Method for Creating Mathematical Models of Heating Nuclear Power Units of Power Plants for Optimization Studies of Autonomous Electric Power Systems

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The authors present a two-stage method for creating mathematical models of cogeneration nuclear power units for optimization studies of autonomous electric power systems. The first stage of the methodology includes the development of a detailed model of a nuclear power unit, which provides a satisfactory accuracy of the description of physical and technological processes, as well as optimization calculations of operating modes. At the second stage, the energy dependencies are built based on the results of optimization calculations of the first stage. Energy dependencies define the boundaries of the region of feasible solutions in the form of polynomials. A simplified mathematical model of a nuclear power unit for optimization studies of autonomous EPS is created using polynomials. To solve the problem of finding a polynomial, a two-step approach is proposed. At the first step, the polynomial coefficients are selected such that the minimum of the maximum value of the modulus of the difference between the function determined using the polynomial and the function determined using the detailed model of the power unit is reached. At the second step, the deviation modules are limited to the value found at the first step, and the sum of the deviation modules is minimized at all points. The two-stage technique developed by the authors is demonstrated on the example of a cogeneration nuclear power unit, which is supposed to be operated in the climatic conditions of the Far North.

Авторлар туралы

A. Kler

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Email: step@isem.irk.ru
Russia, Irkutsk

E. Stepanova

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: step@isem.irk.ru
Russia, Irkutsk

P. Zharkov

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Email: step@isem.irk.ru
Russia, Irkutsk

Әдебиет тізімі

  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

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
2.

Жүктеу (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».