктивності дає змогу застосовувати принципи цієї методики
до систем теплозабезпечення. Це дозволяє:
– прогнозувати параметри, що характеризують стан і функціонування
системи, з урахуванням показників ключової ефективності;
– здійснювати ретроспективний аналіз роботи системи для оцінки якості
управління, а також відслідковувати поточні значення параметрів стану
системи, що дає змогу оперативно регулювати розподіл теплоносія та
підтримувати оптимальні умови її функціонування.
59
Було проведено аналіз вимог до оцінки параметрів системи
теплозабезпечення, розроблено загальну структурну схему системи та модель
взаємозв'язку основних складових елементів. Визначено ключові параметри
системи в контексті методики використання показників ефективності.
Розробка адекватної математичної моделі та програмного забезпечення
для швидкого визначення зазначених показників дозволить здійснювати аналіз
роботи систем теплозабезпечення, що сприятиме підвищенню їх ефективності та
оптимізації виконання функцій.

3.2. Комп'ютеризована система контролю та управління
споживанням тепла
Системи теплопостачання будівель та споруд є одними з найбільш
енергозатратних об'єктів у комунальному господарстві та промисловості. Для
зниження споживання теплової енергії доцільно регулювати температуру
теплоносія в опалювальних системах залежно від температури зовнішнього
повітря. У нових або модернізованих індивідуальних теплових пунктах (ІТП) це
регулювання здійснюється за допомогою електронних погодних компенсаторів,
таких як Danfoss, Siemens та інші. Принцип їх роботи базується на ПІ-
регулюванні температури теплоносія, що подається до опалювальної системи, з
урахуванням зовнішньої температури та корекцією за параметрами
внутрішнього мікроклімату і поверненого теплоносія.
Основні недоліки таких систем включають: потребу в присутності
персоналу для налаштування параметрів регуляторів, складність точного
прогнозування оптимальних налаштувань при зміні зовнішніх температурних
умов, неможливість відстеження та аналізу змін регульованих параметрів у різні
періоди часу, а також відсутність можливості оперативного управління
теплопостачанням будівлі.
Диспетчеризація теплових пунктів може вирішити більшість цих проблем.
Завдяки вбудованим інтерфейсам зв'язку (RS-232, RS-485) в промислових
електронних регуляторах можна не лише контролювати роботу, а й віддалено
60
керувати виконавчими механізмами. Для таких систем можна використовувати
сучасні провідні мережі, наприклад, телефонні або оптоволоконні, а також
бездротові технології, зокрема GSM.
Однак варто зазначити, що створення систем диспетчерського контролю та
управління (SCADA) вимагає значних фінансових витрат — десятків тисяч
гривень, залежно від кількості точок збору та обробки даних і функціональності
програмного забезпечення. Це ускладнює впровадження таких рішень в
установах з обмеженим фінансуванням, зокрема в закладах вищої освіти.
З іншого боку, в кожному тепловому пункті вже є вузол обліку теплових
ресурсів із тепловим лічильником. Окрім обліку спожитого теплоносія, такі
лічильники накопичують середньодобові та середньочасові звіти про виміряні й
розраховані показники. Як і електронні регулятори, теплові лічильники мають
послідовний інтерфейс зв'язку, і виробники зазвичай надають протоколи для
обміну даними. Це дозволяє об'єднати дві окремі підсистеми в єдину систему
контролю та управління тепловим агрегатом.
Оперативне управління системами розподілу в окремих будівлях з
місцевими регуляторами дозволяє знижувати витрати на спожиту енергію.
Актуальним є розробка програмно-апаратних рішень для диспетчеризації, що
забезпечують інформаційно-управлінські функції в системі управління
обладнанням індивідуальних теплових пунктів будівель. Метою цієї частини
роботи є автоматизація управління тепловими системами навчального закладу
через створення і впровадження системи оперативного контролю температурних
режимів.
Кожен ІТП має автоматичну систему регулювання температури
теплоносія, до складу якої входять електронні контролери (наприклад, Danfoss
ECL Comfort або Siemens RVD), циркуляційні насоси, електричні крани та
датчики. У кожному ІТП встановлено теплолічильник для обліку витрат
теплоносія. Для обміну інформацією з диспетчерським рівнем використовується
протокол Modbus RTU, а для теплолічильників застосовуються власні
протоколи.
61
Ієрархічний підхід дозволив створити трирівневу структуру
автоматизованої системи оперативного контролю температурних режимів і
керування (АСОКК) тепловим пунктом, яка включає шість вхідних і три вихідні
сигнали:
– Вхідні сигнали: Т1, Т2 – температури теплоносія на вході та у
зворотному трубопроводі; Q – витрати теплоносія; Тпрям – температура
в системі опалення будівлі; Тзовн – температура зовнішнього повітря;
Тприм – температура внутрішнього повітря.
– Вихідні сигнали: 1 – регулювання подачі теплового потоку в систему
опалення через клапан; 2 – регулювання перепадів тиску води в
прямому та зворотному трубопроводах; 3 – вмикання і вимикання
коригувальних насосів.

Рис. 3.3. Трирівнева структура автоматизованої системи контролю та
управління тепловим пунктом
62
На початковому рівні розташовані виконавчі механізми (регулятори тиску,
клапан з електроприводом, регулювальні насоси), а також вимірювальні та
регулюючі прилади (теплолічильник, погодний регулятор), які гарантують
правильне функціонування ітп. Другий рівень розробки включає перетворювачі
інтерфейсів і персональний комп'ютер. Деталі навчального закладу окреслюють
розміщення навчальних корпусів в єдиному блоці та забезпечення
телекомунікаційної мережі з доступом до мережі Інтернет. В результаті
структура, зображена на рис. 3.3, де сигнали від обладнання теплового пункту
приймаються та передаються з персонального комп’ютера (ПК), підключеного
до мережі Інтернет та встановленого в ІТП окремої будівлі. І, нарешті, третій
рівень системи включає диспетчерську з автоматизованим місцем оператора та
доступом до Інтернету.

Рис. 3.4. Структурна блок-схема системи управління тепловими пунктами

Блок 1 (рис. 3.4) ілюструє функціональні зв’язки розробленої системи у
відділі інформаційних технологій (ІТ) одного з навчальних корпусів. Дані від
теплолічильника aswega sa94/1 через інтерфейс rs232c та від електронного
регулятора danfoss ecl 200 через перетворювачі інтерфейсу еса71 та oven ac4
63
передаються на локальний персональний комп’ютер за протоколом modbus rtu.
Далі за протоколом tcp/ip через локальну інформаційну мережу університету дані
надходять на центральний сервер диспетчерської, де міститься база даних
контрольованих обсягів теплопостачання від локальних систем диспетчерства
окремих теплових пунктів.
Як основну платформу для розробки програмного забезпечення
локального рівня було обрано середовище LabVIEW, що вирізняється широкими
можливостями збору, обробки та аналізу даних, формування звітів і
забезпечення мережевої взаємодії. Це середовище підтримує значний спектр
обладнання різних виробників, пропонуючи велику кількість готових бібліотек
компонентів для виконання таких завдань:
− підключення зовнішнього обладнання через поширені інтерфейси та
протоколи, як-от RS-232, RS-485, GPIB 488, TCP/IP;
− віддалене управління експериментами;
− керування робототехнічними та системами комп’ютерного зору;
− створення й обробка цифрових сигналів;
− застосування математичних методів для обробки даних;
− візуалізація даних та результатів їх аналізу;
− моделювання складних систем;
− зберігання даних у базах та генерування звітів;
− інтеграція з іншими додатками в рамках концепцій COM/DCOM/OLE.
Крім того, LabVIEW дозволяє забезпечити віддалене управління
додатками через веб-браузер, створювати виконувані файли (EXE) та бібліотеки
DLL для динамічного завантаження.
Для програмного забезпечення системи були визначені такі функціональні
вимоги:
− забезпечення налаштування уставок і режимів роботи
терморегулятора;
− формування файлів-звітів із подальшим їх збереженням на жорсткому
диску;
64
− отримання та реєстрація даних із лічильника;
− передача зібраної інформації в бази даних;
− автоматичне побудова графіків температури та витрат через графічний
інтерфейс;
− сумісність із різними моделями лічильників і температурних
регуляторів.
Вибране обладнання повинно підтримувати передавання даних за
промисловими протоколами: RS-232/RS-485 для роботи з лічильниками та
Modbus RTU для терморегуляторів.
Враховуючи встановлені вимоги, було розроблено структурну схему
програмної системи (рис. 3.5).

Рис. 3.5. Схема взаємодії компонентів програмного забезпечення системи

Програма складається з чотирьох автономних модулів. Перший модуль
відповідає за роботу з електричним лічильником, виконуючи завдання збору,
обробки та перекодування даних. Другий модуль забезпечує взаємодію з
терморегулятором і включає функціонал OPC-клієнта, отримуючи інформацію
від OPC-сервера, який збирає дані з терморегулятора. Третій модуль займається
65
збереженням інформації у локальному файлі та передачею даних до центральної
бази, використовуючи дані, отримані з перших двох модулів. Ці дані регулярно
зберігаються в файлі формату *.xls і надсилаються до бази даних на головному
сервері. Окрім того, графічний інтерфейс користувача забезпечує зручну
взаємодію між людиною і програмою, що є важливим елементом для
забезпечення комфорту користування.
Модульна структура програми побудована таким чином, що кожен
компонент може розглядатися як "чорна скринька", де важливим є лише спосіб
надходження та передавання інформації. Такий підхід дозволяє локально
змінювати окремі модулі без втручання в роботу інших.
Для оптимальної взаємодії між користувачем і програмою інтерфейс має
забезпечувати можливість налаштовувати параметри регулювання, відображати
актуальні значення параметрів системи та вести журнал стану. З урахуванням
цього створено структуру інтерфейсу локального рівня (рис. 3.3). Інтерфейс
розділено на чотири ключові блоки.
Блок керування надає можливість настроювання роботи лічильника,
терморегулятора й параметрів запису звітного файлу. Блок даних із
терморегулятора демонструє інформацію про графік опалення, вимірювані
температури, температурні уставки, граничні значення температури та режим
роботи. Блок даних із теплового лічильника містить відомості про витрати
теплоносія, час роботи, температурні різниці, виміряні температуру теплоносія,
спожите тепло та теплову потужність. Останній блок відображає графіки:
температуру теплоносія у прямому трубопроводі за даними з лічильника; прямі
й зворотні температури за показниками терморегулятора; витрати теплоносія та
споживаної потужності.
Модуль взаємодії з терморегулятором реалізується через передачу значень
фіксованих змінних з OPC-сервера (наприклад, ECL Modbus OPC-сервер для
Danfoss або MasterOPC Universal Modbus Server для Siemens) в проект Labview.
Після запуску OPC-сервера (рис. 3.6) необхідно вибрати тип електронного
регулятора. При правильному підключенні в інтерфейсі з'являються поточні
66
параметри електронного регулятора. Для зручності функції зчитування та запису
в Labview розподілені по різних циклах, і кожен цикл має фіксований період
опитування та запису, який становить 1000 мс.

Рис. 3.6. Інтерфейсний модуль ECL Modbus OPC-сервера

Програмний модуль для роботи з тепловим лічильником використовує
інструменти NI VISA, що забезпечують обмін даними між програмою LabVIEW
та послідовним портом. Взаємодія з тепловим лічильником здійснюється через
обмін байткодами, специфікація яких наведена в технічній документації до
пристрою. Спочатку вибирається номер послідовного порту, до якого
підключено лічильник, після чого виконується ініціалізація пристрою і
отримання з нього даних. Наприклад, для теплового лічильника Aswega SA-94/1
(який встановлено у корпусах №1, 2, 5) вибір пристрою та отримання його
статусу здійснюється шляхом передачі трьохбайтного коду, що містить
67
ідентифікаційний номер лічильника. Якщо підключення виконано коректно,
програма отримує код 1А. Поточні дані про споживання тепла передаються після
відправлення однобайтного коду з командою значення [99]. У відповідь система
отримує чотири байти даних у форматі 32-бітного числа з плаваючою комою, яке
перетворюється у десятковий формат. За допомогою програмних процедур
можна отримувати як поточну, так і архівну інформацію про теплоспоживання
будівлі. Дані оновлюються кожні п’ять секунд.
Модуль запису інформації до бази даних працює в окремому циклі, з
можливістю ручного налаштування інтервалу запису. Для підвищення швидкодії
і зменшення навантаження на процесор використовується механізм обробки
подій. Передача інформації до бази даних здійснюється через зовнішню
бібліотеку LV MySQL Connector (рис. 3.7), яка є доступною безкоштовно.
Ідентифікаційні дані передаються до блоку ініціалізації з’єднання. Якщо введені
дані валідні і є інтернет-з’єднання, система намагається встановити з’єднання з
базою даних. Після успішного встановлення з’єднання, блок відправлення
повідомлень передає інформацію, що містить поточні дані про роботу системи.
Блок формування повідомлень готує і форматує отримані з лічильника та
терморегулятора дані згідно з синтаксисом SQL. Після завершення передачі
з’єднання автоматично закривається.

Рис. 3.7. Діаграма потоків даних для операцій зчитування та запису в базу
даних
68
Графічний інтерфейс складається з кількох основних елементів:
регуляторів параметрів терморегулятора, відображення показань лічильника та
терморегулятора, вибору СОМ-порту, налаштування інтервалу запису даних,
визначення шляху для збереження файлів, а також графіків температури,
теплових витрат і теплоспоживання. У налаштуваннях терморегулятора можна
вибирати режими роботи (ручний, автоматичний, економний або комфортний),
змінювати нахил температурної кривої, коригувати графік паралельно,
встановлювати максимальні та мінімальні температури теплоносія, а також
задавати уставки температури подачі та зворотного теплоносія.
Серед доступних показників лічильника та терморегулятора є:
температура подачі та зворотної мережної води, температура води в системі
будівлі, поточне споживання тепла та потужність цього споживання, обсяг
використаного теплоносія, час роботи лічильника, загальний обсяг спожитого
тепла за весь період експлуатації, а також температури датчиків зовні та
всередині приміщення. Налаштування частоти запису дозволяє коригувати
періодичність передачі інформації в базу даних і запису в локальний файл.
Графік температури відображає значення температури подачі та зворотної
води в контурі будівлі, а також температуру подачі з мережі. Графік теплових
витрат показує поточне споживання тепла та потужність цього споживання.

3.3 Структурна модель системи керування тепловими ресурсами
багатоквартирного будинку
Покращення ефективності роботи інженерно-технічного персоналу (ІТП)
можливе через вдосконалення алгоритмів управління механізмами
автоматизованих теплових вузлів. Головною метою є розробка математичної
моделі, яка комплексно описує взаємодію вхідних впливів, параметрів стану та
вихідних сигналів автоматизованої системи моніторингу і управління
теплоспоживанням у багатоквартирному житловому будинку.
Аналіз наукових досліджень [12-14] показує, що для ідентифікації та
створення математичних моделей технологічних об’єктів управління
69
використовуються два основні підходи: фізико-математичний аналіз явищ і
експериментальна ідентифікація. Фізико-математичний підхід часто не є
достатньо ефективним на практиці, тоді як експериментальні методи можуть
враховувати апріорні дані щодо параметрів об’єкта.
Експериментальні методи включають активні та пасивні експерименти.
Активний експеримент передбачає вплив на об’єкт під час його проведення, що
дозволяє сформувати математичну модель як сукупність статичних і динамічних
характеристик на основі збурювальних впливів на вхід. Пасивний експеримент
полягає у реєстрації вхідних і вихідних параметрів без втручання в роботу
об’єкта. Обробка зібраних даних під час експерименту здійснюється за
допомогою математико-статистичних методів.

Q Q
1 со
Q
T зв
Система 1 T v Система
централізованого Тепловий H 1 опалення T
вн
теплопостачання лічил ь ник
T2 будівлі
T 2
Клапан з H 2
ЕП
α ν 1 ν 2 T ret
Контроллер
T
Modbus RTU зовн
Перетворювач
зв ’ язку
USB
RS 232
ПЕОМ

Рис. 3.8. Схема модернізованого теплового вузла житлового об’єкта

Об’єктом дослідження став тепловий вузол багатоквартирного житлового
будинку ОСББ (рис. 3.8). У рамках програми «Теплий кредит» перед початком
опалювального сезону було проведено модернізацію теплового вузла. Загальні
70
витрати ОСББ склали 240 тис. грн, з яких 120 тис. грн отримано як безповоротну
державну допомогу, 80 тис. грн – у вигляді кредитних коштів, а 40 тис. грн
внесло ОСББ із власних ресурсів. У результаті модернізації було встановлено
автоматизовану систему моніторингу та управління теплоспоживанням (АСМК)
з використанням спеціалізованого програмного забезпечення Ascontrol [38].
На локальному рівні автоматизованої системи моніторингу та контролю
(АСМК) теплоспоживання функціонують підсистеми, до складу яких входять
вимірювальні, виконавчі й регулювальні елементи. Ці підсистеми забезпечують
збір і обробку сигналів про стан споживання тепла, а також здійснюють
автоматичне регулювання теплової потужності відповідно до погодозалежного
алгоритму.

Рис. 3.9. Алгоритмічна блок-схема формування моделі взаємозв’язку
параметрів АСМК

Для виконання цих завдань використовується тепловий лічильник,
обладнаний датчиками температури та витрати теплоносія, що дає змогу точно
71
вимірювати рівень споживання теплової енергії. Основу системи регулювання
становить автоматизований вузол, до складу якого входять регулятор, клапан з
електроприводом, насос, температурні датчики теплоносія, а також датчики
температури повітря всередині та ззовні приміщення.
Тепловий лічильник і регулятор підключаються до персонального
комп’ютера (ПК), що працює на операційній системі Windows, через промислові
інтерфейси. На ПК встановлено локальне програмне забезпечення, яке дозволяє
здійснювати контроль температури теплоносія та повітря, налаштовувати
параметри та уставки регулятора, а також зберігати дані про роботу теплового
пункту у файлах або локальній базі даних.
Розроблено комплексну модель, яка з високим рівнем достовірності описує
функціонування системи автоматизованого регулювання теплоспоживання
багатоквартирного житлового будинку. Результати дослідження можуть бути
використані для оптимізації роботи автоматизованих індивідуальних теплових
пунктів (ІТП) житлових будинків. Зокрема, запропоновано рекомендації щодо
значень температури зворотного теплоносія (Tret), які забезпечують значну
економію теплової енергії при дотриманні нормативних параметрів
внутрішнього мікроклімату.

Висновки
Комплексний розгляд і взаємопов'язане вирішення питань
енергоспоживання, енерговикористання та енергокерування в будівлях дозволяє
досягати оптимальних показників ефективності використання енергоресурсів, а
також підтримувати комфортні умови всередині приміщень. Аналіз компонентів
"енергоспоживання" та "енерговикористання" дозволяє впорядкувати облік
спожитих ресурсів і виявити закономірності у структурі їх розподілу. Поєднання
підходів до енергокерування й аналізу витрат сприяє вдосконаленню методів
регулювання і оптимізації загального споживання ресурсів, а також дозволяє
оцінювати якість розподілення та перетворення енергоресурсів з урахуванням
економічних аспектів. Встановлено кореляцію між ключовими показниками
72
роботи систем теплозабезпечення та параметрами технічної продуктивності. Це
дозволяє прогнозувати стан системи й її функціональні параметри на основі
показників ефективності, здійснювати ретроспективний аналіз роботи для
оцінки якості керування, а також оперативно адаптувати розподіл теплоносія і
забезпечувати відповідність нормативним умовам функціонування системи.
На основі аналізу засобів реалізації регуляторних сигналів у системах
управління для споруд різного призначення запропоновано методику
енергоефективного регулювання теплоспоживання. Розроблено відповідне
програмно-апаратне рішення для будівель різного типу. Як приклад,
удосконалення температурних графіків роботи систем АСОКК у навчальних
закладах продемонструвало можливість суттєвого зниження їх теплових втрат
при дотриманні нормативних параметрів енергоефективності та комфорту.
Створено високоточну модель системи регулювання теплоспоживання
багатоквартирного житлового будинку (коефіцієнт детермінації R2 = 0,869).
Використання цієї моделі в рекомендаціях щодо встановлення рівня температури
зворотного теплоносія (Tret) дає змогу знизити споживання теплової енергії до
30 % без порушення нормативних внутрішніх температур у межах
функціонування автоматизованих ІТП у житлових будинках.

73
ВИСНОВКИ

У кваліфікаційній роботі вирішено актуальну науково-технічну проблему
– розроблено теоретичні основи аналізу та синтезу комп’ютеризованих систем із
застосуванням інформаційних технологій первинної та вторинної обробки
даних, а також інтелектуальних методів збору й аналізу інформації. Це
спрямовано на підвищення ефективності прийняття рішень щодо
енергоефективного забезпечення теплового комфорту в цивільних будівлях,
зниження ризиків управління такими об'єктами, а також оптимізацію
енергоспоживання. Реалізація запропонованих підходів дозволяє суттєво
скоротити енерговитрати у житлово-комунальному секторі, зменшити
собівартість продукції на підприємствах, підвищити енергонезалежність
держави, покращити комфорт у приміщеннях та поліпшити екологічну ситуацію.
Основні наукові та практичні результати включають:
1. Аналіз сучасного стану науково-технічних підходів до забезпечення
теплового комфорту показав доцільність використання
комп’ютеризованих систем моніторингу та управління.
2. Розроблені структура та апаратні рішення для комп’ютеризованих
систем управління теплозабезпеченням забезпечують зниження
енерговитрат будівель на опалення порівняно з базовим рівнем до
модернізації, дотримуючись нормативів енергоефективності.
3. Моделі інформаційного ранжування розроблені для оптимізації
обробки масивів даних, що включали показники споживання теплової
та електричної енергії будівлями. За допомогою аналізу головних
компонент зменшено кількість інформативних змінних до чотирьох
ключових факторів, які пояснюють майже 90% варіацій даних. Це
дозволило суттєво спростити моделювання, скоротити обсяг
обчислень і забезпечити високу точність аналізу. Виділені фактори
використовувалися для створення системи ранжування будівель за
74
рівнем енергоефективності, що значно полегшило прийняття
управлінських рішень. Застосування таких моделей дало можливість
швидко оцінювати пріоритетність заходів з модернізації або
оптимізації об'єктів, підвищуючи ефективність процесу енергоаудиту.
4. Управління опаленням базується на комплексному аналізі залежності
енерговитрат від зовнішніх кліматичних умов і дозволяє прогнозувати
витрати теплової енергії. Основою методу є аналіз, що враховує дані
про температурні режими, обсяги спожитої енергії та кліматичні
параметри. Це дає змогу підвищити точність управління
теплопостачанням та забезпечити комфортні умови при мінімальних
енерговитратах. Інформаційно-аналітичні та алгоритмічні рішення
реалізують ефективний аналіз та диспетчеризацію теплових систем,
включаючи інструменти для оцінки енергоефективності.

75
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1. Ahmad M. V., Mourshed M., Rezgui Y. Tree-based ensemble methods for
predicting PV power generation and their comparison with support vector
regression. Energy. 2020. Vol. 164. P. 465–474.
2. Ahmad M. W., Mourshed M., Rezgui Y. Trees vs Neurons: Comparison between
random forest and ANN for high-resolution prediction of building energy
consumption. Energy and Buildings. 2020. Vol. 147. P. 77–89.
3. BHM Gerritsen, I. Horváth Current Drivers and Obstacles of Synergy in Cyber-
Physical Systems Design. Proceedings of the ASME 2012 International Design
Engineering Technical Conferences and Computers and Information in
Engineering Conference. V. 2:2021. P. 1277-1286.
4. Bouabdellah K., Noureddine H., Larbi S. Using Wireless Sensor Networks for
Reliable Forest Fires Detection. Procedia Computer Science. 2019. №19. –
Р. 794 – 801.
5. Brunn A., Weidner U. Extracting Buildings from Digital Surface Models
IAPRS. 2022. Vol 32 (3–4W2). – P. 27–34.
6. Chuan Li, George D. Skidmore, C. J. Han. DRS uncooled VOx infrared
detector development. Optical Engineering. 2020. Vol. 50, № 50. – Р. 23-29.
7. Dupuy J. L. Slope and fuel load effects on fire behavior: laboratory experiments
in pine needle fuel beds. Int. J. Wildland Fire. 2022. № 5. – P. 153– 164.
8. Esen H., Ozgen F., Esen M., Sengur A. Modelling of a new solar air heater
through least-squares support vector machines. Expert Systems with
Applications. 2022. Vol. 36, Iss. 7. P. 10673–10682.
9. Freund Y., Schapire R. A Short Introduction to Boosting. Journal of Japanese
Society for Artificial Intelligence. 2021. Vol. 14, P. 771–780.
10. Geng Y., Ji W., Lin B., Hong J., Zhu Y. Building energy performance diagnosis
using energy bills and weather data. Energy and Buildings. 2022. Vol. 172.
P. 181–191.
76
11. Gianniou P., Liu X., Heller A., Nielsen P.S., Rode C. Clustering-based analysis
for residential district heating data. Energy Conversion and Management. 2022.
Vol. 165. P. 840–850.
12. Habib A., Ghanma М., Morgan M., Al-Ruzouq R. Photogrammetric and lidar
Data Registration Using Linear Features. Photogramm. Eng. Remote Sens.
2021. Vol. 71, – P. 699 – 707.
13. Jeffrey Kuo C.-F., Lin C.-H., Lee M.-H. Analyze the energy consumption
characteristics and affecting factors of Taiwan's convenience stores-using the big
data mining approach. Energy and Buildings. 2022. Vol. 168.P. 120–136.
14. Kravets O.V., Mozgovoy D. K. Wavelet Transform in remote sensing data
processing: Engineer of the 3rd Millennium: The VII І Students` Scientific
Conference (May, 2019, Dniepropetrovsk) Dniepropetrovsk, 2019. – Р. 49–50.
15. Kryssanov V.V., Tamaki H., Kitamura S. Understanding design fundamentals:
how synthesis and analysis drive creativity, resulting in emergence. Artificial
Intelligence in Engineering, 2021. Vol. 15, pp. 329-342.
16. Leo Breiman. Random Forests. Machine Learning. 2021. Vol. 45, Iss. 1. P. 5–
32.
17. Lutsenko І., Fomovskaya E., Vihrova E. Development of test operations with
different duration in order to improve verification quality of effectiveness
formula. Vostochno-Evropeyskiy zhurnal peredovyih tehnologiy – Eastern-
European journal of enterprise technologies, 2022, № 1/4 (91), pp. 42-49.
18. Lutsenko І., Oksanych I., Shevchenko I., Karabut N. Development of the method
for modeling operational processes for tasks related to decision making.
Vostochno-Evropeyskiy zhurnal peredovyih tehnologiy – Eastern-European
journal of enterprise technologies, 2022, № 2/4 (92), pp. 26-32.
19. Luzum B. J. Identification and analysis of airborne laser swath mapping data in
a novel feature space. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2020. Vol 1. – P. 268–
271.
20. Opiyo, EZ, & Horváth, I. "Feature-Based Prognosis of Performance and Cost
Implications of Cyber-Physical Systems: An Illustration of Theory and Process."
77
Proceedings of the ASME 2022 International Design Engineering Technical
Conferences and Computers and Information in Engineering Conference.
Volume 1B, 2022. V01BT02A002.
21. Perekrest A., Khovrak I., Chebotareva Ye. Peculiarities of assessing economic
efficiency of implementing energy saving solutions in civil biulding.
Електромеханічні і енергозберігаючі системи. 2022. № 2 (34). С. 124–132.
22. Polyanskii P. V., Husak Ye. M. Self сonjugation heteroassociative memories
using thin static nonlinearly recorded holograms. Optical Memory & Neural
Networks (Information Optics). 2020. № 2. – P. 74–83.
23. Ruiz L. G. B., Rueda R., Cuéllar M. P., Pegalajar M. C. Energy consumption
forecasting based on Elman neural networks with evolutive optimization. Expert
Systems with Applications. 2022. Vol. 92. P. 380–389.
24. Sahaida P. Development of methodology for data and knowledge warehouse
design in computer systems for intellectual data processing / P. Sahaida //
Technology audit and production reserves. Information and Control Systems. –
2023. – Vol 1. – No 2(39). – P. 10-15.
25. Sahaida P. Information-measuring system for vehicle and transported cargo
registration using Raspberry PI 2 / P. Sahaida, S. Dobriak // Proceedings of the
International Symposiumon Embedded Systems and Trends in Teaching
Engineering. – Nitra: Constantine the Philosopher University, 2022. – P. 35-39.
26. Sampath Kumar, V. R., Khamis, A., Fiorini, S., Carbonera, J. L., Olivares
Alarcos, A., Habib, M., Goncalves, P., Li, H., & Olszewska, J. I. (2019).
Ontologies for Industry 4.0. The Knowledge Engineering Review, 2019. V. 34.
27. Slabchenko O., Sydorenko V., Siebert X. Development of models for imputation
of data from social networks on the basis of an extended matrix of attributes.
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2021. Vol. 4, No. 2 (82).
P. 24–34.
28. Tureczek A.M., Nielsen P.S, Madsen H., Brun A. Clustering district heat
exchange stations using smart meter consumption data. Energy and Buildings.
2019. Vol. 182. P. 144–158.
78
29. Wilhelm Frederik van der Vegte, Regine W. Vroom Considering cognitive
aspects in designing cyber-physical systems: an emerging need for
transdisciplinarity. In International Workshop on the Future of Transdisciplinary
Design, 2023. P. 41–52.
30. Zhao K., Valle D., Popescu S. Hyperspectral remote sensing of plant
biochemistry using Bayesian model averaging with variable and band selection.
Remote Sensing of Environment. 2022. № 132. – P. 102– 119.
31. Zhenmin S., Weidong S., Yuzhao W., Long G. Analysis of Optical Properties
of Off-Axis Reflective Volume Holographic Grating. Optics and Photonics
Journal. 2022. № 6. – P. 136-144.
32. Александер М. Б. Методи та моделі забезпечення захисту безпровідних
сенсорних мереж: дис. докт. техн. наук: 05.13.21 / Національний авіаційний
університет. Київ, 2021. – 225 с.
33. Басок Б.І., Лисенко О.М., Приємченко В.П., Андрейчук С.В. Особливості
теплозабезпечення адміністративної будівлі на основі індивідуального
теплового пункту // Будівельні конструкції. – 2020. Вип. 80. – С. 95–98.
34. Бережний С.В., Мельник О.Є. Методи визначення питомих норм
електроспоживання // Збірник наукових праць Кіровоградського
національного технічного університету “Tехніка в
сільськогосподарському виробництві, галузеве машинобудування,
автоматизація”, 2022, вип. 25 (2), С. 145−150.
35. Гладун А. Я., Рогушина Ю. В.. Data mining: пошук знань в даних:
підручник. Київ: АДЕФ-Україна, 2022. 452 c.
36. Застосування мереж Хеммінга для нечіткого пошуку URL:
http://victoria.lviv.ua/html/oio-l/3.html (дата звернення: 15.10.2024).
Інженерні та освітні технології в електротехнічних і комп’ютерних системах.
Кременчук, 2023. – Вип. 3/2023 (3). – С. 29-40.
37. Іншеков Є.М., Нікітін Є.Є., Тарновський М. В., Чернявський А.В. Посібник
з муніципального енергетичного менеджменту. Київ: Поліграф плюс, 2024.
238 с.
79
38. Ковалко О.М., Новосельцев О.В., Євтухова Т.О. Вступ до теорії
енергоефективності багаторівневих систем: методи та моделі
енергетичного менеджменту в системі житлово-комунального
господарства. Київ: НАН України, Інститут технічної теплофізики, 2024. –
252 с.
39. Колобородов В. І., Харитоненко К. В. Застосування методів і алгоритмів
цифрової обробки зображень в оптико-електронних приладах. Вісник
НТУУ "КПІ". Київ, 2020. №40. – С. 23 – 31.
40. Кононюк A. Ю. Нейроні мережі і генетичні алгоритми. Київ: Корнійчук,
2021. – 446 с.
41. Конох І. С., Гула І. С., Перекрест А. Л., Сукач С. В. Розробка та
дослідження інтелектуальної системи регулювання параметрів
мікроклімату приміщення. Електромеханічні і енергозберігаючі системи.
2020. Вип. 3, №11. С. 80–85.
42. Лутчин Т.М. Задача ідентифікації в енергетиці // Вісник КрНУ. –
Кременчук, 2023. – Вип. 5/2013 (82). – С. 33–38.
43. Мур О. В. Інформаційне забезпечення процесу дослідження даних про
енергоспоживання муніципальних будівель методами машинного
навчання: бакалаврська робота / Кременчуцький національний університет
ім. Михайла Остроградського. Кременчук, 2022. 130 с.
44. Парфененко Ю. В., Шендрик В. В., Галіченко О. С. Прогнозування
теплоспоживання будівель соціально-бюджетної сфери з використанням
нейронних мереж. Радіоелектроніка, інформатика, управління. 2022. № 2.
С. 41–46.
45. Перекрест А. Л., Герасименко О. В., Чеботарьова Є. О. Класифікація вимог
до систем теплового забезпечення цивільних будівель. Електромеханічні і
енергозберігаючі системи. 2022. № 4 (36). С. 74–85.
46. Перекрест А. Л., Огарь В.О., Вовна О.В. Класифікація муніципальних
об’єктів енергоспоживання з використанням методів машинного навчання.
Електромеханічні і енергозберігаючі системи. 2020. № 2 (50), С. 43–51.
80
47. Перекрест А.Л., Найда В.В., Романенко С.С. Оптимізація процесу
теплоспоживанння навчального закладу // Энергосбережение. Энергетика.
Энергоаудит. – Харків, 2022. – № 11 (105). – С. 2-8.
48. Перекрест А.Л., Ховрак І.В., Чеботарьова Є.О. Економічна ефективність
впровадження рішень з автоматизації та диспетчеризації систем
теплозабезпечення цивільних будівель // Проблеми
енергоресурсозбереження в електротехнічних системах. Наука, освіта і
практика. Наукове видання. – Кременчук: КрНУ, 2023. – Вип. 1/2023 (4). –
С. 144–147.
49. Подольчак Н. Ю., Матвіїшин Н. Ю. Методи зниження ризиків
енергоресурсів і оцінювання ефективності енергоощадних заходів
машинобудівного підприємства // Науковий вісник НТЛУ України. – 2019.
– Вип. 19.10. – С. 283–291.
50. Рязанцев О.І., Кардашук В.С., Бортнік К.Я. Застосування програмної
бібліотеки алгоритмічних елементів для проектування технологічних схем
промислової автоматизації. Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта,
наука, виробництво. – Луцьк: ЛНТУ, 2020. – № 23. – С. 98-104.
51. Сагайда П.І. Компоненти комп'ютерних систем інтелектуальної обробки
даних на основі категоріально-онтологічних моделей / П.І. Сагайда, А.А.
Зорі. – Краматорськ : ДДМА, 2019. – 159 с.
52. Федишин Б. П. Економіка енергетики : навчальний посібник для студентів
енергетичних спеціальностей вищих навчальних закладів. – Тернопіль:
Астон, 2023. – 160 с.

ChSTU repository

ChSTU repository preserves and enables easy and open access to all types of digital content including text, images, moving images, mpegs and data sets