Просмотр новости
Найдите то, что Вас интересует
Спутники
РН
SpaceX
Роскосмос
NASA
СпутникиРНSpaceXРоскосмосNASAMathematical modeling of thermal and hydraulic conditions in individual heating substations (IHS) is a priority task for the design, adjustment, and dispatching of heat supply systems as a whole. IHSs serve as the link between heating networks and building engineering systems, so their reliability and safety largely depend on correct design decisions, which are impossible without the development of adequate mathematical models. Solutions are needed that will significantly improve the quality of heat supply regulation at IHSs. The use of a mathematical model of IHSs will also enable planning of measures for the rational use of energy resources. The reliability of IHS pipeline networks requires closer attention to design decisions. Thus, refined mathematical models of heating substations allow for both capital savings and reliable transportation of heat energy.Objective: To develop a mathematical model of flow distribution in an individual heating substation to ensure the reliability and safety of district heating systems in real time. Methods: Computer modeling of flow distribution at individual heating substations (IHSs) with various characteristics and connection schemes to district heating networks. Results: A mathematical model of an IHS is proposed, enabling the assessment of its operational reliability through the use of computer and software technologies. Software was developed for taking measurements in real time. It is shown that regulation of heat flows does not always correspond to the actual needs of buildings, which can lead to an incorrect assessment of specific heat losses. Conclusions: The constructed mathematical model of a heating substation allows a sufficiently complete picture of the flow distribution state in an IHS to be obtained and an assessment of the reliability of heat supply to buildings and structures.
1. Современное состояние, тенденции и задачи интеллектуализации систем теплоснабжения (обзор). Н. Н. Новицкий, З. И. Шалагинова, А. В. Алексеев [и др.]. Теплоэнергетика 2022; (5): 65 – 83. DOI 10.1134/S0040363622040051. EDN LJDTZX.
2. Цифровизация и цифровая трансформация теплоэнергетики как фактор повышения эффективности тепловой инфраструктуры (обзор). Е. Ю. Головина, Е. В. Самаркина, Н. Е. Буйнов, М. В. Евлоева. Теплоэнергетика 2022; (6): 3 – 16. DOI 10.1134/S0040363622060042. EDN FJUVAB.
3. Bingwen Zhao, Hanyu Zheng, Ruxue Yan. Распределение тепла тепловым пунктом системы централизованного теплоснабжения на основе прогнозирования нагрузки. Теплоэнергетика 2024; (4): 89 – 100. DOI 10.56304/S0040363624040088. EDN FTGZME.
4. Колосов М. В., Липовка А. Ю., Липовка Ю. Л. Система мониторинга теплопотребления зданий. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов 2024; 335 (7): 206-220. DOI 10.18799/24131830/2024/7/4443. EDN ZKPPUO.
5. Петрущенков В. А. Расчет режимов работы централизованных систем теплоснабжения в непроектных условиях. Теплоэнергетика 2022; (5): 84 – 94. DOI 10.1134/S0040363622050046. EDN VXNYVF.
6. Расчет ценового поля на тепловую энергию на основе экстремальной задачи поиска оптимального потокораспределения в теплоснабжающих системах. В. А. Стенников, О. В. Хамисов, А. В. Пеньковский, А. А. Кравец. Теплоэнергетика 2024; (1): 41 – 49. DOI 10.56304/S0040363624010077. EDN HBZTLR.
7. Прогнозирование энергоэффективности в топливно-энергетическом комплексе на основе модели MLP. И. У. Рахмонов, З. М. Шаюмова, В. Я. Ушаков, Н. Н. Ниёзов, Д. А. Жалилова. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2026; 337 (1): 213 – 227.
8. Жуань С., Мамонова Т. Е., Худоногова Л. И. Моделирование аппаратно-программного комплекса для мониторинга скорости изменения давления жидкости или газа в трубопроводе. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов 2025; 336 (9): 124 – 151.
9. Dan Wang, Wanfu Zheng, Zhe Wang, Zhifu Wu, Baiqiang Shen, Shiming Tian, Quantifying the potential of load flexibility for building HVAC system using model predictive control strategy, Energy and Buildings, Volume 323, 2024, 114819, ISSN 0378 – 7788, https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2024.114819
10. Saman Taheri, Alireza Jafarian Amiri, Ali Razban, Real-world implementation of a cloud-based MPC for HVAC control in educational buildings, Energy Conversion and Management, Volume 305, 2024, 118270, ISSN 0196-8904, https://doi.org/10.1016/j.enconman.2024.118270