Повышение эффективности систем создания микроклимата

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Работа посвящена исследованию эффективности работы конденсаторной установки холодильной машины с использованием частотных преобразователей для регулирования скорости вращения вентиляторов. Исследование направлено на повышение энергетической эффективности системы за счет оптимизации режимов работы вентиляторов и поддержания стабильной температуры хладагента на выходе из конденсатора. Проведенное моделирование демонстрирует, что функционирование одного вентилятора на предельной частоте может быть сопоставимо по эффективности охлаждения с работой нескольких вентиляторов на меньших скоростях. Такой результат свидетельствует о возможности снижения энергопотребления при использовании частотных преобразователей для регулирования работы вентиляторов. В статье рассмотрен принцип работы автономного инвертора напряжения, применяемого для генерации синусоидального выходного сигнала, а также особенности реализации векторной широтноимпульсной модуляции. Описаны ключевые этапы моделирования – формирование управляющих сигналов, расчет временных интервалов коммутации обмоток двигателя и преобразование координат из трехфазной системы в двухфазную систему координат α и β. Приведена структура блоков формирователей секторов и пространственный вектор напряжений, полученный в результате моделирования. Результаты моделирования показали эффективность предложенных методов для повышения качества выходного напряжения и улучшения характеристик работы вентиляционных систем. Исследование имеет практическое значение для проектирования и модернизации систем управления вентиляторами конденсаторов холодильных установок, способствуя снижению энергопотребления и повышению надежности оборудования. Статья написана на базе Центра Высоких Технологий Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова.

Об авторах

Н. Ю. Саввин

Белгородский государственный технологический университет

Email: n-savvin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5460-4780

Т. Н. Ильина

Белгородский государственный технологический университет

Email: ilinatat50@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8677-256X

Р. В. Лесовик

Белгородский государственный технологический университет

Email: ruslan_lesovik@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8973-9271

А. Г. Шевцова

Белгородский государственный технологический университет

Email: ido@bstu.ru

В. М. Киреев

Белгородский государственный технологический университет

Email: vit31rus@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9907-6923

Список литературы

  1. Дюпон Ж.-Л., Домански П., Лебрен Ф., Циглер Ф. Роль холода в мировой экономике. 38-я Информационная записка МИХ по холодильным технологиям (июнь 2019 г.) // Холодильная техника. 2020. № 5. С. 6–13. EDN: UAYIIY.
  2. Саввин Н.Ю., Гарбузов Д.Д. Математическое моделирование преобразователя частоты с пространственно-векторной широтно-импульсной модуляцией // Вестник кибернетики. 2023. Т. 22. № 2. С. 46– 58. https://doi.org/10.35266/1999-7604-2023-2-46-58. EDN: SGDZER.
  3. Кущев Л.А., Саввин Н.Ю. Тепловизионные исследования оригинальной пластины теплообменника // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова. 2021. № 1. С. 38–45. https://doi.org/10.34031/2071-7318-2021-6-1-38-45. EDN: JCGTZO.
  4. Азизов. Д., Сайдиев Ф. Основы холодильной техники и технического обслуживания холодильных систем. Ташкент: Baktria press, 2017. 176 с.
  5. Саввин Н.Ю., Гарбузов Д.Д. Исследование эффективности охлаждения пластинчатого теплообменника конденсатора промышленной холодильной машины при различных скоростях вращения вентиляторов // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2023. № 10. С. 42–56. https://doi.org/10.34031/2071-7318-2023-8-10-42-56. EDN: FLWLIB.
  6. Ильина Т.Н., Саввин Н.Ю., Аверкова О.А., Логачев К.И. Возобновляемые и вторичные источники энергии инженерных систем при эксплуатации и реконструкции зданий и сооружений // Вестник Евразийской науки. 2023. Т. 15. № 4. С. 1–12. EDN: ENJZMH.
  7. Виноградов А.Б., Коротков А.А. Алгоритмы управления высоковольтным многоуровневым преобразователем частоты. Иваново: Ивановский государственный энергетический университет им. В.И. Ленина, 2018. 184 с. EDN: UTVMTV.
  8. Лунева С.К. Моделирование процессов тепломассопереноса в программной среде SolidWorks/FlowSimulation // Технико-технологические проблемы сервиса. 2018. № 2. С. 27–31. EDN: XQCQRV.
  9. Ильина Т.Н., Саввин Н.Ю., Аверкова О.А., Логачев К.И. Цифровой двойник инженерных систем общественного здания // Вестник Евразийской науки. 2024. Т. 16. № 6. С. 1–11. EDN: WIIZJG.
  10. Попов А.Ю. Моделирование распределения воздушного потока в программном комплексе SolidWorks Flow Simulation // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2017. № 3-3. С. 74–77. EDN: YFMCBP.
  11. Соловьёв А.Н., Глазунова Л.В. Моделирование процесса охлаждения элементов радиоэлектронной аппаратуры в SolidWorks // Вестник Донского государственного технического университета. 2010. Т. 10. № 4. С. 466–473. EDN: NBRXPZ.
  12. Саввин Н.Ю. Математическое моделирование жизненного цикла инженерных систем здания // Инженерные системы и сооружения. 2024. № 4. С. 15–23. https://doi.org/10.36622/2074-188X.2024.34.62.002. EDN: CVDXBN.
  13. Коркодинов Я.А. Обзор семейства k–ε моделей для моделирования турбулентности // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Машиностроение, материаловедение. 2013. Т. 15. № 2. С. 5–16. EDN: QYXPQP.
  14. Корниенко Ф.В. Увеличение эффективности испарительного конденсатора компрессионных холодильных машин // Инженерный вестник Дона. 2012. № 3. С. 231–234. EDN: PJZWLR.
  15. Саввин Н.Ю., Лесовик Р.В., Ильина Т.Н. Повышение эффективности систем теплоснабжения // Строительство и архитектура. 2025. Т. 13. № 2. С. 1–3. https://doi.org/10.29039/2308-0191-2025-13-2-3-3. EDN: KLWBDJ.
  16. Кореньков Е.В. Применение частотного регулирования в системах вентиляции для повышения энергоэффективности // Вестник магистратуры. 2022. № 2-2. С. 32–34. EDN: LKSLVR.
  17. Semenyshyna I., Haibura Yu., Mushenyk I., Sklyarenko I., Kononets V. Development of the Method for Structural-Parametric Optimization In Order To Improve the Efficiency of Transition Processes In Periodic Systems // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018. Vol. 4. Iss. 3. P. 29–35. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.140862. EDN: YGJCLJ.
  18. Moskalenko V., Dovbysh A., Naumenko I., Moskalenko A., Korobov A. Improving the Effectiveness of Training the Onboard Object Detection System for a Compact Unmanned Aerial Vehicle // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018. Vol. 4. Iss. 9. P. 19–26. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.139923. EDN: YGJWKT.
  19. Rakhmonov I.U., Saidkhodzhaev A.G., Khakimov T.Kh., Niyozov N.N. Design and Implementation of Programmable Logic Educational Simulators for Enhancing Power Supply System Learning // Проблемы современной науки и образования. 2024. № 3. С. 10–13. EDN: DOPUXD.
  20. Саввин Н.Ю., Овсянников Ю.Г., Феоктистов А.Ю., Алифанова А.И. Анализ подходов проектирования с использованием средств информационного моделирования с учётом особенностей этапов жизненного цикла объекта // Строительное производство. 2025. № 2. С. 97–104. https://doi.org/10.54950/26585340_2025_2_97. EDN: AKBSHE.
  21. Savvin N.Yu., Ramazanov R.S., Alifanova A.I. Review of Systems Approach and Design Methods, Including CAD Methods and Systems Engineering // Science Prospects. 2025. Iss. 5. P. 237–241. EDN: PNSJXZ.
  22. Кущев Л.А., Мелькумов В.Н., Саввин Н.Ю. Компьютерное моделирование движения теплоносителя в гофрированном канале пластинчатого теплообменника // Научный журнал строительства и архитектуры. 2020. № 4. С. 51–58. https://doi.org/10.36622/VSTU.2020.60.4.005. EDN: QEMGOY.
  23. Голембиовский Ю.М., Томашевский Ю.Б., Щербаков А.А., Луков Д.Ю., Старков А.В. Автономный однофазный инвертор с высоким качеством выходного напряжения // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: энергетика. 2018. Т. 18. № 1. С. 75–81. https://doi.org/10.14529/power180110. EDN: YVJCMD.
  24. Кривоногов С.В., Романова А.А. Модель системы мониторинга для повышения качества энергии в системах электроснабжения потребителей // International Journal of Open Information Technologies. 2022. Т. 10. № 4. С. 89–98. EDN: PWEFNN.
  25. Викентьева О.Л., Дерябин А.И., Шестакова Л.В., Кычкин А.В. Синтез информационной системы управления подсистемами технического обеспечения интеллектуальных зданий // Вестник МГСУ. 2017. Т. 12. № 10. С. 1191–1201. https://doi.org/10.22227/1997-0935.2017.10.1191-1201. EDN: ZRZRUP.
  26. Васильев Б.Ю., Козярук А.Е., Мардашов Д.В. Увеличение коэффициента использования автономного инвертора при пространственно-векторном управлении // Электротехника. 2020. № 4. С. 14–23. EDN: NQSEPG.
  27. Zhilin E.V., Prasol D.A., Savvin N.Y. Optimization of the Structure of Filter-Compensating Devices in Networks with Powerful Non-Linear Power Consumers Based on Fuzzy Logic // International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE). 2022. Vol. 12. Iss. 6. P. 5730–5737. http://doi.org/10.11591/ijece.v12i6.pp5730-5737.
  28. Маклаков А.С. Гибридный алгоритм модуляции на основе пространственно-векторной ШИМ и ШИМ с удалением выделенных гармоник // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика. 2018. Т. 18. № 1. С. 92–100. https://doi.org/10.14529/power180112. EDN: LAVJUD.
  29. Костылев А.В. Векторная ШИМ для двухсекционного преобразователя частоты // Вестник ЮжноУральского государственного университета. Серия: Энергетика. 2015. Т. 15. № 2. С. 34–40. https://doi.org/10.14529/power150205. EDN: TNUSLD.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».