«Автоматизация и информатизация ТЭК»

Выбор типа источника тепловой энергии в задачах развития городских теплоснабжающих систем

УДК: 658.264.003.13
DOI: 10.33285/2782-604X-2023-8(601)-57-65

Авторы:

¹ Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН, Иркутск, Россия

Ключевые слова: суперструктура, структура, неструктурный подход, теплоснабжающая система, эволюционный алгоритм, источник тепловой энергии, схема теплоснабжения, состав оборудования

Аннотация:

В статье предлагается один из способов создания модели выбора эффективных структур источников тепла для задач перспективного развития городских теплоснабжающих систем. Решение задачи предлагается разбить на два этапа, на первом этапе происходит формирование множества структур источников тепла по их типу, на втором – подбирается оптимальный состав оборудования источников тепла и рассчитываются затраты на сооружение такого источника тепла, тепловую сеть и плата за выбросы загрязняющих веществ. Итеративная увязка этих двух этапов обеспечивает последовательное решение задач определения структуры источников тепла и ее параметров, что позволит упорядочить проведение вычислительных исследований. На этапе синтеза для генерации структур источников тепла предлагается использование графовых грамматик и приводится простейший пример их применения. На этапе оптимизации используется разработанная авторами модель определения оптимальных структур источников тепла, которая выбирает эффективный состав оборудования источников тепла, а также рассчитывает затраты на их сооружение и эксплуатацию.

Список литературы:

1. Superstructure-free synthesis and optimization of distributed industrial energy supply systems / P. Voll, M. Lampe, G. Wrobel, A. Bardow // Energy. – 2012. – Vol. 45, Issue 1. – P. 424–435. – DOI: 10.1016/j.energy.2012.01.041
2. Super-structure and super-structure free design search space representations for a building spatial design in multi-disciplinary building optimization / S. Boonstra, K. van der Blom, H. Hofmeyer [et al.] // 23rd Int. Workshop of the European Group for Intelligent Computing in Engineering, Kraków, Poland, June 29 – July 1, 2016. – Jagiellonian University ZPGK, 2016. – P. 1–10.
3. Сеннова Е.В., Сидлер В.Г. Математическое моделирование и оптимизация развивающихся теплоснабжающих систем. – Новосибирск: Наука, 1987. – 221 с.
4. Сеннова Е.В., Стенников Н.В. Технические и методические вопросы организации совместной работы источников на общие тепловые сети // Математические модели и методы анализа и оптимального синтеза развивающихся трубопроводных и гидравлических систем. – СПб.: Ленэкспо, 2006. – С. 45–47.
5. Mitra S., Sun L., Grossmann I.E. Optimal scheduling of industrial combined heat and power plants under time-sensitive electricity prices // Energy. – 2013. – Vol. 54. – P. 194–211. – DOI: 10.1016/j.energy.2013.02.030
6. Graph-theoretic approach to process synthesis: Polynomial algorithm for maximal structure generation / F. Friedler, K. Tarjan, Y. Huang, L. Fan // Computers & Chemical Engineering. – 1993. – Vol. 17, Issue 9. – P. 929–942. – DOI: 10.1016/0098-1354(93)80074-w
7. Friedler F., Varga J.B., Fan L.T. Decision-mapping: a tool for consistent and complete decisions in process synthesis // Chemical Engineering Science. – 1995. – Vol. 50, Issue 11. – P. 1755–1768. – DOI: 10.1016/0009-2509(95)00034-3
8. Combinatorially accelerated branch-and-bound method for solving the MIP model of process network synthesis / F. Friedler, J.B. Varga, E. Fehér, L.T. Fan // Nonconvex Optimization and Its Applications. – 1996. – Vol. 7. State of the Art in Global Optimization. – P. 609–626. – DOI: 10.1007/978-1-4613-3437-8_35
9. Algorithms. MSG Algorithm, SSG Algorithm, ABB Algorithm. – URL: https://p-graph.org/algorithms/ (дата обращения 20.03.2023).
10. Superstructure-free synthesis and optimization of thermal power plants / Ligang Wang, P. Voll, M. Lampe [et al.] // Energy. – 2015. – Vol. 91. – P. 700–711. – DOI: 10.1016/j.energy.2015.08.068
11. Multi-objective superstructure-free synthesis and optimization of thermal power plants / Ligang Wang, M. Lampe, P. Voll [et al.] // Energy. – 2016. – Vol. 116, Part 1. – P. 1104–1116. – DOI: 10.1016/j.energy.2016.10.007
12. Toffolo A. A synthesis/design optimization algorithm for Rankine cycle based energy systems // Energy. – 2014. – Vol. 66. – P. 115–127. – DOI: 10.1016/j.energy.2014.01.070
13. Lazzaretto A., Manente G., Toffolo A. SYNTHSEP: A general methodology for the synthesis of energy system configurations beyond superstructures // Energy. – 2018. – Vol. 147. – P. 924–949. – DOI: 10.1016/j.energy.2018.01.075
14. Neveux T. Ab-initio process synthesis using evolutionary programming // Chemical Engineering Science. – 2018. – Vol. 185. – P. 209–221. – DOI: 10.1016/j.ces.2018.04.015
15. Tong Zhang, Sahinidis N.V., Siirola J.J. Pattern recognition in chemical process flowsheets // AlChE J. – 2019. – Vol. 65, Issue 2. – P. 592–603. – DOI: 10.1002/aic.16443
16. A review on superstructure optimization approaches in process system engineering / L. Mencarelli, Qi Chen, A. Pagot, I.E. Grossmann // Computers & Chemical Engineering. – 2020. – Vol. 136. – P. 106808. – DOI: 10.1016/j.compchemeng.2020.106808
17. Методический подход к комплексной оптимизации структуры источников тепла в задачах развития теплоснабжающих систем / В.А. Стенников, О.А. Еделева, Е.А. Барахтенко, Д.В. Соколов // Теплоэнергетика. – 2020. – № 12. – С. 88–100. – DOI: 10.1134/S0040363620120085
18. Методы построения избыточных схем и программное обеспечение для оптимизации структуры источников тепловой энергии / В.А. Стенников, О.А. Еделева, Е.А. Барахтенко [и др.] // Математические модели и методы анализа и оптимального синтеза развивающихся трубопроводных и гидравлических систем: сб. тр. конф., Иркутск, 26 июня – 02 июля 2018 г. – Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2018. – С. 188–199.
19. Stennikov V.A., Edeleva O.A. Methodical Approach for Structure Optimization of Energy Sources in the Development of heat Supply Systems // Advances in Intelligent Systems Research. – Atlantis Press, 2018. – Vol. 158. Critical infrastructures: Contingency management, Intelligent, Agent-based, Cloud computing and Cyber security (IWCI 2018): Proc. of the V Int. workshop. – P. 170–176. – DOI: 10.2991/iwci-18.2018.30
20. Edeleva O., Stennikov V. Optimization of energy sources structure to minimize environment pollution // E3S Web of Conf. – Atlantis Press, 2018. – Vol. 69. Int. Conf. Green Energy and Smart Grids (GESG 2018). – P. 02007. – DOI: 10.1051/e3sconf/20186902007
21. Voll P. Automated optimization based synthesis of distributed energy supply systems: PhD Thesis. – Aachen: Technical University, 2013. – XXII, 185 p.
22. Мицель А.А. Эвристические методы оптимизации: учеб. пособие. – Томск: Томский гос. ун-т систем управления и радиоэлектроники, 2022. – 73 с.
23. Chomsky N. Syntactic Structures. – The Hague: Mouton & Co, 1957. – 117 p.
24. Nagl M. A Tutorial and Bibliographical Survey on Graph Grammars // Lecture Notes in Computer Science. – Berlin: Springer-Verlag, 1979. – Vol. 73. Graph-Grammars and Their Application to Computer Science and Biology. – P. 70–125. – DOI: 10.1007/BFb0025715