Повышение точности моделирования среднечасовой температуры обратного теплоносителя ТЭЦ

A model of CHP-plant return heat carrier temperature is proposed. It is based on suggested equation for equivalent outdoor temperature that takes into account effect of wind and insolation as well as developed method of polynomial description of diurnal air temperature curves. It is shown th...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2009
Автор:	Махотило, К.В.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2009
Назва видання:	Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/27074
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Повышение точности моделирования среднечасовой температуры обратного теплоносителя ТЭЦ / К.В. Махотило // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова НАН України, 2009. — Вип. 53. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-27074
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-270742011-09-28T12:44:10Z Повышение точности моделирования среднечасовой температуры обратного теплоносителя ТЭЦ Махотило, К.В. A model of CHP-plant return heat carrier temperature is proposed. It is based on suggested equation for equivalent outdoor temperature that takes into account effect of wind and insolation as well as developed method of polynomial description of diurnal air temperature curves. It is shown that the variation of heat carrier flow rate can be used in model as an indicator of hot tap water consumption. 2009 Article Повышение точности моделирования среднечасовой температуры обратного теплоносителя ТЭЦ / К.В. Махотило // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова НАН України, 2009. — Вип. 53. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. XXXX-0067 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/27074 697.34:697.97-5 ru Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
description	A model of CHP-plant return heat carrier temperature is proposed. It is based on suggested equation for equivalent outdoor temperature that takes into account effect of wind and insolation as well as developed method of polynomial description of diurnal air temperature curves. It is shown that the variation of heat carrier flow rate can be used in model as an indicator of hot tap water consumption.
format	Article
author	Махотило, К.В.
spellingShingle	Махотило, К.В. Повышение точности моделирования среднечасовой температуры обратного теплоносителя ТЭЦ Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України
author_facet	Махотило, К.В.
author_sort	Махотило, К.В.
title	Повышение точности моделирования среднечасовой температуры обратного теплоносителя ТЭЦ
title_short	Повышение точности моделирования среднечасовой температуры обратного теплоносителя ТЭЦ
title_full	Повышение точности моделирования среднечасовой температуры обратного теплоносителя ТЭЦ
title_fullStr	Повышение точности моделирования среднечасовой температуры обратного теплоносителя ТЭЦ
title_full_unstemmed	Повышение точности моделирования среднечасовой температуры обратного теплоносителя ТЭЦ
title_sort	повышение точности моделирования среднечасовой температуры обратного теплоносителя тэц
publisher	Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
publishDate	2009
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/27074
citation_txt	Повышение точности моделирования среднечасовой температуры обратного теплоносителя ТЭЦ / К.В. Махотило // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова НАН України, 2009. — Вип. 53. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.
series	Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України
work_keys_str_mv	AT mahotilokv povyšenietočnostimodelirovaniâsrednečasovojtemperaturyobratnogoteplonositelâtéc
first_indexed	2025-07-02T22:19:38Z
last_indexed	2025-07-02T22:19:38Z
_version_	1836575389296623616
fulltext	УДК 697.34:697.97-5 К. В. Махотило, канд. техн. наук, НТУ «ХПИ», Харьков ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ СРЕДНЕЧАСОВОЙ ТЕМПЕРАТУРЫ ОБРАТНОГО ТЕПЛОНОСИТЕЛЯ ТЭЦ A model of CHP-plant return heat carrier temperature is proposed. It is based on suggested equation for equivalent outdoor temperature that takes into account effect of wind and insolation as well as developed method of polynomial description of diurnal air temperature curves. It is shown that the variation of heat carrier flow rate can be used in model as an indicator of hot tap water consumption. Введение. В СССР горячее водоснабжение (ГВС) приобрело статус массовой коммунальной услуги на рубеже 1950–60-х гг. С ростом присоединенной нагрузки ГВС стало очевидно, что при использовании метода центрального качественного регулирования отпуска тепла от источников теплоснабжения переменный на протяжении суток характер потребления горячей воды приводит к возникновению значительных колебаний среднечасовой температуры обратного теплоносителя, возвращающегося на источник из теплосети (до 20–30% диапазона изменения его среднесуточных значений за отопительный сезон). Проявилось и негативное влияние этого явления на эффективность выработки энергии на ТЭЦ, теплопотери в теплосетях и на качество услуги отопления. Предложенными тогда способами компенсации негативного влияния нагрузки ГВС на работу системы централизованного теплоснабжения (СЦТ) стали автоматические регуляторы и баки-аккумуляторы горячей воды, устанавливаемые со стороны потребителей, на центральных тепловых пунктах. К сожалению, эти устройства не оправдали возлагавшихся на них надежд, и в течение последующих двух десятилетий были выведены из эксплуатации или демонтированы. Учитывая свойственную крупным СЦТ гидравлическую неустойчивость, единственным путем решения возникшей проблемы остается централизованное управление температурой прямого теплоносителя на источнике теплоснабжения 1, обеспечивающее подавление колебаний температуры обратного теплоносителя 2. Необходимым условием для успешного синтеза законов оперативного управления отпуском тепла от ТЭЦ является наличие модели среднечасовой температуры обратного теплоносителя (МТОТ) на коллекторах станции. В 80-хх разработке методов построения МТОТ были посвящены исследования, проводившиеся научными группами под руководством В. Я. Гиршфельда [1] и С. А. Чистовича [2]. Однако полученные ими результаты вряд ли можно считать разработанными до уровня, достаточного для применения в реальных СЦТ. Ранее [3] нами была разработана нейросетевая МТОТ для теплового района Харьковской ТЭЦ-5 (ХарТЭЦ-5), которая обладала приемлемой точностью и позволила синтезировать законы управления температурой теплоносителя [4], компенсирующие влияние нагрузки ГВС. Целью данного исследования является дальнейшее развитие предложенного метода синтеза МТОТ для повышения точности и расширения диапазона достоверности модели и, следовательно, полученных с ее помощью законов управления отпуском тепла. 1. Подход к моделированию температуры обратного теплоносителя ХарТЭЦ-5 – это крупная газомазутная ТЭЦ, расположенная за чертой города. Ее тепловой район (ТР) характеризуется большой протяженностью и неоднородностью нагрузки. Происходящие в ТР процессы трудно поддаются идентификации, а производимые по нормативным методам гидравлические и тепловые расчеты являются весьма приближенными. Решение задачи идентификации модели тепловой нагрузки ТЭЦ в рамках классических подходов сдерживается еще и недостаточностью реальных данных, обусловленной низким уровнем информатизации СЦТ. Поэтому наиболее реалистично выглядит кибернетический подход к моделированию СЦТ как «серого» ящика, входами и выходами которого являются параметры теплоносителя на коллекторах ТЭЦ. В рамках этого подхода была создана первая версия модели – МТОТ-1 [3]:         2 н 1 1 1RBF , , , , 8 , 9 , 10h d T G h h h        , (1) где h – номер часа суток; d – день недели;  – тип дня; н ~T – среднесуточная наружная температура; G – суточный расход теплоносителя; 1 и 2 – средне- часовая температура прямого и обратного теплоносителя на коллекторах ТЭЦ;  RBF – преобразование вход-выход нейронной сети РБФ-типа. Сложность СЦТ как системы массового обслуживания не позволяет говорить о точности моделирования в сотые доли градуса. В то же время, любое практическое применение МТОТ требует, чтобы ее средняя ошибка не превышала 1 С. Точность МТОТ-1 при описании периодов стабильной погоды отвечает этому требованию, но снижается при резких изменениях погодных условий. Кроме того, из-за фактического использования в модели эквивалентной сосредоточенной нагрузки теплового района ТЭЦ ее применимость ограничена типичными режимами потребления горячей воды бытовыми потребителями. Эксперименты с МТОТ–1 показали, что дальнейшее увеличение ее точности инструментальными средствами, а именно, более тонкой настройкой нейросети, усложнением ее архитектуры или увеличением тренировочной выборки данных, невозможно. Принудительное продолжение настройки нейросети или повышение ее информационной емкости приводит лишь к перетренировке – точному «запоминанию» сетью тренировочных данных при одновременной потере способности к обобщению, т.е. гладкости интерполяции. Единственным путем повышения точности моделирования является более детальный учет в МТОТ процессов внутри ТР, а именно, распределения тепловой нагрузки по ТР, влияния нагрузки ГВС и метеоусловий. 2. Эквивалентная наружная температура Метеорологические условия характеризуются разнообразием факторов влияния, имеющих большое количество показателей и различные динамические свойства. Прямое включение всех влияющих метеофакторов в список входов МТОТ на практике невозможно из-за резкого роста ее размерности и сложности обучения. Выполненный совместный статистический анализ базы данных о режимах отпуска тепла от ХарТЭЦ-5 и гидрометеорологической базы данных по г. Харькову показал, что среди всех метеофакторов наиболее сильную связь с температурой обратного теплоносителя при разных временных масштабах проявляют наружная температура нT , скорость ветра  и облачность C. Для комплексного оценивания влияния трех этих метеофакторов в одном параметре служит способ их приведения к так называемой эквивалентной наружной температуре нэT . В данном случае в качестве эквивалентной принимается такое значения наружной температуры, при котором теплопотери зданий в условиях отсутствия ветра и при сплошной облачности равны теплопотерям под действием фактической наружной температуры и фактических метеоусловий. При этом наружная температура должна быть представлена среднечасовыми значениями, а остальные метеофакторы – среднесуточными. Сейчас официальные метеопрогнозы общего пользования включают только диапазоны экстремальных суточных значений наружной температуры. Поэтому для использования в МТОТ среднечасовых значений наружной температуры необходимо решить задачу восстановления ее суточного хода  hTн . Особое внимание этой задаче уделяется в биометеорологии и агрономии. В этих отраслях науки разработаны несколько методов описания суточного хода температуры воздуха, обладающих разной сложностью и точностью. Одним из наиболее распространенных и точных является метод Партона-Логана [5], использующий участок синусоиды для описания  hTн днем, и экспоненты – ночью. Он обеспечивает высокую точность для периодов, когда значения ночной наружной температуры существенно меньше дневной. Однако, при описании достаточно распространенных в отопительном периоде типов суток с близкими экстремальными температурами, а также участков ночного потепления или дневного похолодания, когда ночная температура превышает дневную, точность метода снижается. Кроме того, возникают необоснованные колебания часовых значений относительно тренда суточного хода. И хотя их амплитуда меньше 0,5С, этот эффект крайне нежелателен, так как является источником дополнительных помех при настройке МТОТ. Для устранения этого недостатка мы разработали метод «двух полиномов», основанный на аппроксимации участков подъема и снижения в суточном ходе наружной температуры полиномами третьего порядка:   3 2 н 3 2 1 0T h a h a h a h a    . (2) Коэффициенты полиномов определяются, исходя из граничных условий, как решение следующей системы:         н 1 1 н 2 2 н 1 1 н 2 2 T h T T h T T h T h            ; 2 1 2 1 i i T T h h      ; 0i  , (3) где 1h и 2h – время начала и конца участка монотонного изменения наруж- ной температуры, 1T и 2T – температура в начале и конце участка, 1 и 2 – параметры наклона кривой хода температуры. Суточный ход температуры разделяется на три участка: ночного снижения  min0,h h , дневного роста  min max,h h h и вечернего снижения  max , 24h h , где minh – время достижения суточного минимума, а maxh – суточного максимума наружной температуры. Учитывая, что в течение основной части отопительного сезона время восхода и захода Солнца меняется менее чем на 1 час, minh и maxh принимаются константами, равными 4 ч и 12 ч по Гринвичу. Значения параметров наклона 1 и 2 подобраны экспериментально на основании анализа многолетнего архива трехчасовых значений метеорологических параметров. На участке  min,0 hh коэффициенты полинома (2) рассчитываются при условиях:  11  dTT ;  dTT 2 ; 11  . На участке  maxmin ,hhh :  dTT 1 ;  dTT 2 ; 01  . На участке  24,maxhh :  dTT 1 ;  12  dTT ; 11  . Здесь  dT ,  dT – максимальная и минимальная суточная наружная температура, d – номер суток. Параметр 2 на всех участках равен 0,2. Был выполнен сравнительный анализ качества описания суточного хода наружной температуры в г. Харькове методом Партона-Логана и методом «двух полиномов» для стационарного и переменного типов погоды в трех диапазонах значений среднесуточных температур от +10С до –15 С, характерных для отопительного сезона, с фактическими данными. Анализ показал, что оба метода обеспечивают сопоставимую точность, но показатели метода «двух полиномов» в среднем лучше. В частности, он дает меньшую среднюю ошибку и значительно больший коэффициент корреляции. Он также обеспечивает гладкую аппроксимацию хода температуры для суток с близкими экстремальными суточными температурами. Это позволяет считать метод «двух полиномов» более предпочтительным для использования при синтезе МТОТ. На основе восстановленных значений Tн, в работе была рассчитана взаимнокорреляционной функции (ВКФ) отклонения среднечасовой температуры обратного теплоносителя от среднесуточного уровня и среднечасовой наружной температуры. Анализ ВКФ показал, что в разные периоды суток наибольшая корреляция проявляется при лагах 4, 9 и 12 ч. Это значит, что именно с этими лагами должны входить в структуру МТОТ значения среднечасовой наружной температуры:  4н hT ,  9н hT и  12н hT . Для определения эквивалентной наружной температуры Tнэ в зависимости от скорости ветра  можно воспользоваться несколькими эмпирическими подходами. Так, в нормативных методиках расчета тепловой нагрузки зданий под Tнэ понимается наружная температура, при которой теплопотери зданий путем теплопередачи через наружные ограждения в безветренную погоду равны суммарным теплопотерям этих зданий путем теплопередачи через наружные ограждения и путем инфильтрации в помещение наружного воздуха. Для ее расчета применяется упрощенное выражение следующего вида: нэ н вT T T  , (4)   нв 18 TT . (5) Используя определяемые ГОСТами параметры многоэтажных жилых зданий советского периода постройки и проведя линеаризацию уравнений тепловых потерь на наиболее типичном для г. Харькова интервале скоростей ветра от 0 до 5 м/с, можно получить значение 03,0 . Эта зависимость отражает нормативные представления о теплоизолирующих свойствах наружных ограждений. Но фактическое состояние зданий в жилых массивах периода массовой застройки 70– 80-хх годов, к сожалению, не соответствует нормативам, и зависимость Tв от ветра является более сильной. Помимо задач теплоснабжения, большое внимание оценке влияния ветра на антропоклиматические характеристики местности уделяется в климатологии. Для моделирования тепловой нагрузки наибольший интерес представляет формула расчета ветро-холодового индекса Сайпла-Пассела, построенная на основании измерений времени остывания воды в пластиковом цилиндре при различных значениях скорости ветра и температуры воздуха [6]:    044,047,0447,03333 ннэ TT . (6) Эта формула дает намного более резкую оценку влияния ветра на Tнэ, чем нормативные методики. Но ее особенностью является условие постоянства температуры обдуваемой поверхности, которое можно считать выполняющимся для кожи человека. Для поверхности наружных ограждений отапливаемых зданий это условие не выполняется, однако важен тот факт, что в зданиях живут люди, активно влияющие на объемы внутренних тепловыделений и интенсивность вентиляции в зависимости от собственных теплоощущений. Это дает основания полагать, что описываемая при помощи (6) реакция людей на скорость ветра должна отражаться и в оценке Tнэ для теплового района. Еще одной задачей моделирования в энергетике, в которой детально рассматривается влияние погодных условий на величину энергопотребления, является прогнозирование электрической нагрузки. В работах института EPRI (США) для использования в моделях электропотребления экспериментально определена формула расчета Tв, имеющая вид (5), но с большим значением коэф- фициента, 06,0 [7]. Данный вариант расчета Tв является компромиссным по резкости оценки влияния ветра на Tнэ и был выбран для использования в МТОТ. Большинство способов учета влияния солнечной радиации на тепловой баланс отапливаемых помещений строится на оценках суточной инсоляции, рассчитываемой по дате, часовому углу, склонению, широте и высоте местности с разной степенью упрощения астрономических законов. Среднечасовые значения инсоляции в темное время суток считаются равными нулю, а от восхода до захода Солнца – изменяющимися по полупериоду синусоиды. Облачность обычно учитывается с помощью понижающего коэффициента к величине суточной инсоляции в ясный день. Также в расчеты вводятся поправки на форму наружных ограждений и оконных проемов, высоту и ориентацию зданий, теплоизоляционные свойства стройматериалов и заполнение помещений. Такой детальный подход оправдан только при моделировании теплопоступлений от солнечной радиации для отдельных поверхностей или зданий. В рамках задачи моделирования отопительной нагрузки теплового района ТЭЦ рациональным является более обобщенный и упрощенный подход, опирающийся на приведение инсоляции к эквивалентной наружной температуре. Опираясь на известные описания эквивалентной наружной температуры, можно предложить следующий ее вариант: инсннэ TTT  , (7) где инсT – повышение Tнэ под действием солнечной радиации. В работе [8] для жилых и офисных помещений предложена следующая эмпирически полученная зависимость:      2 инс 1224mod2,0exp  hhAhT . (8) Здесь «x mod y» обозначает остаток от деления x на y. Параметры (8) в летний период для помещений с восточной стороны здания – 8в A , 4в h ; южной – 15ю A , 0ю h ; западной – 8з A , 4з h . Исходя из (8), инсT для жилого массива можно задать как  з инс ю инс в инссоинс TTTkkT  , (9) где kо и kс – коэффициенты коррекции объема дневной инсоляции на облачность и высоту подъема Солнца над горизонтом, соответственно. Коэффициент kо рассчитывается по формуле   3235 о 178,022,0 Ck  , (10) где С – среднесуточная облачность,  1,0C . Для определения коэффициента kс в день года d эмпирически подобрана следующая упрощенная зависимость:  dlk свдс 32,0 , (11) где свдl – длительность светлого времени дня и гражданских сумерек. Объединяя вместе зависимости (4) и (7), получим итоговую формулу для расчета среднечасовой эквивалентной наружной температуры:        hTTThThT инснвннэ ,  . (12) Среднечасовые значения фактической наружной температуры  hTн определяется с помощью метода «двух полиномов» (2),(3) по факту или прогнозу экстремальных температур в текущих и соседних сутках. Скорость ветра и облачность на протяжении суток считаются равными своим среднесуточным значениям. Все данные, необходимые для расчета (12), доступны в базах Украинского гидрометеорологического центра и в открытых международных метеорологических базах. 3. Косвенное оценивание потребления горячей воды Для учета влияния нагрузки ГВС на температуру обратного теплоносителя в МТОТ необходимо точное знание величины расходы горячей воды потребителями. В настоящее время на территории ТР ХарТЭЦ-5 не ведется какой- либо систематический учет информации о среднечасовом разборе горячей воды. Поэтому при моделировании режимов работы СЦТ приходится опираться на усредненные нормативные или косвенные оценки разбора. Известно, что форма суточного графика разбора горячей воды относительно стабильна в течение года и явно зависит только от типа дня недели. Это позволило использовать в МТОТ-1 усредненную косвенную оценку графика по двум параметрам: часу суток и типу дня недели. Однако, как и любой процесс, определяемый поведением большого числа независимых потребителей, расход горячей воды, все же, меняется день ото дня. Случайным вариациям подвержены все его ключевые моменты: начала снижения и возрастания разбора воды в ночной, дневной и вечерний периоды суток. Величина этих вариаций, по результатам анализа, ограничивает максимально достижимую точность МТОТ-1. Поиски способов более точного оценивания влияния нагрузки ГВС на температуру обратного теплоносителя показали, что имеющаяся на ХарТЭЦ-5 автоматизированная система управления технологическим процессом может стать источником требуемой информации. Дело в том, что теоретически давление и расход теплоносителя в СЦТ должны поддерживаться на постоянном уровне. На практике расход теплоносителя не постоянен. В его изменениях, кроме случайных, можно выделить три систематические составляющие, отличающиеся скоростью протекания. Первая, сезонная, связана с изменениями конфигурации теплосети. Вторая, медленная, связана с изменениями режима отпуска тепла в длительные периоды устойчивой теплой или холодной погоды. Третья, быстрая составляющая, имеет периодичность несколько часов. Именно она является следствием суточных изменений нагрузки ГВС. Системы регулирования температуры горячей воды на ТРС, реагируя на изменение разбора воды, меняют количество теплоносителя, подаваемого на подогреватели второй ступени. Вследствие этого изменяются общий расход теплоносителя через ТРС и – без какой-либо задержки – расход теплоносителя на коллекторах ТЭЦ. Эту связь хорошо видно на примере нормированных (к среднесуточному уровню) графиков разбора горячей воды на одной из ТРС R (см. рис. 1,а) и расхода обратного теплоносителя  2g на ТЭЦ. ВКФ   gr , температуры  h2 и расхода  hg2 обратного теплоносителя (см. рис. 1,б) также подтверждает достаточно сильную связь между температурой теплоносителя и его расходом с лагом до 9 ч. Минимум ВКФ соответствует времени транспортировки теплоносителя до усредненного потребителя тепла. 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0 3 6 9 12 15 18 21 Часы суток R* 0,98 0,99 1,00 1,01 1,02 g 2* ------- - рабочий день -х-х- - выходной день -1 -0,5 0 0,5 1 0 3 6 9 12 15 18 21 24 ,ч r ,g а) б) Рис. 1. Взаимосвязь разбора горячей воды и расхода обратного теплоносителя Это позволяет использовать внутрисуточные колебания расхода теплоносителя на коллекторах ТЭЦ как индикатор разбора горячей воды на ТРС при построении МТОТ. Препятствием может стать малая, 1%, амплитуда быстрой составляющей колебаний по отношению к среднесуточной величине расхода теплоносителя. Поэтому в вектор входов МТОТ необходимо включить среднечасовые значения расхода теплоносителя с лагом от 0 до 12 ч. 4. Усовершенствованная модель температуры обратного теплоносителя МТОТ-1 увязывает между собой параметры теплоносителя в одной из двух тепломагистралей ХарТЭЦ-5. Так как присоединенная тепловая нагрузка, температура и расход теплоносителя в них отличаются, модели для каждой из тепломагистралей необходимо настраивать отдельно. Однако наличие двух МТОТ не является обязательным. Перед подачей на сетевые подогреватели турбин весь обратный теплоноситель смешивается в общестанционном сетевом трубопроводе. Поэтому для удобства практического применения и повышения точности при моделировании можно перейти к параметрам теплоносителя уже после смешения. Усредненная среднечасовая температура как прямого  h1 , так и обратного  h2 теплоносителя в коллекторах ТЭЦ рассчитывается по общей формуле:             1 1 2 2 i i i i i ih h g h h g h g h    , (13) где  hj i и  hg j i – среднечасовая температура и часовой расход теплоноси- теля в j-й тепломагистрали;  hgi – общий часовой расход теплоносителя через коллекторы ТЭЦ,      hghghg iii 21  . В МТОТ необходимо учесть наличие перемычки между двумя тепломагистралями ХарТЭЦ-5 и взаимосвязь расходов теплоносителя в них. Для этого используется параметр      hghghpg 2 2 1 22  . Для учета распределенности тепловой нагрузки по ТР в вектор входов МТОТ также следует включить значения температуры прямого теплоносителя 1 с лагами от 1 до 12 ч., т.е. во всем возможном диапазоне времен циркуляции теплоносителя. Таким образом, в работе предложена следующая расширенная модель температуры обратного теплоносителя, получившая обозначение МТОТ-2:                    .12,,2,1,12,,1, ,,12,9,4,eRBF 111222 2нэнэнэ2   hhhhghghg hphThThTh g  (14) Здесь eRBF() – «эллиптическая» РБФ нейронная сеть:    2 2 , , 1 1 eRBF exp pv i j i j i j i j w x c             x , (15) где xj – входы сети; wi – выходные веса сети; i,j – параметры эллиптических окон активационных функций скрытых нейронов; ci,j – координаты центров активационных функций; p, v – размеры входного и скрытого слоя сети. По сравнению с обычной РБФ-сетью этот тип нейросети обладает большим количеством настроечных параметров, однако позволяет поводить синтез МТОТ в рамках архитектуры с меньшим размером скрытого слоя, что в итоге сокращает общую размерность задачи настройки параметров сети. Обучение нейросети проводилось с помощью генетического алгоритма на базе данных, охватывающих отопительные сезоны 2005–08 гг. В результате была получена нейросеть с 30 входами, 17 нейронами скрытого слоя и одним выходом. МТОТ-2 адекватно описывает суточные колебания температуры обратного теплоносителя и демонстрирует высокую точность как на тренировочной, так и на тестовой выборке. Максимальная ошибка в обоих случаях не превышает 1,5С, а средняя абсолютная ошибка – 0,5С. На рис. 2 приведены результаты моделиро- вания 2 (кривая) на тестовой выборке данных (кружки), не использовавшейся при настройке. В этом случае ошибка также не превышает 1С. 42 43 44 45 46 47 48 49 50 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 Номер записи 2,°C Рис. 2. Результаты проверки МТОТ-2 на тестовой выборке данных Выводы Как было отмечено, на тепловую нагрузку ТЭЦ влияет огромное количество факторов, и экстенсивный путь их учета за счет простого увеличения размерности вектора входов МТОТ легко может привести к невозможности успешной настройки ее параметров. Предложенный и реализованный в структуре МТОТ-2 подход к комплексному оцениванию метеорологических условий, детализированному учету нагрузки ГВС и особенностей схемы тепломагистралей ТЭЦ полностью оправдал себя. По общим показателям точности новая модель в 1,5 раза превосходит МТОТ-1 и почти вчетверо известные аналоги [1,2]. В отличие от предыдущей модели, МТОТ-2 также позволяет исследовать влияние на температуру обратного теплоносителя его расхода и, соответственно, рассматривать расход как управляемую переменную. Это расширяет класс синтезируемых с помощью МТОТ-2 законов управления отпуском тепла от ТЭЦ, дополняя качественное управление качественно-количественным. Предложенный метод моделирования тепловой нагрузки теоретически применим для большинства СЦТ на территории бывшего СССР. Однако качественные улучшения в МТОТ-2 достигнуты, прежде всего, за счет расширении круга и детализации исходных данных, учет которых сегодня ведется далеко не везде. Таким образом, при абсолютном превосходстве по точности МТОТ-2 не может рассматриваться как полная замена более простой МТОТ-1. Она является ее развитием и дополнением, и должна применяться на уточняющих этапах исследований тепловой нагрузки ТЭЦ. 1. Гиршфельд В. Я., Князев А. М., Куликов В. Е. Режимы работы и эксплуатация ТЭС – М.: Энергия, 1980. – 287 с. 2. Кошелева А. А., Чистович А. С. Моделирование и адаптивное прогнозирование теплового состояния для АСУ ТП теплоснабжения // Индустриальные отопительно-вентиляционные и санитарно-технические системы и технология их монтажа. Сб. науч. тр. ВНИИГС под ред. С. А. Чистовича. –Ленинград. – 1986. – С. 101-110. 3. Вороновский Г. К., Махотило К. В., Сергеев С. А. Моделирование температуры обратной сетевой воды ТЭЦ // Технічна електродинаміка. – 2005. –Темат. вип. Силова електроніка та енергоефективність, Ч. 3. –С. 91–96. 4. Вороновский Г. К., Махотило К. В., Сергеев С. А. Энергоэкономичное управление состоянием теплосети в крупных системах централизованного теплоснабжения // Технічна електродинаміка. – 2006. – Темат. вип. Проблеми сучасної електротехніки, Ч. 1. – С. 129– 135. 5. Parton W.J., Logan J.A. A model for diurnal variation in soil and air temperature // Agric For Meteorol. – 1981. – No. 23. – P. 205-216. 6. Смит К. Основы прикладной метеорологии. – Л.: Гидрометеоиздат, 1978. – 424 с. 7. Khotanzad, R. Afkhami-Rohani, D. Maratukulam ANNSTLF-Artificial Neural Network Short- Term Load Forecaster-Generation Three // IEEE Trans. on Power Systems. – 1998. – Vol. 13, No. 4, November. – P. 1413-1422. 8. Ygge, F., Akkermans, H. Decentralized Markets versus Central Control: A Comparative Study // Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR). –1999. – Vol. 11. – P. 301–333.

Повышение точности моделирования среднечасовой температуры обратного теплоносителя ТЭЦ

Репозитарії

Схожі ресурси