decision variables) is multiplied b

decision variables) is multiplied by the temperature of supply (which is a decision variable) and temperature of return (which is a function of previous supply temperatures and previous flows). MILP solvers cannot be applied directly on such equation. In order to overcome the aforementioned problem, an iterative approach has been proposed, which can be described by the following stages. 1. Assuming a simple supply temperature profile (e. g. based on a regulation table and outdoor temperature profile) and no DSM actions, the flows and all supply and return temperatures are determined for each time step (by application of network model and substation model on a demand forecast). 2. Based on the result, flows and temperature differences at all substations are calculated for each time step. 3. Optimization of the decision variables is performed, replacing equation (9) with equation (11).

Results (Russian) 1:

переменные решения) умножаются на температуре подачи (которая является переменным решением) и температурой возврата (которая является функцией от предыдущих температур подачи и предыдущих потоков). MILP решатели не может быть применен непосредственно на таком уравнении.
Для преодоления вышеупомянутой проблемы был предложен итерационный подход, который может быть описана следующими этапами.
1. Предполагая , что профиль простой температуры (например , на основе таблицы регулирования и наружного температурного профиля) и без каких - либо действий DSM, то потоки и все температуры подвода и отвода определяются для каждого временного шага (путем применения сетевой модели и модели подстанции на А прогноз спроса).
2. На основании результата, потоки и разность температур на все подстанции рассчитываются для каждого временного шага.
3. Оптимизация переменных решения выполняется, заменяя уравнение (9) с уравнением (11).

Results (Russian) 2:

переменные решения) умножается на температуру предложения (которая является переменной решения) и температуру возврата (которая зависит от предыдущих температур поставок и предыдущих потоков). MilP растворители не могут быть применены непосредственно на такое уравнение.
Для преодоления вышеупомянутой проблемы был предложен итеративный подход, который можно охарактеризовать на следующих этапах.
1. Предполагая простой профиль температуры питания (например, на основе таблицы регулирования и наружного профиля температуры) и никаких действий DSM, потоки и все температуры питания и возврата определяются для каждого шага (путем применения сетевой модели и подстанции по прогнозу спроса).
2. На основе результата, потоки и температурные различия на всех подстанциях рассчитываются для каждого шага времени.
3. Проводится оптимизация переменных решений, заменяющая уравнение (9) уравнением (11).

Results (Russian) 3:

переменная принятия решения) умножается на температуру питания (которая является переменной принятия решения) и температуру обратного течения (которая является функцией прежнего питания и предшествующего потока).Решение MILP не может быть применено непосредственно к таким уравнениям.
для решения этих проблем в настоящем документе предлагается итеративный подход, который можно было бы описать на следующих этапах.
один.Предположим, что простая кривая температуры подачи (например, на основе регулятора и наружной температурной кривой) и без DSM - движений, каждый шаг потока и все поставки и температура возвращения определяются (путем применения сетевой модели и модели подстанции в прогнозе спроса).
2.на этой основе рассчитывается расход и разность температур между различными подстанциями во все периоды времени.
три.оптимизировать переменные принятия решений и заменить уравнение (9) уравнением (11).