Методика создания математических моделей теплофикационных ядерных энергоблоков, предназначенных для проведения оптимизационных исследований автономных электроэнергетических систем

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

В работе представлена двухэтапная методика создания математических моделей теплофикационных ядерных энергоблоков, предназначенных для проведения оптимизационных исследований автономных электроэнергетических систем. Первый этап включает разработку подробной модели ядерного энергоблока, обеспечивающей удовлетворительную точность описания протекающих в нем процессов и проведение оптимизационных расчетов для достаточно большого количества режимов работы. На втором этапе по результатам оптимизационных расчетов первого этапа строятся энергетические характеристики и зависимости, определяющие границы области допустимых решений в виде полиномов, и на их основе создается упрощенная математическая модель ядерного энергоблока, применимая для оптимизационных исследований автономных электроэнергетических систем. Для решения задачи поиска полинома предлагается двухшаговый подход. На первом шаге подбираются такие коэффициенты полинома, при которых достигается минимум максимального значения модуля разности функции, определенной с использованием полинома, и функции, определенной с использованием подробной модели энергоблока. На втором шаге модули отклонений ограничиваются значением, найденным на первом шаге, и минимизируется сумма модулей отклонений во всех точках. Разработанная авторами методика продемонстрирована на примере теплофикационного атомного энергоблока, предполагаемого к эксплуатации в климатических условиях Крайнего Севера.

Об авторах

А. М. Клер

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики
им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук

Email: step@isem.irk.ru
Россия, Иркутск

Е. Л. Степанова

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики
им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук

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

П. В. Жарков

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики
им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук

Email: step@isem.irk.ru
Россия, Иркутск

Список литературы

  1. Кузнецов В.В. Обзор существующих и перспективных атомных станций малой мощности в Российской Федерации и за рубежом. Атомные станции малой мощности: новое направление развития энергетики. Под ред. акад. РАН А.А. Саркисова. М.: Наука, 2011. С. 159–178.
  2. Санеев Б.Г., Иванова И.Ю., Тугузова Т.Ф., Франк М.И. Роль атомных станций малой мощности в зонах децентрализованного энергоснабжения на Востоке России. Атомные станции малой мощности: новое направление развития энергетики. Под ред. акад. РАН А.А. Саркисова. М.: Наука, 2011. С. 88–100.
  3. Санеев Б.Г., Иванова И.Ю., Тугузова Т.Ф., Ижбулдин А.К. Автономные энергоисточники на севере Дальнего Востока: характеристика и направления диверсификации // Пространственная экономика. 2018. № 1. С. 101–116. https://doi.org/10.14530/se.2018.1.101-116
  4. MAГATЭ (2020). Advances in Small Modular Reactor Technology Developments, A supplement to: IAEA Advances Reactors Information System (ARIS), 2020 Edition, IAEA, Vienna https://aris.iaea.org/Publications/SMR_Book_2020.pdf
  5. Лебедева М.А. Состояние и перспективы развития возобновляемой энергетики в регионах Крайнего Севера России // Проблемы развития территории. 2021. Т. 25. № 4. С. 139–155. https://doi.org/10.15838/ptd.2021.4.114.8
  6. Мельников Н.Н., Гусак С.А., Наумов В.А. Использование атомных станций малой мощности для энергоснабжения арктических месторождений твердых полезных ископаемых // Вестник Кольского научного центра РАН. 2017. № 1. С. 66–77.
  7. Виноградов В.Н., Гай Е.В., Работнов Н.С. Аналитическая аппроксимация данных в ядерной и нейтронной физике. М.: Энергоатомиздат, 1987. 128 с.
  8. Белоногов О.Б. Обобщенная математическая модель электродвигателя постоянного тока и метод идентификации ее параметров // Известия РАН. Энергетика. 2013. № 1. С. 87–93.
  9. Пикина Г.А., Бурцева Ю.С. Беспоисковая настройка линейных регуляторов на минимум квадратичного критерия // Теплоэнергетика. 2014. № 3. С. 23–27. https://doi.org/10.1134/S0040363614030096
  10. Фетисова Ю.А., Ермоленко Б.В., Ермоленко Г.В., Киселева С.В. Определение параметров функции Вейбулла для оценки ветроэнергетического потенциала в условиях ограниченных исходных метеорологических данных // Теплоэнергетика. 2017. № 4. С. 13–20. https://doi.org/10.1134/S0040363617040038
  11. Распоряжением Правительства Российской Федерации от 12 октября 2020 г. № 2634-р утвержден план мероприятий (“дорожная карта”) по развитию водородной энергетики в Российской Федерации до 2024 г. [Электронный ресурс]. URL: https://minenergo.gov.ru/node/19194?ysclid=la7pe9ikxz902009083 (Дата обращения: 11.01.2023).
  12. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 5 августа 2021 г. № 2162-р “Концепция развития водородной энергетики в Российской Федерации”. [Электронный ресурс]. URL: http://static.government.ru/media/files/5JFns1CDAKqYKzZ0mnRADAw2NqcVsexl.pdf (Дата обращения: 11.01.2023)
  13. Официальный сайт Акционерного общества “ОКБМ имени И.И. Африкантова” [Электронный ресурс]. URL: http://www.okbm.nnov.ru/business-directions/atomnye-stantsii-maloy-sredney-moshchnosti-i-plavuchie-atomnye-teploelektrostantsii/ (Дата обращения: 12.01.2023).
  14. Официальный сайт ПАО “Калужский турбинный завод” [Электронный ресурс]. URL: http://paoktz.ru/press/news/oao-quot-kaluzhskiy-turbinnyy-zavod-quot-zavershilo-izgotovlenie-oborudovaniya-dlya-pates/?sphrase_id=7942 (Дата обращения: 13.01.2023).
  15. Клер А.М., Тюрина Э.А. Оптимизационные исследования энергетических установок и комплексов. Новосибирск: Академическое издательство “Гео”, 2016. 298 с.
  16. Клер А.М., Тюрина Э.А. Эффективные методы схемно-параметрической оптимизации сложных теплоэнергетических установок: разработка и применение. – Новосибирск: Академическое издательство “Гео”, 2018. 145 с.
  17. Kler A.M., Zharkov P.V., Epishkin N.O. Parametric optimization of supercritical power plants using gradient methods // Energy. 2019. Vol. 189. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.116230
  18. Клер А.М., Степанова Е.Л., Жарков П.В. Оценка эффективности режимов работы теплофикационной ГТУ при эксплуатации в климатических зонах с умеренно континентальным и резко континентальным климатом с учетом неопределенности цен на отпускаемую энергетическую продукцию // Известия РАН. Энергетика. 2021. № 3. С. 42–53. https://doi.org/10.31857/S0002331021030079

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (63KB)

© 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».