ПЕРСПЕКТИВНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ И ПЛАНИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ ЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ

Анализ изложенного в предыдущих главах материала позволяет сделать некоторые обобщения относительно эффективности комплексной оптимизации теплоснабжения при перспективном проектировании и планировании. Рассмотрим эффективность отдельных подзадач комплексной оптимизации. Результаты оптимизационных экспериментов по комплексной оптимизации основных параметров водяных и паровых СЦТ, приведенные в табл. 5, а также результаты практических расчетов, выполненных при разработке схем теплоснабжения некоторых крупных городов УССР, свидетельствуют о высокой экономической эффективности подобной оптимизации. В частности, относительный эффект от комплексной оптимизации основных параметров по приведенным затратам на тепловую энергию достигает до 1—8 % по сравнению с локальной оптимизацией и до 10—40 % и более — по сравнению с принятием традиционных значений основных параметров СЦТ без проведения какой-либо оптимизации. Столь широкий диапазон относительной эффективности комплексной оптимизации основных параметров СЦТ объясняется влиянием наборов значений факторов для конкретных объектов теплоснабжения. Однако принятие даже самых осторожных значений относительного эффекта при оптимизации параметров таких сложных систем как СЦТ приводит к абсолютной экономии приведенных затрат, измеряемой миллионами рублей в год на каждую СЦТ.

Указанный эффект достигается, главным образом, за счет экономии капиталовложений, металла и трудовых ресурсов на сооружение источников теплоснабжения и тепловых сетей, а также экономии топлива и электроэнергии при эксплуатации СЦТ. Не меньший экономический эффект (до 5—12 %) приносит оптимизация структуры СЦТ, что подтверждают фундаментальные исследования и многочисленные расчеты, проведенные СЭИ СО АН СССР по оптимизации структуры источников теплоснабжения [68] и тепловых сетей [19, 33, 35]. Таким образом, суммарный экономический эффект от комплексной оптимизации структуры и параметров СЦТ при перспективном проектировании достигает не менее 4—20 %, что в абсолютных цифрах составляет миллионы (а для крупных СЦТ — даже десятки миллионов) рублей в год.

Практическое воплощение методов комплексной оптимизации при перспективном проектировании и планировании наиболее рационально осуществлять в виде диалоговых человеко-машинных процедур, являющихся основой системы автоматизированного проектирования (САПР) централизованного теплоснабжения.

Сложность процессов функционирования и развития СЦТ требует совместного использования оптимизационных и имитационных моделей в человеко-машинной процедуре поиска оптимальных решений. Однако даже самые совершенные оптимизационные и имитационные математические модели СЦТ, реализованные на наиболее современных ЭВМ, являются инструментом, которым должны уметь пользоваться инженеры, работающие с помощью САПР. Причем возрастание сложности моделей и алгоритмов оптимизации требует повышения научно-технического УООВНЯ инженеров-пользователей САПР.

СЦТ является сложным многопараметрическим комплексом, что исключает как полный, так и только интуитивный перебор вариантов с помощью имитационных моделей, а ограниченные рамки оптимизационных моделей не позволяют учесть все многообразие сложных взаимосвязей в проектируемой системе. Кроме того, и те и другие модели не могут полностью учитывать трудно формализуемые вопросы процесса проектирования (например, замечания экспертизы, согласующих и утверждающих организаций). Этими моментами должен управлять человек, задавая их в виде тех или иных ограничений для математических моделей в процессе разработки и рассмотрения проектов.

Сложность не только СЦТ, но и моделей и средств автоматизированного проектирования, приводит к необходимости пересмотра традиционной технологии ручного проектирования и создания специальной системы инструкций и алгоритмов, составляющих основу новой технологии автоматизированного проектирования СЦТ. Эта новая технология должна позволять уже при перспективном проектировании достаточно правильно выбирать структуру и основные параметры СЦТ, оценивать эффективность ее функционирования и развития и на протяжении всего процесса дальнейшего технорабочего проектирования контролировать изменение условий создания и функционирования системы путем выработки соответствующих технических решений и их реализации в виде проектно-сметной документации. Ошибку, допущенную в выборе структуры и параметров СЦТ при перспективном проектировании, трудно исправить при технорабочем проектировании, а тем более — при сооружении и эксплуатации теплоснабжающей системы.

Рассмотрим возможный вариант новой технологии автоматизированного проектирования применительно к разработке схем теплоснабжения. Вначале проанализируем недостатки традиционной ручной технологии разработки схем теплоснабжения.

В самых общих чертах эта технология предусматривает сбор и обработку исходных данных (о теплопотребности ЖКС и промышленности, о существующих источниках теплоснабжения, трубопроводах и насосных станциях тепловых сетей и возможностях их реконструкции и расширения, о площадках для сооружения новых источников теплоснабжения и насосных станций тепловых сетей, о возможных трассах новых тепловых сетей и др.), выбор ограниченного количества сопоставляемых вариантов теплоснабжения, расчет энергетических и технико-экономических показателей источников теплоснабжения и тепловых сетей и сравнение вариантов между собой с целью выбора рекомендуемого по минимуму приведенных затрат.

Традиционная технология перспективного проектирования СЦТ приводит к длительным срокам разработки схем теплоснабжения (значительную часть времени занимает сбор и обработка исходных данных), а ограниченные возможности ручного счета, который, как правило, не учитывает фактора времени, и субъективизм при выборе небольшого количества рассматриваемых вариантов не позволяют найти действительно оптимальный вариант.

Применение в САПР систем управления базами данных (СУБД) позволит во многом автоматизировать процесов сбора, обработки, хранения и использования исходной информации, включая распечатку текста пояснительной записки; имитационные математические модели позволят автоматизировать процессы инженерных расчетов СЦТ, графопостроитель — вычерчивание расчетных схем тепловых схем и пьезометрических графиков, графиков регулирования отпуска теплоты, изменения электрической мощности ТЭЦ.

тепловых карт и картограмм распределения выбросов из дымовых труб.

Однако выбор оптимального варианта невозможен без использования оптимизационных моделей в диалоговых системах оптимизации. При перспективном проектировании СЦТ целесообразно использовать рассмотренные выше модели комплексной оптимизации основных параметров СЦТ, выбора оптимальной структуры СЦТ с помощью потоковых алгоритмов решения транспортных задач в сетевой постановке, производственно-транспортных задач частично целочисленного линейного программирования, метода многоконтурной оптимизации и др. Указанные алгоритмы образуют пакет прикладных программ решения оптимизационных задач, необходимых для разработки схем теплоснабжения с помощью САПР.

Диалоговая система оптимизации реализует оптимизационно-имитационный подход к решению задачи оптимального синтеза СЦТ путем включения оптимизационных блоков в имитационную систему с возможностью последовательного использования различных методов в режиме многометодной оптимизации. Необходимость применения различных методов оптимизации в процессе человеко-машинного поиска оптимального варианта такой сложной системы как СЦТ обусловлена декомпозицией общей задачи синтеза на отдельные подзадачи оптимизации структуры и параметров, для решения которых эффективно применяются различные методы.

Рассмотрим одну из возможных схем взаимодействия оптимизационных (с различными алгоритмами оптимизации) и имитационных моделей в процессе решения задачи оптимального синтеза СЦТ. На базе моделей комплексной оптимизации основных параметров СЦТ, сетевых моделей и потоковых алгоритмов, изложенных в гл. 5.3, решается серия непрерывных статических задач оптимизации структуры и параметров СЦТ с учетом требований надежности на каждый этап расчетного периода. В результате получается кусочнолинейная эпюра развития производительностей элементов СЦТ (мощностей источников и пропускных способностей сетей) и предварительные значения оптимальных параметров. После этого человек уточняет возможные варианты источников теплоты и трубопроводов тепловых сетей с учетом дискретности типоразмеров оборудования, после чего решается динамическая производственно-транспортная задача частично целочисленного линейного программирования, описанная в гл. 5.1. После этого оптимальные диаметры трубопроводов тепловых сетей уточняются с помощью метода многоконтурной оптимизации. Затем с помощью имитационных моделей определяются конкретные показатели источников теплоты и тепловых сетей. В диалоговом режиме производится коррекция мест расположения насосных станций и диаметров трубопроводов тепловых сетей путем анализа пьезометрических графиков, высвечиваемых на графическом дисплее по результатам гидравлических расчетов. Расчет загазованности позволяет уточнить ограничения на производительности городских источников теплоснабжения.

Описанная последовательность операций по человеко- машинной процедуре выбора оптимальных решений по схеме теплоснабжения может носить итеративный характер. Тогда с помощью подробных данных, полученных на последнем этапе, уточняются коэффициенты сетевой модели и осуществляется повторный цикл расчетов. В числе решений, принимаемых по каждой схеме теплоснабжения, необходимо определить кроме варианта, оптимального по приведенным затратам, также и набор вариантов, близких к нему по значению приведенных затрат, но существенно отличающихся по техническим решениям (например, по типу новых источников теплоснабжения — ТЭЦ или котельные на различных видах топлива и др.).

Эти варианты необходимы для выбора оптимальных решений на более высоком иерархическом уровне (например, подотрасль «Теплоснабжение» отрасли «Электроэнергетика») по всей совокупности рассматриваемых схем теплоснабжения с учетом ограниченных ресурсов. Решение задачи оптимизации теплоснабжения в отраслевом разрезе целесообразно осуществлять с помощью целочисленной производственной модели, рассмотренной в гл. 4.1.

В свою очередь результаты оптимизации подотрасли «Теплоснабжение» являются данными, поступающими на более высокий иерархический уровень для решения задачи оптимизации топливно-энергетического комплекса страны. Обратная связь с верхнего иерархического уровня (топливно-энергетического комплекса) поступает в подотрасль «Теплоснабжение» в виде значений замыкающих затрат на топливо и электроэнергию, а также в виде ограничений на дефицитные ресурсы.

Юфа А. И., Носулько Д. Р./ Комплексная оптимизация теплоснабжения.— К.: Техника, 1988.