Исследование и синтез системы управления умным зданием



Статья представляет собой исследование в сфере управления умным зданием.

Ключевые слова: умное здание, управление умным зданием.

The article presents a study in the management of intelligent building.

Key words: smart building, control smart building.

Понятие «интеллектуальное здание» впервые было сформулировано Институтом интеллектуального здания в Вашингтоне в 1970-е гг. Под интеллектуальным зданием подразумевалось «…здание, обеспечивающее продуктивное и эффективное использование рабочего пространства благодаря оптимизации его четырех основных элементов: структуры, систем, служб и управления, а также взаимоотношений между ними» [15].

Таким образом, основным признаком интеллектуального здания является комплексная система управления, осуществляемая с единого диспетчерского пульта.

В настоящее время в рамках интеллектуального здания различают два понятия:

‒ собственно «интеллектуальное здание» — в основном применяется для объектов коммерческой недвижимости;

‒ «умный дом» — речь идет в первую очередь о жилых постройках [7, 13, 14].

Термин «умный дом» является до конца не определенным. Под ним зачастую подразумевают любые автоматизированные системы, используемые в квартире, коттедже и т. п.

Система «умный дом» начала внедряться во всем мире еще с середины 1980-х гг. В России рынок начинает формироваться в начале 2000-х гг. Данный продукт используется в основном владельцами коммерческой недвижимости.

В проектировании «интеллектуальных зданий» в настоящий момент используют следующие системы:

‒ централизованные системы — AMX, Crestron, Lutron;

‒ децентрализованные (шинные) системы — EIB, LonWorks, C-Bus, BACnet;

‒ системы, работающие по радиоканалу и силовой проводке — GIRA, LEGRAND, BTCINO;

‒ смешанные.

Каждая из указанных систем имеет свои недостатки. Централизованная система характеризуется следующими проблемными моментами:

‒ для размещения различных компонентов системы необходимо предусмотреть технологические объемы или помещения;

‒ в случае наступления аварийных состояний центрального процессора выходит из строя вся система;

‒ проектирование и инсталляция большинства систем может производиться только квалифицированными специалистами;

‒ монтаж сложных систем возможен в процессе возведения здания или в ходе ремонта;

‒ высокая стоимость оборудования и обслуживания.

Радиошинные системы имеют следующие недостатки:

‒ система является закрытой — протокол, по которому происходит общение устройств в системе, доступен только устройствам производителей;

‒ ограниченная адресная емкость системы;

‒ могут быть использованы только в небольших проектах;

‒ имеют ограниченные функции по управлению отдельными инженерными системами.

Системы смешанного типа строятся на основе сочетаний принципов и элементов, указанных выше систем. К их недостаткам можно отнести недостатки систем, использованных для интеграции [2].

Интеллектуальное здание относится к системам типа человек-машина. Она представляет собой управляемый комплекс высокотехнологичных автоматизированных подсистем с четким порядком взаимосвязей, обеспечивающих согласованную работу всех инженерных систем здания. Основными задачами умного дома является повышение уровня комфорта и безопасности человека, находящегося в здании, а также ресурсосбережение.

К настоящему времени проведено большое количество исследований в области проектирования интеллектуальных зданий. В этом массиве можно выделить три основных направления:

‒ изучение и разработка технологий интеллектуальных зданий;

‒ оценка инвестиционной привлекательности проектов;

‒ оценка эффективности предлагаемых решений.

Сама концепция интеллектуального здания возникла на базе развития информационных технологий и постоянно ими стимулируется. В данной работе мы затронем в большей степени технологическую составляющую проектирования интеллектуального здания.

Интеллектуальное здание имеет следующую специфику, обозначенную в работах ряда авторов [5, с. 1192–1193]:

‒ возможность динамического развития инженерных систем — наращивание и видоизменение;

‒ значительное количество датчиков для сбора оперативной информации о состоянии здания [8];

‒ программные и аппаратные элементы системы не должны быть привязаны к одному производителю;

‒ применение типовых устройств — контроллеров, шин связи, модулей ввода-вывода, систем отображения информации и др. [3].

Из этого следует, что все системы безопасности и инженерные системы в интеллектуальном доме должны быть интегрированы на базе единой информационной системы — автоматизированной системы управления зданием.

В Российской Федерации существует комплекс стандартов СТО НП «АВОК», который был разработан на основе ISO 16484 (Building Automation and Control Systems). В указанных стандартах выделены три уровня автоматизации, которые поддерживаются автоматизированной системой управления. Данные уровни обеспечивают:

‒ взаимодействие между системой и персоналом с помощью человеко-машинного интерфейса;

‒ управление инженерными системами посредством контроллеров;

‒ управление периферийными устройствами.

Д. В. Байгозин, Д. Н. Первухин, Г. Б. Захарова в своей работе сформулировали принципы построения программно-аппаратного комплекса для осуществления управления инженерным оборудованием здания в системе «умный дом». Помимо выделения трех уровней управления, они предлагают использовать:

‒ стандартное оборудование;

‒ открытые протоколы передачи данных;

‒ распределенную базу знаний с дистанционным управлением [3].

П. Л. Николаев П. Л. рассматривает аппаратную и программную составляющие архитектуры системы управления [4]. Он предлагает использовать аппаратную схему системы управления, интегрированную в облако. Система управления в этом случае состоят из пяти уровней автоматизации. Представленная автором архитектура укладывается в концепцию IoT.

А. А. Волков и Е. И. Батов в своей статье рассматривают возможности интеграции системы искусственного интеллекта здания [6]. Предложенная функциональная модель включает в себя динамическую модель здания (BIM) и хранилище исторических данных. При использовании произвольных протоколов обмена данными, интеграция системы осуществляется за счет использования промежуточного программного обеспечения, основанного на обмене сообщениями.

И. Ю. Петрова, В. М. Зарипова, Ю. А. Лежнина в своей работе выделяют два вида систем управления зданием [12]:

‒ самообучающиеся системы — часто повторяющиеся сценарии управления фиксируются и сохраняются в базах данных для последующей возможности осуществления прогнозирования потребностей пользователей и возможности контроля ситуации;

‒ адаптивные — ведется постоянная регистрация активности и местоположения людей и объектов для использования в управлении подсистемами здания.

Работа С. К. Андрюшкевича и С. П. Ковалева посвящена вопросам построения интеллектуальных систем мониторинга интеллектуального здания. Авторы указывают на тот факт, что функции мониторинга и оптимизации зачастую имеют строго определенные правила представления входных параметров, что существенно влияет на полученные результаты. Поэтому они предлагают оформлять входные параметры в формате информационной модели состояния. Такая модель имеет динамический характер и строится на базе информационной модели объекта с использованием временных рядов значений параметров и событий [1].

А. В. Кычкин в своих работах применяет теоретико-множественный подход как инструментальный метод синтеза структур информационных систем удаленного сбора данных, основанных на использовании распространенных сетевых технологий передачи данных, в частности и с беспроводных датчиков [9, 16].

Тем не менее, вопросы аналитической обработки больших массивов данных остаются актуальными и требуют дальнейшего изучения.

Определенный интерес представляют результаты исследований, представленные в отчете инновационного центра Дании. Они касаются основных направлений использования информационных технологий в интеллектуальных зданиях [18].

Как было указано выше, для интеллектуальных зданий характерным является наличие большого массива информационных точек, и, соответственно, получаемых от них данных, требующих обработки в режиме реального времени. Целесообразным является объединение внутренних данных самого здания с внешними (температура воздуха, уровень естественной освещенности и т. д.). Использование методов Bid Data для обработки таких наборов данных позволит повысить способность прогнозирования поведения подсистем интеллектуального здания. Корректировать процессы управления этими подсистемами рекомендуется с помощью использования EMS (Energy Management System) [17].

Мобильные устройства также могут быть использованы в системе управления. В последнее время технические характеристики мобильных устройств (смартфонов и планшетов) позволяют решать большое количество задач подобного рода. В большей степени их использование характерно для систем «умный дом», но в настоящее время они проникают и в коммерческую часть строительного сектора. Развитию мобильных платформ для интеллектуальных зданий способствуют IoT и облачные сервисы [18].

Благодаря активному развитию мобильного Интернета все чаще начинают использоваться облачные вычисления. Указанные тенденции укладываются в концепцию «Интернет вещей» (Internet of Things), подразумевающую формирование сети физических объектов, содержащих встроенную технологию, позволяющую этим объектам измерять параметры (собственного состояния и окружающей среды), использовать и передавать информацию [10]. Объектами могут являться персональные компьютеры, мобильные устройства, датчики, управляемые устройства — системы освещения, жалюзи, системы климатконтроля и т. д.

В системе умного дома данная концепция может быть использована следующим образом:

‒ данные с помощью системы датчиков фиксируются, передаются в облако, где они будут обрабатываться и храниться;

‒ передача команд от пользователя на конечные управляемые устройства.

Таким образом, пользователи получают возможность удаленного управления и мониторинга системы умного дома.

Среди преимуществ П. Л. Николаев выделяет следующие:

‒ возможность доступа ко всему объему информации в любое время и из любой точки;

‒ при наличии в доме жильцов, имеющих проблемы со здоровьем, возможно через облако обеспечить передачу данных с медицинских устройств напрямую лечащему врачу;

‒ система умного дома получает гибкость в использовании, поскольку интеграция в нее новых устройств может быть произведена путем обеспечения им доступа в Интернет, без необходимости перестраивать всю систему;

‒ облачный сервер позволяет использовать единый интерфейс управления системами умного дома, независимо от производителей устройств и протоколов передачи данных [11, c. 65].

При внедрении функции удаленного управления системой умного дома П. Л. Николаев предлагает использовать облачный сервер как дополнительный уровень. Облачный сервер в этом случае выступает как хранилище данных о состоянии различных датчиков и устройств в базе данных. Также он может выступать как посредник между удаленными устройствами управления и домашним сервером. Указанная функция выполняется с помощью передачи команд с мобильных устройств в облако, где они обрабатываются и передаются затем на домашний сервер.

Домашний сервер получает команды от облачного сервера, передает из на контроллеры и, соответственно, в обратном порядке. Также через домашний сервер происходит управление системой умного дома по локальной сети либо с мобильных устройств с помощью Wi-Fi и Bluetooth. При отказе от использования домашнего сервера облачный сервер может осуществлять взаимодействие с контроллерами напрямую. Для этого используют контроллеры, которые способны получать непосредственный доступ в сеть Интернет.

Таким образом, можно отметить, что существуют различные направления и возможности интеграции функциональных устройств в систему умного дома. Их выбор зависит от потребностей и возможностей потребителя. Одним из востребованных направлений является создание максимально простой, удобной и гибкой системы управления умным домом. Особого внимания заслуживают предложения по интеграции ее в облачную среду, позволяющие решать большое количество проблем. Одним из основных преимуществ является получение гибкой системы управления с удаленным доступом.

Литература:

1. Андрюшкевич С. К., Ковалев С. П. Интеллектуальный мониторинг распределенных технологических объектов с использованием информационных моделей состояния // Известия Томского политехнического университета. — 2010. — Т. 317, № 5. — С. 35–39.
2. Атрощенко В. А., Кошевая С. Е., Серикова М. В. К вопросу формирования данных систем управления умного дома // Современные проблемы науки и образования. — 2014. — № 5. — [Электронный ресурс] — URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=15067 (дата обращения: 15.04.2018).
3. Байгозин Д. В., Первухин Д. Н., Захарова Г. Б. Разработка принципов интеллектуального управления инженерным оборудованием в системе «умный дом» // Известия Томского политехнического университета. — 2008. — Т. 313, № 5. — 168–172.
4. Билалов А. Б. Внедрение автоматизированной системы управления тепловым пунктом / А. Б. Билалов, Д. В. Шиляев, А. Б. Петроченков, О. А. Билоус, Ф.Р. 1 Хабибрахманова // Фундаментальные исследования. — 2015. — № 8 (часть 1) — С. 87–92
5. Викентьева О. Л. Синтез информационной системы управления подсистемами технического обеспечения интеллектуальных зданий / О. Л. Викентьева, А. И. Дерябин, Л. В. Шестакова, А. В. Кычкин // Вестник МГСУ. — 2017. — Т. 12. — Вып. 10 (109). — С. 1191–1201
6. Волков A. А., Батов Е. И. Промежуточное программное обеспечение в функциональной модели интеллектуального здания // Вестник МГСУ. 2015. № 10. C. 182–186.
7. Демурин В. Б. Использование интеллектуальных систем для управления гостиничными комплексами [Текст] // Технические науки: проблемы и перспективы: материалы Междунар. науч. конф. (г. Санкт-Петербург, март 2011 г.). — СПб.: Реноме, 2011. — С. 48–52. — URL https://moluch.ru/conf/tech/archive/2/143/ (дата обращения: 10.04.2018).
8. Комаров Н. М., Жаров В. Г. Управление инженерными системами интеллектуального здания с использованием технологий информационного и инфографического моделирования // Сервис plus. 2013. № 2. С. 74–81.
9. Кычкин А. В. Модель синтеза структуры автоматизированной системы сбора и обработки данных на базе беспроводных датчиков // Автоматизация и современные технологии. 2009. № 1. С. 15–20.
10. Найдич А. «Интернет вещей» — реальность или перспектива? — [Электронный ресурс]. — URL: http://compress.ru/article.aspx?id=24290 (дата обращения: 13.04.2018).
11. Николаев П. Л. Архитектура интегрированной в облачную среду системы управления умным домом // Программные продукты и системы. — 2015. — № 2 (110). — С. 65–69.
12. Петрова И. Ю., Зарипова В. М., Лежнина Ю. А. Проектирование информационно-измерительных и управляющих систем для интеллектуальных зданий. Направления дальнейшего развития // Вестник МГСУ. — 2015. — № 12. — C. 147–157.
13. Похомчикова Е. О. Интеллектуальная система «Умный дом» как направление внедрения информационных технологий в сфере обслуживания // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. — Иркутск: Иркутский государственный университет путей сообщения. — 2016. — № 16. — С. 8–15.
14. Рябчинский М. Электроснабжение жилых и общественных зданий // CONTROL ENGINEERING РОССИЯ. — 2013. — № 6 (48). — С. 16–20.
15. Системы «умный дом» // ВашДом.Ру. — [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.vashdom.ru/articles/research_2.htm (дата обращения 10.04.2018).
16. Kychkin A. V. Synthesizing a system for remote energy monitoring in manufacturing // Metallurgist. 2016. Vol. 59. Issue 9. Pp. 752–760.
17. Seem J. E. Pattern recognition algorithm for determining days of the week with similar energy consumption profiles // Energy and Buildings. 2005. Vol. 37. No. 2. Pp. 127–139.
18. White paper: Green Intelligent buildings.Mapping of companies and activities in the US within “smart” buildings // Innovation Centre Denmark “Silicon Valley”. 2014. 22 p. — Режим доступа: http://svtechtalk.com/wp-content/uploads/2015/01/White-paper-Green-Intelligent-Building.pdf.