Методика создания математических моделей ТЭЦ, предназначенных для проведения оптимизационных исследований режимов работы электроэнергетической системы

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Представлена методика создания математических моделей ТЭЦ, адаптированных для задач оптимизации режимов работы электроэнергетической системы. Модели ТЭЦ, разработанные в соответствии с описанной в работе методикой, позволяют за приемлемое время смоделировать ТЭЦ для исследования крупных электроэнергетических систем. Математическая модель ТЭЦ основана на моделях турбин и котлоагрегатов с использованием коэффициентов удельной выработки электроэнергии на тепловом потреблении и удельных расходов тепла на производство электроэнергии для каждого типа основного генерирующего оборудования, с учетом нелинейных снижений внутреннего относительного КПД турбины при сокращении расхода тепла на входе в турбину по отношению к номинальному расходу и КПД котлоагрегатов при сокращении их тепловой нагрузки по отношению к номинальной. При исследовании режимов работы электроэнергетических систем применение моделей такого типа обеспечивает возможность оптимизации основного состава работающих турбин и котлоагрегатов в зависимости от изменений электрических и тепловых нагрузок. Предлагаемая методика также применима для построения зависимостей часового расхода топлива от электрических и тепловых нагрузок и определения годового расхода топлива ТЭЦ на основе расчетов ее работы в среднезимнем и среднелетнем режимах. Практическая реализация методики проведена на примере промышленно-отопительной ТЭЦ. Для проведения оптимизационных исследований режимов работы ТЭЦ использовался разработанный в ИСЭМ СО РАН метод ступенчатой оптимизации.

Об авторах

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

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

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. Клер А.М., Жарков П.В., Епишкин Н.О., Степанова Е.Л., Карамов Д.Н. Определение наилучших режимов электроэнергетической системы, имеющей в составе ТЭЦ и ГЭС методом ступенчатой оптимизации // Известия РАН. Энергетика, 2024. № 3. С. 46–63. doi: 10.31857/S0002331024030036
  2. Клер А.М., Степанова Е.Л., Жарков П.В. Методика создания математических моделей теплофикационных ядерных энергоблоков, предназначенных для проведения оптимизационных исследований автономных электроэнергетических систем // Известия РАН. Энергетика, 2023. № 6. С. 17–30. doi: 10.31857/S0002331023050047
  3. Подковальников С.В., Хамисов О.В., Семенов К.А. Концептуально-методологические и прикладные вопросы обоснования развития электроэнергетических систем в современных условиях // Известия РАН. Энергетика, № 5. 2022. C. 3–21. doi: 10.31857/S0002331022050077
  4. Kler A.M., Zharkov P.V., Epishkin N.O. Parametric optimization of supercritical power plants using gradient methods // Energy, 2019. Vol. 189. doi: 10.1016/j.energy.2019.116230.
  5. Эффективные методы схемно-параметрической оптимизации сложных теплоэнергетических установок: разработка и применение / Под ред. А.М. Клера. Рос. акад. наук, Сиб. Отд. Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева. – Новосибирск: Академическое издательство “Гео”, 2018. 145 с.
  6. Voropai N.I., Stennikov V.A. Hierarchical Modeling of Energy Systems. Elsevier, 2023. Chapter 7. P. 457–502. https://doi.org/10.1016/C2022-0-02475-2
  7. Клер А.М., Тюрина Э.А. Оптимизационные исследования энергетических установок и комплексов. – Новосибирск: Академическое издательство “Гео”, 2016. 298 с.
  8. Теплоэнергетика и теплотехника: Справочная серия. Под обшей редакцией А.В. Клименко и В.М. Зорина. – М.: Издательский дом МЭИ, 2007. 648 с.
  9. Приказ Министерства энергетики РФ от 30 декабря 2008 г. № 323 “Об утверждении порядка определения нормативов удельного расхода топлива при производстве электрической и тепловой энергии” (с изменениями и дополнениями в ред. Приказов Минэнерго России от 10.08.2012 № 377, от 23.07.2015 № 494, от 30.11.2015 № 904).
  10. Трухний А.Д., Ломакин Б.В. Теплофикационные паровые турбины и турбоустановки: учеб. пособие. 2-е изд. М.: МЭИ, 2006. 560 с.
  11. Трембовля В.И., Фингер Е.Д., Авдеева А.А. Теплотехнические испытания котельных установок. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Энергоатомиздат, 1991. 416 с.
  12. Тепловой расчет котельных установок: нормативный метод. СПб.: Изд-во НПО ЦКТИ, 1998. 258 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Зависимость между полезной электрической мощностью и расходом топлива ТЭЦ.

Скачать (91KB)
3. Рис. 2. Интерфейс TeplSh с изображением списков задаваемых и оптимизируемых параметров исследуемой ТЭЦ.

Скачать (682KB)
4. Рис. 3. Зависимость расхода топлива от полезной электрической мощности ТЭЦ при среднезимнем режиме работы.

Скачать (101KB)
5. Рис. 4. Зависимость расхода топлива от полезной электрической мощности ТЭЦ при среднелетнем режиме работы.

Скачать (104KB)

© Российская академия наук, 2025

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».