Математическая модель потокораспределения индивидуального теплового пункта

Математическое моделирование тепловых и гидравлических режимов в индивидуальном тепловом пункте (ИТП) приоритетная задача для проектирования, регулировки и диспетчеризации систем теплоснабжения в целом. ИТП являются связующим звеном между тепловыми сетями и инженерными системами зданий, поэтому их надежность и безопасность в значительной степени зависят от принятия корректных проектных решений, которые невозможны без разработки адекватных математических моделей. Необходимы решения, которые позволят существенно повысить качество регулирования отпуска тепловой энергии на ИТП. Использование математической модели ИТП позволит также планировать мероприятия по рациональному использованию энергетических ресурсов. Проблема надежности трубопроводных сетей ИТП требует более строгого внимания к принятию проектных решений. Таким образом, уточненные математические модели тепловых пунктов позволяют одновременно, и экономить капиталовложения, и обеспечивать надежность транспортирования тепловой энергии.

Цель: разработка математической модели потокораспределения индивидуального теплового пункта для обеспечения надежности и безопасности систем централизованного теплоснабжения в режиме реального времени. Методы: компьютерное моделирование потокораспределения на ИТП с различными характеристиками и схемами их присоединения к сетям централизованного теплоснабжения. Результаты: предложена математическая модель ИТП, позволяющая оценивать надежность его работы за счет использования компьютерных и программных технологий. Создано программное обеспечение, позволяющее проводить измерение в режиме реального времени. Показано, что регулирование тепловых потоков не всегда соответствуют фактическим потребностям зданий, что может приводить к неверной оценке удельных тепловых потерь. Выводы: построенная математическая модель теплового пункта позволяет получать достаточно полную картину состояния потокораспределения на ИТП и оценить надежность теплоснабжения зданий и сооружений.

1. Современное состояние, тенденции и задачи интеллектуализации систем теплоснабжения (обзор). Н. Н. Новицкий, З. И. Шалагинова, А. В. Алексеев [и др.]. Теплоэнергетика 2022; (5): 65 – 83. DOI 10.1134/S0040363622040051. EDN LJDTZX.

2. Цифровизация и цифровая трансформация теплоэнергетики как фактор повышения эффективности тепловой инфраструктуры (обзор). Е. Ю. Головина, Е. В. Самаркина, Н. Е. Буйнов, М. В. Евлоева. Теплоэнергетика 2022; (6): 3 – 16. DOI 10.1134/S0040363622060042. EDN FJUVAB.

3. Bingwen Zhao, Hanyu Zheng, Ruxue Yan. Распределение тепла тепловым пунктом системы централизованного теплоснабжения на основе прогнозирования нагрузки. Теплоэнергетика 2024; (4): 89 – 100. DOI 10.56304/S0040363624040088. EDN FTGZME.

4. Колосов М. В., Липовка А. Ю., Липовка Ю. Л. Система мониторинга теплопотребления зданий. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов 2024; 335 (7): 206-220. DOI 10.18799/24131830/2024/7/4443. EDN ZKPPUO.

5. Петрущенков В. А. Расчет режимов работы централизованных систем теплоснабжения в непроектных условиях. Теплоэнергетика 2022; (5): 84 – 94. DOI 10.1134/S0040363622050046. EDN VXNYVF.

6. Расчет ценового поля на тепловую энергию на основе экстремальной задачи поиска оптимального потокораспределения в теплоснабжающих системах. В. А. Стенников, О. В. Хамисов, А. В. Пеньковский, А. А. Кравец. Теплоэнергетика 2024; (1): 41 – 49. DOI 10.56304/S0040363624010077. EDN HBZTLR.

7. Прогнозирование энергоэффективности в топливно-энергетическом комплексе на основе модели MLP. И. У. Рахмонов, З. М. Шаюмова, В. Я. Ушаков, Н. Н. Ниёзов, Д. А. Жалилова. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2026; 337 (1): 213 – 227.

8. Жуань С., Мамонова Т. Е., Худоногова Л. И. Моделирование аппаратно-программного комплекса для мониторинга скорости изменения давления жидкости или газа в трубопроводе. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов 2025; 336 (9): 124 – 151.

9. Dan Wang, Wanfu Zheng, Zhe Wang, Zhifu Wu, Baiqiang Shen, Shiming Tian, Quantifying the potential of load flexibility for building HVAC system using model predictive control strategy, Energy and Buildings, Volume 323, 2024, 114819, ISSN 0378 – 7788, https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2024.114819

10. Saman Taheri, Alireza Jafarian Amiri, Ali Razban, Real-world implementation of a cloud-based MPC for HVAC control in educational buildings, Energy Conversion and Management, Volume 305, 2024, 118270, ISSN 0196-8904, https://doi.org/10.1016/j.enconman.2024.118270