Developing a Procedure for Segmenting Meshed Heat Networks of Heat Supply Systems without Outflows


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

The heat supply systems of cities have, as a rule, a ring structure with the possibility of redistributing the flows. Despite the fact that a ring structure is more reliable than a radial one, the operators of heat networks prefer to use them in normal modes according to the scheme without overflows of the heat carrier between the heat mains. With such a scheme, it is easier to adjust the networks and to detect and locate faults in them. The article proposes a formulation of the heat network segmenting problem. The problem is set in terms of optimization with the heat supply system’s excessive hydraulic power used as the optimization criterion. The heat supply system computer model has a hierarchically interconnected multilevel structure. Since iterative calculations are only carried out for the level of trunk heat networks, decomposing the entire system into levels allows the dimensionality of the solved subproblems to be reduced by an order of magnitude. An attempt to solve the problem by fully enumerating possible segmentation versions does not seem to be feasible for systems of really existing sizes. The article suggests a procedure for searching rational segmentation of heat supply networks with limiting the search to versions of dividing the system into segments near the flow convergence nodes with subsequent refining of the solution. The refinement is performed in two stages according to the total excess hydraulic power criterion. At the first stage, the loads are redistributed among the sources. After that, the heat networks are divided into independent fragments, and the possibility of increasing the excess hydraulic power in the obtained fragments is checked by shifting the division places inside a fragment. The proposed procedure has been approbated taking as an example a municipal heat supply system involving six heat mains fed from a common source, 24 loops within the feeding mains plane, and more than 5000 consumers. Application of the proposed segmentation procedure made it possible to find a version with required hydraulic power in the heat supply system on 3% less than the one found using the simultaneous segmentation method.

Об авторах

V. Tokarev

Melent’ev Institute of Energy Systems, Siberian Branch

Автор, ответственный за переписку.
Email: tslava@isem.irk.ru
Россия, Irkutsk, 664033

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2018

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».