Формирование принципов количественного регулирования параметров системы теплоснабжения на основе анализа ее жизненного цикла

Введение. Целью развития отрасли теплоснабжения является обеспечение повсеместного качественного, экономичного и надежного обеспечения теплом потребителя. Для перехода на более высокий уровень организации систем централизованного теплоснабжения с низкими потерями в сети и низким теплопотреблением абонентов необходимо использовать низкотемпературный теплоноситель. Оптимизация системы теплоснабжения на всех этапах ее жизненного цикла является приоритетной задачей для сектора теплоснабжения страны.
Материалы и методы. Разработка системы теплоснабжения должна производиться в соответствии с действующим сводом правил «Информационное моделирование в строительстве. Правила формирования информационной модели объектов на различных стадиях жизненного цикла». Жизненный цикл можно разделить на четыре этапа. Отмечается, что каждому типу цифровой информационной модели на каждом этапе жизненного цикла соответствует определенный уровень проработки, который представляет собой минимальное количество геометрических, пространственных, количественных и атрибутивных данных, необходимых для решения задачи информационного моделирования на конкретном этапе жизненного цикла объекта.
Результаты исследования. Основным направлением совершенствования развития теплоснабжающей отрасли должна стать разработка и внедрение новых технологий и цифровых информационных моделей, что позволит повысить уровень качества генерации, транспортировки и распределения тепловой энергии.
Обсуждение и заключения. Ветряные турбины с вертикальной осью идеально приспособлены к сложной и меняющейся ветровой обстановке на верхних этажах высотных зданий и могут эксплуатироваться безопасно и эффективно, внося положительный вклад в снижение энергетической нагрузки и улучшение состояния окружающей среды. 

1. Lund H., Werner S., Wiltshire R., Svendsen S., et al. 4th Generation District Heating (4GDH): Integrating smart thermal grids into future sustainable energy systems. Energy. 2014;68:1–11. https://doi.org/10.1016/j.energy.2014.02.089

2. Lund H., Ostergaard P.A., Nielsen T.B., et al. Perspectives on fourth and fifth generation district heating. Energy. 2021;227. https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.12052

3. Петрова И.Ю., Музафаров Р.Р. Системы централизованного теплоснабжения для умных городов. Инженерно-строительный вестник Прикаспия: научно-технический журнал. 2021;4(38):90–95.

4. Пасичко С.И., Халецкая Е.А., Колиенко А.Г. Системы теплоснабжения. Выбор оптимальных направлений развития. Новости теплоснабжения. 2002;8(24). URL: http://www.ntsn.ru/8_2002.html

5. Кислов Д.К., Рябенко М.С., Рафальская Т.А. Разработка системы интеллектуального теплоснабжения на базе информационной сети Zulu. Энергосбережение и водоподготовка. 2018;2(112):55–59.

6. Шишкин А.В., Мешалова П.В., Зенин С.А. и др. Создание цифрового двойника тепловой сети в различных программных комплекса. Надежность и безопасность энергетики. 2022;15(3):166–174. https://doi.org/10.24223/1999-5555-2022-15-3-166-174

7. Zheng X., Sun Q., Wang Y., et al. Thermo-hydraulic coupled simulation and analysis of a real large-scale complex district heating network in Tianjin. Energy. 2021;236. https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.121389

8. Zheng J., Zhou Z., Zhao J., Wang J. Function method for dynamic temperature simulation of district heating network. Applied Thermal Engineering. 2017;123:682–688. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2017.05.083

9. Falay B., Schweiger G., O'Donovan K., Leusbrock I. Enabling large-scale dynamic simulations and reducing model complexity of district heating and cooling systems by aggregation. Energy. 2020;209. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.118410

10. Barone G., Buonomano A., Forzano C., Palombo A. A novel dynamic simulation model for the thermo-economic analysis and optimisation of district heating systems. Energy Conversion and Management. 2020;220. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2020.113052

11. Larsen H.V., Palsson H., Bohm B., Ravn H.F. Aggregated dynamic simulation model of district heating networks. Energy Conversion and Management. 2002;43(8):995–1019. https://doi.org/10.1016/S0196-8904(01)00093-0

12. Hussein A., Klein A. Modelling and validation of district heating networks using an urban simulation platform.

13. Badami M., Fonti A., Carpignano A., Grosso D. Design of district heating networks through an integrated thermo-fluid dynamics and reliability modelling approach. Energy. 2018;144:826–838. https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.12.071

14. Schweiger G., Larsson P.O., Magnusson F., et al. District heating and cooling systems — Framework for Modelica-based simulation and dynamic optimization. Energy. 2017;137:566–578. https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.05.115

15. Тихомиров А.Л., Ананьев Н.А. Верификация электронной модели тепловой сети по параметру «Эквивалентная абсолютная шероховатость». Инженерный вестник Дона. 2020;3. URL: http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/N3y2020/6358

16. Шарапов В.И., Ротов П.В. Регулирование нагрузки систем теплоснабжения. Москва: Новости теплоснабжения; 2007. 164 с.