РОЗРОБКА ТА ІНТЕГРАЦІЯ МОДЕЛІ ТЕПЛОВОГО НАСОСА НА ОСНОВІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ В СЕРЕДОВИЩЕ SIMULINK ДЛЯ МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМ ОПАЛЕННЯ БУДИНКУ

Abstract

У статті детально описано процес розроблення та інтеграції в середовище Simulink моделі теплонасосної установки на основі нейронної мережі LSTM. Ця модель дає можливість моделювати роботу системи теплозабезпечення будинку з урахуванням змінних зовнішніх умов. Завдяки високій точності та гнучкості, модель може бути використана як основа для синтезу та дослідження різних алгоритмів керування системою теплозабезпечення. Це відкриває нові можливості для оптимізації енергоспоживання та підвищення ефективності роботи теплонасосних систем. Результати моделювання можуть бути використані для розроблення інтелектуальних систем керування, які адаптуються до змінних умов експлуатації та підвищують енергоефективність будівлі. Процес розробки моделі включав кілька ключових етапів. Спочатку було підготовлено великий масив даних, необхідних для навчання моделі, на основі аналітичної моделі теплонасосної установки. Після цього була розроблена нейронна мережа, оптимізована за допомогою алгоритму Adam і функції втрат середньоквадратичної помилки (MSE). Важливою частиною роботи стала конвертація розробленої моделі в код на мові C з використанням бібліотеки keras2c, що дало можливість інтегрувати модель у середовище Simulink через блок S-function. Проведені тести показали, що інтегрована модель у Simulink не тільки зберегла високу точність прогнозів, але й значно перевершила початкову модель на Python за швидкістю обчислень. Це досягається завдяки оптимізації коду та ефективному використанню обчислювальних ресурсів. Отримані результати демонструють перспективність запропонованого підходу для задач динамічного моделювання ТНУ, синтезу систем керування такими установками та вирішення задач підвищення їх енергоефективності.

Keywords

• тепловий насос
• нейронна мережа
• simulink
• lstm,
• s-функція
• енергоефективність
• моделювання опалення
• оптимізація