prices, in order to produce more el

prices, in order to produce more electricity at high prices that occur just before the maximum. This was done at the cost of slightly decreasing production in the hour of maximum electricity price (due to higher return temperature), but the overall effect is better than it would have been in case of keeping low supply temperature until the hour of maximum electricity price. The difference be¬tween average heating power and average demand is explained by relatively high heat loss coefficients applied to the network model, and high volume of the pipelines between the heat source and substations. Fig. 9 presents a more realistic case, with variable original heat demand and two peaks of electricity price during the day (which is typical e. g. for Polish spot market). The utilization of a peak boiler is not necessary in this scenario. In this case it is clearly visible, that the algorithm is using all available flexibilities in order to maximize the electricity production at high prices. However, the increase of supply temperature has been used only during the earlier peak and only to a small extent. Overheating the network is connected to increased heat losses, and in this case it was not justified to use it during both peaks. During the later peak the price was actually higher, but it was covered with the use of DSM and hot water tank, while the network overheat during the earlier peak allowed to save some capacity of the hot water tank for later peak. Heat stored in the network during the overheat has been later used at the hours of low electricity prices, and the earlier the overheat takes place, the more of this heat can be utilized within the time horizon of opti¬mization. That can explain, why the algorithm has only used the overheat during the lower (but earlier) peak. The case shows, that while the operation of a storage tank could be in some cases opti¬mized manually, because it allows charging and discharging at any time, the utilization of network overheats must be supported by computer simulations, because the discharge of heat stored in the network is happening by itself and cannot be easily controlled.

Results (Russian) 1:

цены, для того, чтобы производить больше электроэнергии по высоким ценам, которые происходят непосредственно перед максимумом. Это было сделано за счет некоторого снижения производства в час максимальной цены на электроэнергию (за счет более высокой температуры в обратном трубопроводе), но общий эффект лучше, чем это было бы в случае не поддержания низкой температуры приточного воздуха до часа максимальной цены на электроэнергию , Разница be¬tween средней мощности нагрева и среднего спроса объясняется относительно высоких коэффициентов потерь тепла, приложенных к модели сети, а также большому объему трубопроводов между источником тепла и подстанциями.
Рис. 9 представляет более реалистичный случай, с переменным первоначального спроса на тепло и два пика цен на электроэнергию в течение дня (что характерно, например, для польского рынка спот). Использование пикового котла не является необходимым в данном сценарии. В этом случае ясно видно, что алгоритм использует все имеющиеся гибкости для того, чтобы максимально увеличить выработку электроэнергии по высоким ценам. Однако увеличение температуры приточного используется только во время раннего пика и только в малой степени. Перегрев сети подключен к
повышенные потери тепла, и в этом случае это не было оправдано использовать его во время обоих пиков. В более позднем пике цена была на самом деле выше, но она была покрыта с использованием DSM и бака для горячей воды, в то время как сеть перегрев во время раннего пика позволил сэкономить емкость бака горячей воды для последующего пика. Тепло, накопленное в сети во время перегрева была позже использована в часы низких цен на электроэнергию, а ранее Перегрев происходит, тем больше этого тепла может быть использован в течение временного горизонта opti¬mization. Это может объяснить, почему алгоритм использовал только перегрев при низкой (но ранее) пике. В случае показывает, что в то время как работа в резервуаре для хранения может быть в некоторых случаях opti¬mized вручную, поскольку она позволяет зарядки и разрядки в любое время, использование сетевых перегревов должны быть поддержаны с помощью компьютерного моделирования, так как сброс тепла, запасенного в сети происходит само по себе и не может быть легко контролировать.

Results (Russian) 2:

цены, для того, чтобы производить больше электроэнергии по высоким ценам, которые происходят как раз перед максимумом. Это было сделано за счет незначительного снижения производства в час максимальной цены на электроэнергию (из-за более высокой нормы возврата), но общий эффект лучше, чем это было бы в случае сохранения низкой температуры поставок до часа максимума цены на электроэнергию. Разница в средней тепловой мощности и среднем спросе объясняется относительно высокими коэффициентами потери тепла, применяемыми к сетевой модели, и большим объемом трубопроводов между источником тепла и подстанциями.
Рис. 9 представляет собой более реалистичный случай, с переменной первоначального спроса на тепло и два пика цен на электроэнергию в течение дня (что является типичным, например, для польского спотового рынка). Использование пикового котла в этом сценарии не требуется. В этом случае отчетливо видно, что алгоритм использует все доступные гибкие возможности для максимизации производства электроэнергии по высоким ценам. Однако повышение температуры предложения использовалось лишь во время предыдущего пика и лишь в незначительной степени. Перегрев сети подключен к
увеличились потери тепла, и в этом случае было неоправданно использовать его во время обоих пиков. Во время более позднего пика цена была фактически выше, но она была покрыта с использованием DSM и бака горячей воды, в то время как перегрев сети во время более раннего пика позволил сохранить некоторую емкость резервуара с горячей водой для более позднего пика. Тепло, хранящееся в сети во время перегрева, позже использовалось в часы низких цен на электроэнергию, и чем раньше происходит перегрев, тем больше этого тепла можно использовать в течение временного горизонта оптимизации. Это может объяснить, почему алгоритм использовал перегрев только во время нижнего (но более раннего) пика. Случай показывает, что, хотя эксплуатация резервуара для хранения может быть в некоторых случаях оптимальной вручную, поскольку она позволяет заряжать и выгружать в любое время, использование перегрева сети должно быть поддержано компьютерным моделированием, так как разряд тепло, хранящееся в сети, происходит само по себе и не может быть легко контролируется.

Results (Russian) 3:

для производства большего количества электричества по высоким ценам до предельного уровня.Это было сделано за счет незначительного снижения производства при максимальном уровне цен на электроэнергию (из - за более высокой температуры обратного ветра), однако общий эффект был лучше, чем при сохранении более низкой температуры поставок до максимальной стоимости электроэнергии.разница между средней мощностью теплоснабжения и средним спросом может быть объяснена относительно высоким коэффициентом теплопотерь, применяемым в сетевой модели, а также большим количеством трубопроводов между источниками тепла и подстанциями.
На диаграмме 9 показана более реалистичная ситуация, характеризующаяся изменением первоначального спроса на тепло и двумя пиками цен на электроэнергию в дневное время (типичная ситуация на рынке наличных товаров в Польше).в этом случае не нужно использовать пиковый котел.в этом случае очевидно, что алгоритм использует все имеющиеся гибкие возможности для увеличения производства электроэнергии по высоким ценам.Вместе с тем повышение температуры поставок происходит только на более ранней стадии возникновения пиков и лишь в очень незначительной степени.соединение с перегревом сети
потери тепла увеличиваются, и в этом случае нет причин использовать их в течение двух пиковых периодов.В конце пика цены на самом деле были выше, но при этом использовались DSM и тепловые баки, в то время как перегрев сети в начале пика позволил сэкономить некоторую емкость водонагревателей в конце пика.теплота, хранимая в сети во время перегрева, используется при низкой цене электроэнергии, и чем раньше происходит перегрев, тем больше тепла может быть использовано в оптимальное время.Это объясняет, почему алгоритм используется для перегрева только в течение более низкого (но более раннего) пикового периода.Этот пример показывает, что, хотя в некоторых случаях операции с накопителями могут быть оптимизированы вручную, поскольку они позволяют в любое время проводить полную разрядку, использование перегрева сети должно поддерживаться с помощью компьютерного моделирования, поскольку выбросы тепла, хранящегося в сети, происходят сами по себе и не поддаются контролю.