Method of controlling the condenser irrigation system of a refrigeration plant located in a hockey stadium using a neural network controller

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. The need to improve the energy efficiency and reliability of refrigeration systems at sports facilities stipulates the need to improve the methods for controlling the condenser irrigation process. The main limitations of existing approaches are related to the lack of flexibility and the complexity of fine parameter calibration. The main objective of the research is to create and implement a neural network controller capable of promptly responding to the current values of environmental variables such as atmospheric temperature, relative humidity and the level of thermal load on the refrigeration plant. Materials and methods. A comprehensive comparative analysis of known cooling control algorithms was carried out, revealing the characteristic problems of the traditional approach. The implemented neural network architecture is based on the principles of Generative Adversarial Networks (GAN), which was trained on an empirical set of historical data collected from operating industrial equipment. Practical verification of the effectiveness of the developed model was carried out by means of a field experiment at a functioning refrigeration plant of a large sports facility, accompanied by detailed monitoring of the climatic situation and thermophysical properties of the refrigerant. Results and conclusions. A statistically reliable increase in the stability of the maintained technological parameters and a noticeable reduction in the power consumption of the cooling system have been experimentally confirmed. The delay time of controller reactivity to random perturbations is reduced, which contributes to the improvement of dynamics and adaptability of the cooling mode to changing operating modes. The application of neural network technologies opens up prospects for optimisation of energy saving and increase of cooling units performance at specialised objects of mass use. The effectiveness of the proposed solution confirms the expediency of its further implementation on similar technical complexes.

About the authors

Dmitriy A. Kornyushkin

Saint-Petersburg State University of Telecommunications named after professor M.A. Bonch-Bruevich

Author for correspondence.
Email: kornyushkin_98@mail.ru

Postgraduate student

(litera A, Zh, building 1, 22 Bolshevikov avenue, Saint Petersburg, Russia)

References

  1. Kubasov I.A., Ivanov A.I. Entropy-neural network method for eliminating inconsistencies in expert assessments. Nadezhnost' i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2021;(4):56–63. (In Russ.)
  2. Sychugov A.A., Grekov M.M. Application of Generative Adversarial Networks in Anomaly Detection Systems. Modelirovanie, optimizatsiya i informatsionnye tekhnologii = Modeling, optimization and information technology. 2021;9(1):1‒9. (In Russ.)
  3. Ivanov A.I., Ivanov A.P., Kupriyanov E.N. Multiplicative-neural network combination of the Hurst and Murota-Takeuchi statistical tests for testing the normality hypothesis of small samples. Nadezhnost' i kachestvo slozhnykh system = Reliability and quality of complex systems. 2021;(4):27–33. (In Russ.)
  4. Tsar'kova E.G. A mathematical model of an artificial neural network for controlling a robotic complex in extreme conditions. Inzhenernyy vestnik Dona = Engineering Bulletin of the Don. 2022;(11). (In Russ.). Available at: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n11y2022/8026
  5. Belov A.M., Belov M.P. Application of neural networks in electric drive systems of pumping units. Mezhdunarodnaya konferentsiya po myagkim vychisleniyam i izmereniyam = International conference on soft computing and measurement. 2022;1:91–94. (In Russ.)
  6. Voevoda A.A., Shipagin V.I. Synthesis of a neural network controller for controlling a nonlinear model of an inverted pendulum on a cart. Nauchnyy vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta = Scientific Bulletin of the Novosibirsk State Technical University. 2020;(2–3):25–36. (In Russ.). doi: 10.17212/1814-1196- 2020-2-3-25-36
  7. Filyushov V.Yu. Polynomial method for synthesizing controllers for multichannel objects with a non-square matrix transfer function. PhD dissertation: 2.3.1. Saint Petersburg, 2022:177. (In Russ.)
  8. Voevoda A.A., Shipagin V.I. On the controllability and observability of multichannel automatic control systems in synthesis by a modal method using a polynomial matrix decomposition of the object and the controller. Bezopasnost' tsifrovykh tekhnologiy = Digital security. 2022;(3):26–48. (In Russ.). doi: 10.17212/2782-2230-2022-3-26-48
  9. Voevoda A.A., Shipagin V.I. Calculation of a controller for a multi-channel object with non-stationary parameters containing delay links. Sistemy analiza i obrabotki dannykh = Data analysis and processing systems. 2022;1(85):7–24. (In Russ.). doi: 10.17212/2782-2001-2022-1-7-24
  10. Khastsaev B.D., Khmara V.V., Alikov A.Yu., Marsov V.I., Suvorov D.N. Advanced remote temperature sensor for automated process control systems. Vestnik GGNTU. Tekhnicheskie nauki = Bulletin of State Humanitarian and Technological University. Engineering sciences. 2022;18(2):33‒40. (In Russ.)
  11. Lysenko D.S. Intelligent system for adaptation of standard automatic control laws with the function of identifying the structure and parameters of an object. Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Tekhnicheskie nauki = Bulletin of Samara State Technical University. Series: Emgineering sciences. 2022;30(1):46–62. (In Russ.). doi: 10.14498/tech.2022.1.3
  12. Moiseenko N.A., Tsuev M.M., Saratova E.Kh. Big data and some possibilities of its application. Vestnik GGNTU. Tekhnicheskie nauki = Bulletin of State Humanitarian and Technological University. Engineering sciences. 2023;19(3):15‒23. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».