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 , посвященная гибкость в теплофикации и его оперативное использование было предоставлено Vandermeulen и др. в работе. [1]. Работы , описывающие каждый из трех наиболее популярных решений для хранения тепловой энергии в DH, а также те , которые сосредоточены на стратегии управления в DH, рассматриваются там.
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 стандартного подхода к оперативной оптимизации выработки электроэнергии. Маттиас Vesterlund и соавт. [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] предложили эмпирическую формулу для нахождения оптимального значения доли когенерации в системах ЦТ с тепловыми хранилищ. Их цель статьи, чтобы дать результаты, которые были бы применимы к большинству систем централизованного теплоснабжения. Fazlollahi и др. [5] создали процедуру оптимизации в DH на стадии проектирования, consid¬ering операции оптимальной в заранее определенных условиях. Акцент был сделан на планирование инвестиций, а не оперативной оптимизации. Сартор и Dewallef [6] проанализировал преимущество добавления тепловой хранении en¬ergy к существующей системе DH, подаваемой от ТЭЦ. Авторы пытались найти оптимальное решение для хранения данных для данной системы. Аналогичная работа была проделана Франко и Версаче [7], с акцентом на технической эффективности и увеличение доли когенерации тепла в системе теплоснабжения. Эти работы иллюстрируют, что каждый случай планового хранения тепловой энергии должен быть отдельно проанализированы для того, чтобы регулировать размер этого хранилища. Романченко и др. [8] представили Mixed-целочисленного линейного программирования (MILP) решение оптимизации для нахождения distri¬bution оптимальной нагрузки на ТЭЦ на основе прогноза нагрузки и прогнозирования профиля цен на электроэнергию. Решение было реализовано в языке программирования ГАМСА и применяется к большой системе Swedish DH. Опыт реальной работы системы теплоснабжения, поставляемой как на ТЭЦ и тепловых насосов со стратегией управления на основе цен на электроэнергию, которые были описаны в работе. [9]. Работа обеспечивает редкую проницательность в практику пытается 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 упрощенных моделей. Szapajko и Rusino- Гуревича представили интересные полуэмпирические методы для моделирования КГУ и продемонстрировали их применение на оперативном КТЭ в работах. [11] и [12]. Их модель проще , чем в случае [10], и , таким образом , легче реализовать. Дальше

Results (Russian) 2:

Всеобъемлющий обзор литературы, посвященной гибкости в области отопления районов и его оперативного использования, был предоставлен Vandermeulen et al. в Ref. Здесь рассматриваются работы, описывающие каждое из трех наиболее популярных решений для хранения тепловой энергии в DH, а также те, которые сосредоточены на стратегиях управления в DH.
2.1. Оперативная оптимизация тепло- и электроснабжения
Решение общей проблемы модульных обязательств в планировании производства электроэнергии в соответствии с предположением линейных моделей производственных единиц было представлено Ана Виана и Joao Педро Педросо в Ref. Там в качестве нового стандартного подхода к оперативной оптимизации производства электроэнергии были указаны решатели MILP. Маттиас Вестерлунд и др. предложили решение для оперативной оптимизации сети DH с источниками мульокул, производящими тепло по разным ценам. Работа представляет собой очень интересный подход к оптимизации производства в DH, однако без учета когенерации. Зибик и Глэдыш предложили эмпирическую формулу для поиска оптимальной стоимости доли когенерации в системах DH с термальными хранилищами. Их статья направлена на то, чтобы дать результаты, которые будут применимы к большинству систем отопления района. Fazlollahi и др. создали процедуру оптимизации в DH на стадии проектирования, кондиционируя оптимальную работу в предопределенных условиях. Основное внимание уделялось инвестиционному планированию, а не оперативной оптимизации. Sartor и Dewallef проанализировали преимущества добавления теплового хранилища в существующую систему DH, поставляемую с тЭЦ-завода. Авторы попытались найти оптимальное решение для хранения данных систем. Аналогичная работа была проделана Франко и Versace с акцентом на техническую эффективность и на увеличение доли кодообразуемого тепла в системе DH. Эти работы показывают, что каждый случай запланированного хранения тепловой энергии должен быть отдельно проанализирован для того, чтобы скорректировать размер этого хранилища. Romanchenko et al. 'a' представили решение оптимизации смешанного линейного программирования (MILP) для нахождения оптимальной нагрузки на ТЭЦ на основе прогноза нагрузки и прогнозирования ценового профиля на электроэнергию. Решение было реализовано на языке программирования GAMS и применено к большой шведской системе DH. Опыт фактической работы системы DH, поставляемой как ТЭЦ-заводом, так и тепловыми насосами, со стратегией управления, основанной на ценах на электроэнергию, был описан в Ref. Работа дает редкое представление о практике попыток оптимизации производства с использованием прогнозов цен на электроэнергию.
2.2. Моделирование тЭЦ заводов
Компания Badyda построила общую модель турбины для извлечения бэк-давления и подтвердила ее с помощью измерений с оперативного блока. Модель довольно сложная, и ее можно рассматривать как ссылку на упрощенные модели. Szapajko и Rusino- wicz 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 с «10», и, таким образом, проще в реализации. Дальнейшего

Results (Russian) 3:

Vandermeulen and others провели всеобъемлющий обзор литературы, посвященной региональной гибкости в области отопления и ее эксплуатации.литература [1].обзор трех наиболее популярных программ хранения тепловой энергии в ЦТ, а также стратегии контроля в цт.
Статья 2.1.оптимизация комбинированного производства тепла и электроэнергии
Ana Viana and Joao Pedro Pedroso в литературе [2] предлагают общее решение вопроса о агрегатах в планах выработки электроэнергии на основе линейных моделей производственных блоков.в качестве нового стандартного метода оптимизации производства электроэнергии был назван поисковый прибор MILP.Маттиас веттерлунд и другие.[3] предлагается оптимальное решение для оптимизации функционирования многоистой сети ЦТ, производящей тепло по различным затратам.Эта работа предлагает очень интересный подход к оптимизации производства ЦТ, но не предусматривает комбинированного производства тепла и электроэнергии.Ziebik and Gladysz [4] предложили эмпирическую формулу для определения оптимальной доли производства тепла и тепла в системе DH с тепловым пространством.их статья предназначена для того, чтобы дать результаты, применимые к большинству региональных систем отопления.Fazollahi et al.[5] на этапе проектирования была создана оптимизация ЦТ, учитывающая оптимальное функционирование в заранее определенных условиях.упор делается на планирование инвестиций, а не на оптимизацию операций.Sartor and Dewallef [6] проанализировали преимущества увеличения запасов тепловой энергии в существующих системах ЦТ, предоставляемых ТЭЦ.автор пытается найти оптимальное хранилище для данной системы.Аналогичная работа была проделана в Франко и версаце [7], где основное внимание уделялось повышению технической эффективности и увеличению доли комбинированного производства тепла и электроэнергии в системе ЦТ.Эти работы свидетельствуют о том, что для корректировки размера накопительного пространства необходимо проводить отдельный анализ каждого планируемого места.романченко и другие.[8] предлагается оптимизировать схему линейного планирования с использованием комбинированного целого ряда показателей для оптимального распределения нагрузки тепловых электростанций на основе прогнозов нагрузки и цен на электроэнергию.Эта программа была внедрена на языке программирования GAMS и используется в рамках шведской системы DH.В справочной литературе [9] описывается практический опыт эксплуатации систем ЦТ на тепловых электростанциях и тепловых насосах, а также стратегии регулирования на основе цен на электроэнергию.Эта работа дает редкую информацию о практике оптимизации производства с использованием прогнозов цен на электроэнергию.
Статья 2.2.модель ТЭЦ
Badyda [10] разработала общую модель турбин с противодавленным отбором пара, которая была проверена с использованием измерений эксплуатационного агрегата.Эта модель является сложной и может служить ориентиром для упрощенной модели.Szapajko and Rusino - wicz предложили интересные полуэмпирические методы моделирования комбинированного производства тепла и электроэнергии, а также продемонстрировали в справочной литературе их применение при эксплуатации термоэлектрических агрегатов.[11] и [12].их модели проще, чем [10], и поэтому их легче реализовать.далее