Компьютерное моделирование и натурные замеры потокораспределения действующей тепловой сети

Цель – выявить закономерности распределения тепловой энергии по потребителям с различной степенью оснащенности средствами регулирования в реальных условиях работы сети централизованного теплоснабжения и сопоставить результаты компьютерного моделирования с натурными замерами. Для проведения компьютерного моделирования использованы известные математические методы расчета потокораспределения в гидравлических цепях. Экспериментальные исследования режимов работы системы теплоснабжения проведены с использованием массивов сохраненных данных системы управления и мониторинга тепловых энергоустановок на базе программно-логистического комплекса Siemens Simatic PCS7, ультразвукового расходомера Portaflow 300, стационарных электромагнитных преобразователей расхода, поверенных и аттестованных манометров и термометров. Получены графики фактических гидродинамических режимов тепловой сети при температурах наружного воздуха от +8 до −37°C, а также в условиях нештатных режимов (снижения температуры в подающем трубопроводе и перепада давлений на вводе тепловой сети). Предложено совместное использование моделирования с помощью компьютерной программы JA_Net и натурных замеров теплогидравлических режимов работы сетей системы централизованного теплоснабжения c абонентами, имеющими различную степень оснащенности средствами автоматизации. Показано, что предложенный комплексный метод качественной и количественной оценки работоспособности сетей централизованного теплоснабжения позволяет выявлять особенности управления гидравлическими режимами сетей при подключении новых потребителей с различной степенью автоматизации. Экспериментально подтверждено отсутствие реакции на нештатные ситуации абонентов, системы теплоснабжения которых оснащены средствами регулирования тепловой нагрузки. Установлено, что стабильность расхода теплоносителя в системах потребителей обусловлена автоматической корректировкой степени открытия регулирующих клапанов в индивидуальных пунктах. В дальнейшем планируется разработка методических рекомендаций по нивелированию разбалансированности тепловой сети в условиях неравномерной оснащенности объектов средствами автоматизации при реализации проектов комплексной модернизации потребителей тепла или подключения новых объектов к существующим сетям теплоснабжения. 

1. Шалагинова З.И., Токарев В.В. Прикладные проблемы и методические подходы к организации эксплуатационных режимов теплоснабжающих систем // Теплоэнергетика. 2019. № 10. С. 33–49. https://doi.org/10.1134/S0040363619100059

2. Шалагинова З.И. Разработка методики расчета узловых цен тепловой энергии на базе моделирования теплогидравлических режимов систем теплоснабжения для решения задач управления и оптимизации // Теплоэнергетика. 2018. № 10. С. 96–108. https://doi.org/10.1134/S0040363618100077

3. Токарев В.В. Разработка методики секционирования кольцевых тепловых сетей закрытых систем теплоснабжения // Теплоэнергетика. 2018. № 6. С. 84–94. https://doi.org/10.1134/S0040363618060103

4. Якшин С.В. Применение метода расщепления графа при оптимизации параметров тепловой сети // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22. № 10. С. 129–140. http://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-10-129-140

5. Stennikov V., Mednikova E., Postnikov I., Penkovskii A. Optimization of the effective heat supply radius for the district heating systems. Environmental and Climate Technologies. 2019. Vol. 23. Iss. 2. Р. 207–221. https://doi.org/10.2478/rtuect-2019-0064

6. Крицкий Г.Г., Игнатчик В.С. Цифровые технологии в инженерной инфраструктуре города // Актуальные проблемы военно-научных исследований. СПб., 2019. № S2. С. 167–184.

7. Dou Y., Togawa T., Dong Liang, Fujii M., Ohnishi S., Tanikawa H., et al. Innovative planning and evaluation system for district heating using waste heat considering spatial configuration: a case in Fukushima, Japan // Resources, Conservation and Recycling. 2018. Vol. 128. Р. 406–416. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2016.03.006

8. Xiong Wangqi, Wang Jiandong. Minimizing power consumption of an experimental HVAC system based on parallel grid searching // Energies. 2020. Vol. 13. No. 8. https://doi.org/10.3390/en13082083

9. Clegg S., Mancarella P. Integrated electricity-heat-gas modelling and assessment, with applications to the Great Britain system. Part I: High-resolution spatial and temporal heat demand modelling // Energy. 2019. Vol. 184. Р. 191– 203. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.02.078

10. Brocklebank I., Beck S.B.M., Styring P. A simple approach to modeling rural and urban district heating // Frontiers in Energy Research. 2018. https://doi.org/10.3389/fenrg.2018.00103

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

12. Büchele R., Kranzl L., Hummel M. Integrated strategic heating and cooling planning on regional level for the case of Brasov // Energy. 2019. Vol. 171. Р. 475–474. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.01.030

13. Mednikova E., Stennikov V., Postnikov I., Penkovskii A. Development features of heat power industry legislation in Russia // Environmental and Climate Technologies.

14. Vol. 23. Iss. 2. С. 22–35. https://doi.org/10.2478/rtuect-2019-0052

15. Lygnerud K. Challenges for business change in district heating // Energy, Sustainability and Society. 2018. Vol. 8. No. 20. https://doi.org/10.1186/s13705-018-0161-4

16. Hermansson K., Kos C., Starfelt F., Kyprianidis K., Lindberg C.-F., Zimmerman N., et al. An automated approach to building and simulating dynamic district heating networks // IFAC-PapersOnLine. 2018. Vol. 51. Iss. 2. P. 855–860. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.04.021

17. Sartor K., Thomas D., Dewallef P. A comparative study for simulating heat transport in large district heating networks // International Journal of Heat and Technology. 2018. Vol. 36. Iss. 1. Р. 301–308. https://doi.org/10.18280/ijht.360140

18. Sartor K., Dewalef P. Experimental validation of heat transport modelling in district heating networks // Energy. 2017. Vol. 137. Р. 961–968. https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.02.161

19. Guelpa E. Impact of network modelling in the analysis of district heating systems // Energy. 2020. Vol. 213. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.118393

20. Penkovskii A., Stennikov V. Mathematical modeling and optimization of the monopoly heating market // International Journal of Energy Economics and Policy. 2020. Vol. 10. No. 4. С. 342–351. https://doi.org/10.32479/ijeep.9284

21. Betancourt Schwarz M., Mabrouk M.T., Santo Silva C., Haurant P., Lacarrière B. Modified finite volumes method for the simulation of dynamic district heating networks // Energy. 2019. Vol. 182. Р. 954–964. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.06.038

22. Guelpa E., Verda V. Compact physical model for simulation of thermal networks // Energy. 2019. Vol. 175. Р. 998–1008. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.03.064

23. Zhao Jing, Shan Yu. An influencing parameters analysis of district heating network time delays based on the CFD method // Energies. 2019. Vol. 12. No. 7. https://doi.org/10.3390/en12071297

24. Хасилев В.Я., Меренков А.П., Каганович Б.М. [и др.]. Методы и алгоритмы расчета тепловых сетей / под ред. Хасилева В.Я., Меренкова А.П. М.: Энергия, 1978. 176 с.

25. Lipovka A.Y., Lipovka Yu.L. Application of «Gradient» algorithm to modeling thermal pipeline networks with pumping stations // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies. 2013. Vol. 6. № 1. P. 28–35. [Электронный ресурс]. URL: http://elib.sfukras.ru/bitstream/handle/2311/126983/03_Lipevka.pdf?se quence=1&isAllowed=y (29.05.2020).

26. Липовка Ю.Л., Калабин Д.А. Гидравлическая устойчивость в условиях неравномерной автоматизации систем теплоснабжения // Энергосбережение и водоподготовка. 2018. № 3. С. 19–24.