A comprehensive review of literatur

A comprehensive review of literature dedicated to the flexibility in district heating and its operational use has been provided by Vandermeulen et al: in Ref: [1]: Works describing each of the three most popular solutions for thermal energy storage in DH, as well as those focused on control strategies in DH, are reviewed there: 2.1. Operational optimization of heat and power generationA solution to the general problem of unit commitment in planning the power generation under the assumption of linear models of production units has been presented by Ana Viana and Joao Pedro Pedroso in Ref: [2]: MILP solvers have been indicated there as a new standard approach to operational optimization in power generation: Mattias Vesterlund et al: [3] have proposed a solution for operational optimization of a DH network with mul¬tiple sources producing heat at different cost: The work presents a very interesting approach to optimization of production in DH, however without considering cogeneration: Ziebik and Gladysz [4] have proposed an empirical formula for finding the optimal value of the share of cogeneration in DH systems with thermal storages: Their article aims to give results that would be applicable to most of the district heating systems: Fazlollahi et al: [5] have created a procedure for optimization in DH on the stage of design, consid¬ering optimal operation in predefined conditions: The focus was on investment planning, rather than operational optimization: Sartor and Dewallef [6] have analyzed the benefit of adding thermal en¬ergy storage to an existing DH system supplied from a CHP plant: The authors tried to find an optimal storage solution for a given system: Similar work has been done by Franco and Versace [7], with a focus on technical efficiency and on increasing the share of cogenerated heat in a DH system: Those works illustrate, that each case of planned thermal energy storage must be separately analyzed in order to adjust the size of that storage: Romanchenko et al: [8] have presented a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) optimization solution for finding the optimal load distri¬bution at a CHP plant based on load forecast and prediction of electricity price profile: The solution has been implemented in GAMS programming language and applied to a large Swedish DH system: Experiences from actual operation of a DH system supplied by both a CHP plant and heat pumps, with control strategy based on electricity prices, have been described in Ref: [9]: The work provides a rare insight into the practice of trying to optimize the production with the use of electricity price forecasts: 2.2. Modeling the CHP plantsBadyda [10] has built a general model of a backpressure extraction turbine and validated it with the use of measurements from an operative unit: The model is quite complex, and can be treated as a reference for simplified models: Szapajko and Rusino- wicz have presented interesting semi-empirical methods for modeling CHP units and demonstrated their application on an operative CHP unit in Refs: [11] and [12]: Their models are simpler than in case of [10], and thus easier to implement: Further

Results (Russian) 1:

Подробный обзор литературы , посвященный гибкость в центральном отоплении и его оперативное использование был предоставлен Vandermeulen и др: в работе: [1]: Работы описания каждые из трех наиболее популярных решений для хранения тепловой энергии в DH, а также те , которые сосредоточены на стратегии управления в DH, рассматриваются здесь:
2.1. Оперативная оптимизация выработки тепла и электроэнергии
Решение общей задачи единицы обязательств при планировании выработки электроэнергии в предположении линейных моделей производственных единиц было представлено Аной Виан и Жоао Педро Педроса в работе: [2]: MILP решатели были указаны там в качестве нового стандарта подойти к оптимизации оперативной выработки электроэнергии: Маттиас Vesterlund и др: [3] предложили решение для оперативной оптимизации сети DH с mul¬tiple источников выработки тепла при различной стоимости: работа представляет собой очень интересный подход к оптимизации производства в DH, однако без учета когенерации: Ziebik и Гладыш [4] предложил эмпирическую формулу для нахождения оптимального значения доли когенерации в системах теплоснабжения с тепловыми хранилищами: их цель статьи, чтобы дать результаты, которые были бы применимы к большинству района Отопительные системы: Fazlollahi и др: [5] создала процедуру оптимизации в DH на стадии проектирования, consid¬ering оптимальной работы в predef INED условие: внимание было сосредоточено на планировании инвестиций, а не оперативная оптимизации: Sartor и Dewallef [6] проанализировали преимущество добавления тепловой хранении en¬ergy к существующей системе централизованного теплоснабжения, питаемая от ТЭЦ: авторы пытались найти оптимальный решение для хранения данных для данной системы: Аналогичная работа была проделана Франко и Версаче [7], с акцентом на технической эффективности и об увеличении доли когенерации тепла в системе теплоснабжения: Эти работы иллюстрируют, что каждый случай планируемой тепловой энергии хранения должны быть отдельно проанализированы для того, чтобы регулировать размер этого хранения: Романченко и др: [8] представили смешанного целочисленного линейного программирования (MILP) оптимизации решения для нахождения distri¬bution оптимальной нагрузки на заводе ТЭЦ в зависимости от нагрузки прогноз и прогноз цен на электроэнергию профиля: решение было реализовано в языке программирования ГАМСА и применяется к большой шведской системе DH: опыт реальной работы системы теплоснабжения, поставляемой как ТЭЦ и тепловые насосы, стратегии управления на основе цен на электроэнергию, которые были описаны в работе: [9]: Работа обеспечивает редкую проницательность в практике пытаются оптимизировать производство с использованием прогнозов цен на электроэнергию:
2.2. Моделирование ТЭЦ
Badyda [10] построил общую модель извлечения противодавления турбины и подтвержден его с использованием измерений от оперативного блока: Модель является довольно сложной, и может рассматриваться в качестве эталона для упрощенной модели: Szapajko и Rusino- Гуревич представил интересные полуэмпирические методы для моделирования КГУ и продемонстрировал их применение на оперативном КТЭ в работах: [11] и [12]: их модель проще , чем в случае [10], и , таким образом , легче реализации: Далее

Results (Russian) 2:

Всеобъемлющий обзор литературы, посвященной гибкости в области отопления и его оперативного использования был предоставлен Vandermeulen и др.: в Ref: «1»: Работы, описывающие каждое из трех наиболее популярных решений для хранения тепловой энергии в DH, а также те, сосредоточены на стратегии контроля в DH, рассматриваются там:
2.1. Оперативная оптимизация тепло- и электроснабжения
Решение общей проблемы удельных обязательств в планировании производства электроэнергии в соответствии с предположением линейных моделей производственных единиц было представлено Ана Виана и Joao Педро Педросо в Ref: подход к оперативной оптимизации в производстве электроэнергии: Маттиас Вестерлунд и др.: «3» предложили решение для оперативной оптимизации сети DH с источниками mul'tiple, производящими тепло по разным ценам: Работа представляет собой очень интересный подход к оптимизация производства в DH, однако, без учета когенерации: Зибик и Глэдыш предложили эмпирическую формулу для нахождения оптимальной стоимости доли когенерации в системах DH с термальными хранилищами: Их статья направлена на то, чтобы дать результаты , которые были бы применимы к большинству систем отопления района: Fazlollahi и др.: 5 " создали процедуру оптимизации в DH на стадии проектирования, кондиционирование оптимальной эксплуатации в предопределенных условиях: Основное внимание было сосредоточено на инвестиционном планировании, а не оперативная оптимизация: Sartor и Dewallef проанализировали преимущества добавления теплового хранилища в существующую систему DH, поставляемую с завода ТЭЦ: авторы попытались найти оптимальное решение для хранения данной системы: Аналогичная работа была проделана Франко и Versace, с акцентом на техническую эффективность и на увеличение доли сотового тепла в системе DH: Эти работы иллюстрируют, что каждый случай запланированного хранения тепловой энергии должен быть отдельно проанализирован для того, чтобы настроить размер этого хранилища : Романченко и др.: «8» представили решение оптимизации смешанного линейного программирования (MILP) для нахождения оптимальной нагрузки на тЭЦ на основе прогноза нагрузки и прогноза профиля цен на электроэнергию: решение реализовано на языке программирования GAMS и применяется к большой шведской системе DH: Опыт фактической работы системы DH, поставляемой как ТЭЦ завода и тепловых насосов, с стратегией управления, основанной на ценах на электроэнергию, были описаны в Ref: редкое понимание практики оптимизации производства с использованием прогнозов цен на электроэнергию:
2.2. Моделирование тЭЦ заводов
Badyda (Badyda) построила общую модель турбины для извлечения бэкдавления и подтвердила ее с помощью измерений с оперативного блока: модель довольно сложная, и ее можно рассматривать как эталон для упрощенных моделей: Szapajko и Rusino- wicz имеют представили интересные полуэмпирические методы моделирования блоков ТЭЦ и продемонстрировали их применение на оперативном блоке ТЭЦ в Рефсе: «11» и «12»: их модели проще, чем в случае «10», и, таким образом, проще в реализации: Далее

Results (Russian) 3:

Vandermeulen et al. в справочной литературе [1] содержится полный обзор гибкого подхода к централизованному теплоснабжению и документации, используемой для его эксплуатации: обзор трех наиболее популярных вариантов хранения тепла в ЦТ и стратегий контроля в ЦТ:
Статья 2.1.оптимизация комбинированного производства тепла и электроэнергии
Ana Viana and Joao Pedro Pedroso в справочной литературе [2] предлагают решение общих проблем, связанных с агрегатами в планах выработки электроэнергии, исходя из линейных моделей производственных блоков: MILP - это новый стандартный метод оптимизации производства: Mattias Vesterlund etАл: [3] было предложено оптимизировать работу многоистой сети ЦТ, производящей калорийность по различным издержкам: эта работа предлагает очень интересный метод оптимизации производства ЦТ, но не учитывает комбинированное производство тепла и электроэнергии: зибек и Гладис [4] предлагают эмпирический метод оптимизациисоотношение между тепловыми и теплоаккумулирующимися системами в системе ЦТ: их статьи призваны дать результаты, применимые к большинству региональных систем теплоснабжения: фазлоллахи и др.при заранее определенных условиях рассмотреть вопрос о оптимальной эксплуатации: сосредоточить внимание на планировании инвестиций,Sartor and Dewallef [6] проанализировали преимущества увеличения запасов тепловой энергии в существующих системах ЦТ на тепловых электростанциях: Авторы пытались найти оптимальные варианты хранения для данной системы: аналогичная работа была проделана Франко и версаце [7],Эти работы свидетельствуют о том, что для корректировки размера аккумуляции тепла необходимо проводить отдельный анализ каждого планируемого аккумуляции тепла: Romanchenko et al.Исходя из прогнозов нагрузки и прогнозов цен на электроэнергию, поиск оптимального распределения нагрузки на термоэлектрические электростанции: это решение было реализовано на языке программирования GAMS и применено к крупной шведской системе DH: практический опыт эксплуатации систем ЦТ на тепловых электростанциях и тепловых насосах,В справочной литературе [9] описывается стратегия регулирования на основе цен на электроэнергию: эта работа дает уникальную возможность оптимизировать производство путем прогнозирования цен на электроэнергию:
Статья 2.2.модель ТЭЦ
Badyda [10] разработала общую модель турбины с противодавленным отбором пара, которая была проверена на основе замеров эксплуатационного агрегата: эта модель является довольно сложной,в качестве справочного материала можно также использовать упрощенные модели: Szapajko and Rusino - wicz предлагают интересные полуэмпирические методы моделирования модулей CHP и демонстрируют их применение в операционных модулях CHP в справочной литературе [11] и [12]: их модели являются более простыми, чем модели [10], и поэтому их легче реализовать: Далее