Методы и модели оптимального управления теплоснабжающей системой с учетом надежности на основе метода множителей Лагранжа и марковского случайного процесса

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Основная цель исследования заключается в определении оптимального режима функционирования теплоснабжающей системы при минимизации эксплуатационных затрат на производство и распределение тепловой энергии с учетом ожидаемых экономических потерь от возможных недоотпусков тепловой энергии при отказах элементов системы. Для получения параметров, соответствующих такому режиму, предложен методический подход, заключающийся в совместном расчете узловых цен на тепловую энергию и показателей надежности в исследуемой системе при реализации различных аварийных состояний (отказов элементов). Определение узловых цен на тепловую энергию осуществляется с помощью метода множителей Лагранжа, при этом расчет проводится с учетом различной стоимости производства на источниках тепловой энергии и распределения теплоносителя по тепловой сети. В рамках решаемой задачи в качестве узловых показателей надежности используются недоотпуски тепловой энергии потребителям в аварийных состояниях системы и соответствующие им экономические эквиваленты (ущербы). Оценка вероятностей реализации аварийных состояний осуществляется с помощью моделей марковского случайного процесса. Общей методической основной для моделирования теплогидравлических режимов в системе, в том числе аварийных, являются закономерности теории гидравлических цепей. Разработанные методы и модели, наряду с основной сформулированной задачей оптимального управления, позволяют на основе получаемых показателей идентифицировать наиболее “узкие” места в системе, соответствующие максимальным экономическим потерям от нарушения теплоснабжения потребителей. Проведен вычислительный эксперимент на основе тестовой схемы теплоснабжающей системы с применением предложенного методического и вычислительного аппарата. Полученные результаты проанализированы, представлены их графические интерпретации, сформулированы направления дальнейших исследований.

Об авторах

В. А. Стенников

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики
им. Л.А. Мелентьева СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: sva@isem.irk.ru
Россия, Иркутск

И. В. Постников

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики
им. Л.А. Мелентьева СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: postnikov@isem.irk.ru
Россия, Иркутск

А. В. Пеньковский

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики
им. Л.А. Мелентьева СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: penkoffsky@isem.irk.ru
Россия, Иркутск

Список литературы

  1. Сеннова Е.В., Сидлер В.Г. Математическое моделирование и оптимизация развивающихся теплоснабжающих систем. Новосибирск: Наука, 1987.
  2. Попырин Л.С., Светлов К.С., Беляева Г.М. и др. Исследование систем теплоснабжения. Москва: Наука, 1989.
  3. Хрилев Л.С. Теплофикационные системы. Москва: Энергоатомиздат, 1988.
  4. Федеральный закон от 27.07.2010 № 190-ФЗ (ред. от 01.05.2022) “О теплоснабжении”. Эл. интернет-ресурс. Ссылка (дата обращения 22.02.2023): http://www.consultant.ru/ document/cons_doc_LAW_102975/
  5. Стенников В.А., Пеньковский А.В. Теплоснабжение потребителей в условиях рынка: современное состояние и тенденции развития // ЭКО. 2019. № 3. С. 8–20.
  6. Hogan W. Contract networks for electric power transmission // J. of Regulatory Economics. 1992. V. 4. P. 211–242.
  7. Singh H., Hao S., Papalexopoulos A. Transmission congestion management in competitive electricity markets // IEEE Trans. on PWRS. 1998. V. 13(2). P. 672–680.
  8. Замбржицкая Е.С., Ямалетдинова А.У. Совершенствование существующей методики расчета регулируемых цен (тарифов) в сфере теплоснабжения // Молодой ученый. 2016. № 19. С. 449–453.
  9. Stoft S. Power Systems Economics Designing Markets for Electricity. Wiley-IEEE Press, 2002.
  10. Green R. Electricity Transmission Pricing – An International Comparison // Utilities Policy. 1997. V. 6(3). P. 177–184.
  11. Васьковская Т.А. Показатели разницы узловых цен на оптовом рынке электроэнергии // Электричество. 2007. № 2. С. 23–27.
  12. Васьковская Т.А. Вопросы формирования равновесных узловых цен оптового рынка электроэнергии // Электрические станции. 2017. № 1. С. 25–32.
  13. Паламарчук С.И. Среднесрочное планирование выработки электроэнергии в электроэнергетических системах // Электричество. 2013. № 7. С. 2–10.
  14. Булатов Б.Г., Каркунов В.О. Упрощенная модель определения узловых цен на рынке электроэнергии // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика. 2009. № 34. С. 23–31.
  15. Сеннова Е.В., Смирнов А.В., Ионин А.А. и др. Надежность систем теплоснабжения. Новосибирск: Наука, 2000.
  16. Стенников В.А., Постников И.В. Комплексный анализ надежности теплоснабжения потребителей // Известия РАН. Энергетика. 2011. № 2. С. 107–121.
  17. Stennikov V.A., Postnikov I.V. Methods for the integrated reliability analysis of heat supply // Power Technology and Engineering. 2014. V. 47(6) P. 446–453.
  18. Postnikov I., Stennikov V., Mednikova E., Penkovskii A. Methodology for optimization of component reliability of heat supply systems // Applied Energy. 2018. V. 227. P. 365–374.
  19. Postnikov I. Application of the Methods for Comprehensive Reliability Analysis of District Heating Systems // Environmental and Climate Technologies. 2020. V. 24(3). P. 145–162.
  20. Postnikov I., Stennikov V. Modifications of probabilistic models of states evolution for reliability analysis of district heating systems // Energy Reports. 2020. V. 6. P. 293–298.
  21. Postnikov I. A reliability assessment of the heating from a hybrid energy source based on combined heat and power and wind power plants // Reliability Engineering & System Safety. 2022. V. 221. 108372.
  22. Postnikov I. Methods for the reliability optimization of district-distributed heating systems with prosumers // Energy Reports. 2022. V. 9(1). P. 584–593.
  23. Надежность систем энергетики. Сборник рекомендуемых терминов. Отв. ред. Н.И. Воропай. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2005.
  24. Jiang J., Zhang L., Wang Y. et al. Markov reliability model research of monitoring process in digital main control room of nuclear power plant // Safety Science. 2011. V. 49(6). P. 843–851.
  25. Lisnianski A., Elmakias D., Hanoch B. A multi-state Markov model for a short-term reliability analysis of a power generating unit // Reliability Engineering and System Safety. 2012. V. 98. P. 1–6.
  26. Sabouhi H., Abbaspour A., Fotuhi-Firuzabad M., Dehghanian P. Reliability modeling and availability analysis of combined cycle power plants // Int. J. of Electrical Power & Energy Systems. 2016. V. 79. P. 108–119.
  27. Shahhosseini A., Olamaei J. An efficient stochastic programming for optimal allocation of combined heat and power systems for commercial buildings using // Thermal Science and Engineering Progress. 2019. V. 11. P. 133–141.
  28. Меренков А.П., Хасилев В.Я. Теория гидравлических цепей. М.: Наука, 1985.
  29. Меренков А.П., Сеннова Е.В., Сумароков С.В. и др. Математическое моделирование и оптимизация систем тепло-, водо-, нефте- и газоснабжения. Новосибирск: Наука, 1992.
  30. Penkovskii A., Stennikov V., Khamisov O. Optimum load distribution between heat sources based on the Cournot model // Thermal Engineering. 2015. V. 62. P. 598–606.
  31. Penkovskii A., Stennikov V., Mednikova E., Postnikov I. Search for a market equilibrium of Cournot-Nash in the competitive heat market // Energy. 2018. V. 161. P. 193–201.
  32. Стенников В.А., Хамисов О.В., Пеньковский Ф.В., Кравец А.А. Расчет узловых цен на тепловую энергию на основе метода неопределенных множителей Лагранжа // Энергетическая политика. 2022. № 4. С. 94–106.
  33. СНиП 41-02-2003 “Тепловые сети”. М.: Госкомитет РФ по строительству и жилищно-коммунальному комплексу, 2000.
  34. Соколов В.Я. Теплофикация и тепловые сети. М.: Издательство МЭИ, 1999.
  35. Половко А.М., Гуров С.В. Основы теории надежности. С.-Петербург: БХВ-Петербург, 2006.
  36. На ошибках – учимся? Обзор аварий, произошедших на тепловых сетях в отопительные периоды 2018–2019 и 2019–2020 гг. (по материалам СМИ из открытых источников). Новости теплоснабжения. 2020. № 3. С. 10–19.

Дополнительные файлы


© Российская академия наук, 2023

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».