кандидат технических наук;
candidate of technical sciences;
Цель: рассмотреть вопрос о необходимости комплексной оценки эффективности использования интеллектуальных систем учета потерь тепловой энергии, их потенциала. Показать необходимость снижения потерь, которые непосредственно влияют на уменьшение потребления энергоресурсов, что, в свою очередь, ведет к сокращению выбросов парниковых газов и других вредных веществ в атмосферу. Предложить технологии внедрения систем учета потерь тепловой энергии в общую цифровую инфраструктуру для создания единого информационного пространства. Методы: рассмотрен широкий спектр интеллектуальных систем учета потерь тепловой энергии, отличающихся функционалом и используемыми технологиями. Проведен сравнительный анализ интеллектуальных автоматизированных систем учета тепла на основе данных с применением статистической обработки, который позволяет выявить взаимосвязи между внутренней температурой в помещении, температурой наружного воздуха и величины тепловых потерь. Результаты: показана необходимость объективного контроля расхода энергоносителей на основе данных о тепловых потерях, позволяющего выявить неэффективные участки в системах теплоснабжения. Установлено, что анализ данных о потерях тепловой энергии позволяет не только оценить текущее состояние интеллектуальных систем учета, но и прогнозировать их изменение в различных условиях, что является основой для взаимодействия таких систем с другими интеллектуальными комплексными системами мониторинга и управления энергопотреблением, что значительно повышает общий уровень их энергоэффективности. Выявлена необходимость внедрения интеллектуальных систем учета потерь тепловой энергии, использования энергосберегающих мероприятий, которые позволяют обеспечить снижение эксплуатационных расходов, повысить надежность систем теплоснабжения и снизить нагрузки на окружающую среду за счет сокращения выбросов парниковых газов. Практическая значимость: показана необходимость принятия обоснованных решений, направленных на минимизацию потерь, оптимизацию режимов работы оборудования и, как следствие, сокращение затрат на энергоресурсы. Методики для диагностики и устранения причин тепловых потерь позволяют выявлять дефекты изоляции, нарушения режимов работы интеллектуальных систем учета потерь тепловой энергии и других факторов, приводящих к нерациональному расходу тепловой энергии.
Objective: to examine the need for a comprehensive energy efficiency assessment of intelligent heat loss metering systems and their potential. To demonstrate the need to reduce losses, which directly impacts primary energy consumption, which in turn leads to a reduction in greenhouse gas emissions and other harmful substances. To propose technologies for integrating heat loss metering systems into a common digital infrastructure to create a unified information space for managing energy flows and resources. Methods: a wide range of intelligent heat loss metering systems, differing in functionality and technologies, was examined. A comparative analysis of intelligent automated heat metering systems was conducted based on data collected over different seasons, using comprehensive statistical processing to identify relationships between indoor temperature, outdoor air temperature, and heat loss values. Results: the need for objective energy consumption monitoring based on accurate heat loss data has been demonstrated, allowing for the identification of inefficient areas in heating systems. It has been established that analyzing data from intelligent heat loss metering systems not only allows for assessing the current state of systems but also predicting their behavior under various conditions. This provides the basis for integrating such systems with other intelligent integrated energy monitoring and management systems, significantly improving overall energy efficiency. This study identified the need to implement intelligent systems for recording heat energy losses and the use of approaches to assessing them and the effectiveness of energy-saving measures, which will reduce operating costs, increase the reliability of heat supply systems, and reduce the burden on the environment by reducing greenhouse gas emissions. Practical significance: The need for informed management decisions aimed at minimizing losses, optimizing equipment operating modes, and, consequently, reducing fuel and energy costs is demonstrated. The development of methods for diagnosing and eliminating the causes of heat loss will enable the identification of insulation defects, malfunctions of intelligent heat loss metering systems, and other factors leading to inefficient heat consumption. The development of energy-saving measures will ensure the comparability of the results of various systems and accelerate their implementation.