Abstract
The way to increase efficiency of automatic regulation of heating system. For this purpose developed adaptive model for short-term local weather forecast.The model based on three main factors: influence of statistics, temperature data for previous years for local area; influence of solar radiation; temperature changes associated with big displacements of air masses. Also exponential smoothing methods of numerical time series are mainly used in model. Additionally this model has a high adaption ability, for each main factor applied special influence coefficient, which are continuously improved and specified by analysis of model. Described method was used for numerical experiment in city Chelyabinsk, weather prediction was made for the period of 10 days. Results of simulation show standard deviation less 0.3 degree, and the maximum prediction error not exceed 1.8 degree.
Highlights
Инженерное оборудование зданий и сооруженийВ рамках решения задачи повышения эффективности автоматизации управления системой отопления предложена адаптивная модель для краткосрочного локального прогнозирования погоды
The way to increase efficiency of automatic regulation of heating system. For this purpose developed adaptive model for short-term local weather forecast.The model based on three main factors: influence of statistics, temperature data for previous years for local area; influence of solar radiation; temperature changes associated with big displacements of air masses
Described method was used for numerical experiment in city Chelyabinsk, weather prediction was made for the period of 10 days
Summary
В рамках решения задачи повышения эффективности автоматизации управления системой отопления предложена адаптивная модель для краткосрочного локального прогнозирования погоды. Модель построена на трех основных факторах: влияние статистических данных для данной местности за последние несколько лет, влияние солнечной радиации, температурные изменения, связанные со смещениями воздушных масс. Дополнительно данная модель обладает высокой способностью к адаптации, для каждого из основных факторов применяются коэффициенты влияния, которые постоянно улучшаются и уточняются на основе анализа работы модели. Соответственно при решении задачи более эффективного отопления здания, имея локальный краткосрочный прогноз об изменениях температуры наружного воздуха на ближайшие несколько часов, возможно значительно сократить потребление тепловой энергии. Краткосрочное локальное прогнозирование погоды при решении задачи повышения эффективности системы отопления где t – радиационная составляющая результирующей температуры, τ – текущее время, τ – время восхода солнца, А – адаптивный коэффициент, собственный для каждого часа, подбираемый по мере совершенствования модели. Модель сохраняет работоспособность в любом диапазоне температур и может быть использована для прогнозирования погоды в местности с жарким климатом при необходимости обеспечения эффективного холодоснабжения. Этому способствует и тот факт, что здания, возводимые в условиях жаркого климата, обладают меньшей тепловой инерционностью вследствие отсутствия мощного теплоизоляционного слоя
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
