МОДЕЛЮВАННЯ МЕТОДІВ АКТИВНОЇ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТІ ОПАЛЕННЯ ЖИТЛОВОГО БУДИНКУ

Анотація. У статті досліджено підвищення енергоефективності житлових будівель шляхом впровадження методів активного керування системами опалення. На відміну від пасивних рішень, активна енергоефективність базується на використанні інтелектуальних алгоритмів, що враховують зміну експлуатаційних умов,...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Automatizácia tehnologičeskih i biznes-processov Ročník 17; číslo 2; s. 74 - 80
Hlavní autoři: Некрашевич, Олена Василівна, Гурський, Олексій Тарасович
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: Odessa National Academy of Food Technologies 21.07.2025
Témata:
активна енергоефективність
енергетичне моделювання
моделювання енергоспоживання
навчання з підкріпленням
прогнозно-модельного керування
розумний дім
системи опалення
тепловий комфорт
штучні нейронні мережі
інтелектуальне керування
ISSN:2312-3125, 2312-931X
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Abstract Анотація. У статті досліджено підвищення енергоефективності житлових будівель шляхом впровадження методів активного керування системами опалення. На відміну від пасивних рішень, активна енергоефективність базується на використанні інтелектуальних алгоритмів, що враховують зміну експлуатаційних умов, вплив зовнішнього середовища та поведінкові фактори. Моделювання охоплювало порівняння чотирьох підходів: класичного правило-орієнтованого керування, прогнозно-модельного керування (MPC), гібридного методу MPC+ANN та навчання з підкріпленням (RL). Моделі реалізовано у MATLAB/Simulink (CARNOT), EnergyPlus та OpenModelica з використанням відкритих даних: кліматичних файлів EPW, моделей будівель DOE, а також баз TABULA і Building Data Genome. Дослідження проводилось для однозональної будівлі в зимових умовах. Оцінювались: середнє добове енергоспоживання, відхилення температури від комфортного діапазону (20–24) °C та стійкість до зовнішніх збурень. Результати показали, що активні методи зменшують енергоспоживання без шкоди для комфорту. MPC забезпечує оптимізацію на основі прогнозів, MPC+ANN дозволяє підвищити точність передбачень, а RL демонструє найкращу адаптивність до змін. RL-системи показали зниження енергоспоживання до (75–78) % базового рівня, тоді як MPC+ANN досягли співмірної ефективності з меншою складністю реалізації. На основі моделювання запропоновано комбінований підхід, що поєднує переваги різних стратегій. Особливу увагу приділено використанню відкритих інструментів і даних, що дає змогу масштабувати дослідження для різних типів будівель і регіонів. Отримані результати є підґрунтям для подальших досліджень у сфері активного керування HVAC-системами, впровадження «розумного дому» та екологічних стандартів.  
AbstractList Анотація. У статті досліджено підвищення енергоефективності житлових будівель шляхом впровадження методів активного керування системами опалення. На відміну від пасивних рішень, активна енергоефективність базується на використанні інтелектуальних алгоритмів, що враховують зміну експлуатаційних умов, вплив зовнішнього середовища та поведінкові фактори. Моделювання охоплювало порівняння чотирьох підходів: класичного правило-орієнтованого керування, прогнозно-модельного керування (MPC), гібридного методу MPC+ANN та навчання з підкріпленням (RL). Моделі реалізовано у MATLAB/Simulink (CARNOT), EnergyPlus та OpenModelica з використанням відкритих даних: кліматичних файлів EPW, моделей будівель DOE, а також баз TABULA і Building Data Genome. Дослідження проводилось для однозональної будівлі в зимових умовах. Оцінювались: середнє добове енергоспоживання, відхилення температури від комфортного діапазону (20–24) °C та стійкість до зовнішніх збурень. Результати показали, що активні методи зменшують енергоспоживання без шкоди для комфорту. MPC забезпечує оптимізацію на основі прогнозів, MPC+ANN дозволяє підвищити точність передбачень, а RL демонструє найкращу адаптивність до змін. RL-системи показали зниження енергоспоживання до (75–78) % базового рівня, тоді як MPC+ANN досягли співмірної ефективності з меншою складністю реалізації. На основі моделювання запропоновано комбінований підхід, що поєднує переваги різних стратегій. Особливу увагу приділено використанню відкритих інструментів і даних, що дає змогу масштабувати дослідження для різних типів будівель і регіонів. Отримані результати є підґрунтям для подальших досліджень у сфері активного керування HVAC-системами, впровадження «розумного дому» та екологічних стандартів.  
Анотація. У статті досліджено підвищення енергоефективності житлових будівель шляхом впровадження методів активного керування системами опалення. На відміну від пасивних рішень, активна енергоефективність базується на використанні інтелектуальних алгоритмів, що враховують зміну експлуатаційних умов, вплив зовнішнього середовища та поведінкові фактори. Моделювання охоплювало порівняння чотирьох підходів: класичного правило-орієнтованого керування, прогнозно-модельного керування (MPC), гібридного методу MPC+ANN та навчання з підкріпленням (RL). Моделі реалізовано у MATLAB/Simulink (CARNOT), EnergyPlus та OpenModelica з використанням відкритих даних: кліматичних файлів EPW, моделей будівель DOE, а також баз TABULA і Building Data Genome. Дослідження проводилось для однозональної будівлі в зимових умовах. Оцінювались: середнє добове енергоспоживання, відхилення температури від комфортного діапазону (20–24) °C та стійкість до зовнішніх збурень. Результати показали, що активні методи зменшують енергоспоживання без шкоди для комфорту. MPC забезпечує оптимізацію на основі прогнозів, MPC+ANN дозволяє підвищити точність передбачень, а RL демонструє найкращу адаптивність до змін. RL-системи показали зниження енергоспоживання до (75–78) % базового рівня, тоді як MPC+ANN досягли співмірної ефективності з меншою складністю реалізації. На основі моделювання запропоновано комбінований підхід, що поєднує переваги різних стратегій. Особливу увагу приділено використанню відкритих інструментів і даних, що дає змогу масштабувати дослідження для різних типів будівель і регіонів. Отримані результати є підґрунтям для подальших досліджень у сфері активного керування HVAC-системами, впровадження «розумного дому» та екологічних стандартів.
Author Некрашевич, Олена Василівна
Гурський, Олексій Тарасович
Author_xml – sequence: 1
  givenname: Олена Василівна
  orcidid: 0000-0003-2263-3549
  surname: Некрашевич
  fullname: Некрашевич, Олена Василівна
– sequence: 2
  givenname: Олексій Тарасович
  orcidid: 0009-0003-6907-7639
  surname: Гурський
  fullname: Гурський, Олексій Тарасович
BookMark eNpNUctOAjEUbQwmIrJ3OT8AttNpO7M0xAcJiRtN3DVtp2MgyJAZYuIP4M74whAQVHCtv9JP8jIQY5qbnnvuuecuzi4q9dKeRWif4DphXNADNdD9-g0Rbb9OccS3UNmnxK9FlFyWNhiK7aBqnncwxkRQETFeRvfuzc3dixu5qft2T-7BzeD9eECP3KIYDd2TB_wE2jEoZkDeeTCdQX24Z2hH7gvqv-AT8NAD8A6b00JcuL6CYgHEHHTz1a7nHt0SjoxhPnHLPbSdqG5uq5u_gi6Oj84bp7XW2UmzcdiqGRJEvCasskGguWZGsURTJhLfF4YL6wcitpjjkDEdm0SElsWGU615GISK-sQkSnNaQc21b5yqjuxn7WuV3cpUtWVBpNmVVNmgbbpWGhoTQXhA45AFlAYRnCWh1qGIOKMsBC-89jJZmueZTf78CJZFPHIVjyzikat46C-xNLSw
ContentType Journal Article
DBID AAYXX
CITATION
DOA
DOI 10.15673/atbp.v17i2.3096
DatabaseName CrossRef
DOAJ Directory of Open Access Journals
DatabaseTitle CrossRef
DatabaseTitleList CrossRef
Database_xml – sequence: 1
  dbid: DOA
  name: DOAJ Directory of Open Access Journals
  url: https://www.doaj.org/
  sourceTypes: Open Website
DeliveryMethod fulltext_linktorsrc
Discipline Business
EISSN 2312-931X
EndPage 80
ExternalDocumentID oai_doaj_org_article_c3d171643d8543349b6b18bb87965358
10_15673_atbp_v17i2_3096
GroupedDBID 5VS
AAYXX
ADBBV
ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS
ARCSS
BCNDV
CITATION
EOJEC
GROUPED_DOAJ
KQ8
OBODZ
TUS
ID FETCH-LOGICAL-c1496-7eae44b6b5ca5fb357f227c67e247de060855bdcf78e5dc63bb6848a321cfab63
IEDL.DBID DOA
ISSN 2312-3125
IngestDate Fri Oct 03 12:43:12 EDT 2025
Sat Nov 29 07:42:18 EST 2025
IsDoiOpenAccess true
IsOpenAccess true
IsPeerReviewed true
IsScholarly true
Issue 2
Language English
LinkModel DirectLink
MergedId FETCHMERGED-LOGICAL-c1496-7eae44b6b5ca5fb357f227c67e247de060855bdcf78e5dc63bb6848a321cfab63
ORCID 0009-0003-6907-7639
0000-0003-2263-3549
OpenAccessLink https://doaj.org/article/c3d171643d8543349b6b18bb87965358
PageCount 7
ParticipantIDs doaj_primary_oai_doaj_org_article_c3d171643d8543349b6b18bb87965358
crossref_primary_10_15673_atbp_v17i2_3096
PublicationCentury 2000
PublicationDate 2025-07-21
PublicationDateYYYYMMDD 2025-07-21
PublicationDate_xml – month: 07
  year: 2025
  text: 2025-07-21
  day: 21
PublicationDecade 2020
PublicationTitle Automatizácia tehnologičeskih i biznes-processov
PublicationYear 2025
Publisher Odessa National Academy of Food Technologies
Publisher_xml – name: Odessa National Academy of Food Technologies
SSID ssj0001737956
ssib044730971
Score 2.2980893
Snippet Анотація. У статті досліджено підвищення енергоефективності житлових будівель шляхом впровадження методів активного керування системами опалення. На відміну...
SourceID doaj
crossref
SourceType Open Website
Index Database
StartPage 74
SubjectTerms активна енергоефективність
енергетичне моделювання
моделювання енергоспоживання
навчання з підкріпленням
прогнозно-модельного керування
розумний дім
системи опалення
тепловий комфорт
штучні нейронні мережі
інтелектуальне керування
Title МОДЕЛЮВАННЯ МЕТОДІВ АКТИВНОЇ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТІ ОПАЛЕННЯ ЖИТЛОВОГО БУДИНКУ
URI https://doaj.org/article/c3d171643d8543349b6b18bb87965358
Volume 17
hasFullText 1
inHoldings 1
isFullTextHit
isPrint
journalDatabaseRights – providerCode: PRVAON
  databaseName: DOAJ Directory of Open Access Journals
  customDbUrl:
  eissn: 2312-931X
  dateEnd: 99991231
  omitProxy: false
  ssIdentifier: ssj0001737956
  issn: 2312-3125
  databaseCode: DOA
  dateStart: 20100101
  isFulltext: true
  titleUrlDefault: https://www.doaj.org/
  providerName: Directory of Open Access Journals
– providerCode: PRVHPJ
  databaseName: ROAD: Directory of Open Access Scholarly Resources
  customDbUrl:
  eissn: 2312-931X
  dateEnd: 99991231
  omitProxy: false
  ssIdentifier: ssib044730971
  issn: 2312-3125
  databaseCode: M~E
  dateStart: 20100101
  isFulltext: true
  titleUrlDefault: https://road.issn.org
  providerName: ISSN International Centre
link http://cvtisr.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwrV1LS8QwEA4iIl7EJ77pwYuHaptne1RRPMjiQWVvpUlT8LKKrv4EvYmvFdl118d61r-Sn-Qk7cp68iIlkEwmafn4SmbaZAahZY0VUAXckhRcHZ8KmfsyzQMfg2nB4zwlyh2PPtwVlUpUrcZ7fam-7J6wIjxwAdyaIpmN6EJJFjFKCI0ll2EkZSRizghzx3zB6ulzpoBJlAJx49LQcV9bBBExKzLNuSh9mJX_LBkXZC2ty5PVi1Ac4VUYx3-tUX2h_N2asz2GRktj0VsvHnIcDejaBBru7VWfRNfm2XTMg2mYlvk0d-bGtOH68kDcMO-u69LceSBvQvMJNNogvPKgtw3l1dxDs2E-oPQrvEH90oPKC4xsOWU36yNovIOgA3odO9Yzt6YLN3mC_qbpTqGD7a39zR2_TLDgK3CMuC90qikFQJlKWS4JEznGQnGhMRWZDrjdxCYzlYtIs0xxIiWPaJQSHKo8lZxMo8HacU3PII8AE7QKNI4Vo0IEUlNtbYEQ7Et4zfNZtNKDNDkp4mgk1v-w8CcW_sTBn1j4Z9GGxfxHz0bAdgLgRVLyIvmLF3P_Mck8GsE2328gfBwuoMH66bleREPqon50drrkKPcNuNgEsA
linkProvider Directory of Open Access Journals
openUrl ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=%D0%9C%D0%9E%D0%94%D0%95%D0%9B%D0%AE%D0%92%D0%90%D0%9D%D0%9D%D0%AF+%D0%9C%D0%95%D0%A2%D0%9E%D0%94%D0%86%D0%92+%D0%90%D0%9A%D0%A2%D0%98%D0%92%D0%9D%D0%9E%D0%87+%D0%95%D0%9D%D0%95%D0%A0%D0%93%D0%9E%D0%95%D0%A4%D0%95%D0%9A%D0%A2%D0%98%D0%92%D0%9D%D0%9E%D0%A1%D0%A2%D0%86+%D0%9E%D0%9F%D0%90%D0%9B%D0%95%D0%9D%D0%9D%D0%AF+%D0%96%D0%98%D0%A2%D0%9B%D0%9E%D0%92%D0%9E%D0%93%D0%9E+%D0%91%D0%A3%D0%94%D0%98%D0%9D%D0%9A%D0%A3&rft.jtitle=Automatiz%C3%A1cia+tehnologi%C4%8Deskih+i+biznes-processov&rft.au=%D0%9E%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B0+%D0%92%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%BB%D1%96%D0%B2%D0%BD%D0%B0+%D0%9D%D0%B5%D0%BA%D1%80%D0%B0%D1%88%D0%B5%D0%B2%D0%B8%D1%87&rft.au=%D0%9E%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%96%D0%B9+%D0%A2%D0%B0%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%87+%D0%93%D1%83%D1%80%D1%81%D1%8C%D0%BA%D0%B8%D0%B9&rft.date=2025-07-21&rft.pub=Odessa+National+Academy+of+Food+Technologies&rft.issn=2312-3125&rft.eissn=2312-931X&rft.volume=17&rft.issue=2&rft.spage=74&rft.epage=80&rft_id=info:doi/10.15673%2Fatbp.v17i2.3096&rft.externalDBID=DOA&rft.externalDocID=oai_doaj_org_article_c3d171643d8543349b6b18bb87965358
thumbnail_l http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/lc.gif&issn=2312-3125&client=summon
thumbnail_m http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/mc.gif&issn=2312-3125&client=summon
thumbnail_s http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/sc.gif&issn=2312-3125&client=summon