Methodology for Creating Mathematical Models of Thermal Power Plants for Conducting Optimization Studies of Operating Modes of the Electric Power System

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The authors present a methodology for creating mathematical models of thermal power plants for the problems of optimizing the operating modes of an electric power system. The thermal power plant models allow simulating thermal power plants for studying large electric power systems in a short time. The mathematical model of a thermal power plant is based on models of turbines and boiler units. The turbine and boiler unit models use coefficients of specific electricity generation based on thermal consumption and specific heat consumption for electricity generation for each type of the main generating equipment. The equipment models take into account a nonlinear decrease in the internal relative efficiency of the turbine with a decrease in heat consumption at the turbine inlet in relation to the nominal flow rate and the efficiency of boiler units with a decrease in their thermal load in relation to the nominal. The use of models of this type makes it possible to optimize the main composition of operating turbines and boiler units with changes in electrical and thermal loads. The proposed methodology is also applicable to constructing dependencies of hourly fuel consumption on electrical and thermal loads and to determining the annual fuel consumption of a thermal power plant based on calculations of its operation in average winter and average summer modes. An example of calculating the operating modes of a thermal power plant is given in this article. The authors used the method of stepped optimization developed at ESI SB RAS when conducting optimization studies of the operating modes of thermal power plants.

About the authors

E. L. Stepanova

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: step@isem.irk.ru
Russian Federation, Irkutsk

A. M. Kler

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Email: step@isem.irk.ru
Russian Federation, Irkutsk

P. V. Zharkov

Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Email: step@isem.irk.ru
Russian Federation, Irkutsk

References

  1. Клер А.М., Жарков П.В., Епишкин Н.О., Степанова Е.Л., Карамов Д.Н. Определение наилучших режимов электроэнергетической системы, имеющей в составе ТЭЦ и ГЭС методом ступенчатой оптимизации // Известия РАН. Энергетика, 2024. № 3. С. 46–63. doi: 10.31857/S0002331024030036
  2. Клер А.М., Степанова Е.Л., Жарков П.В. Методика создания математических моделей теплофикационных ядерных энергоблоков, предназначенных для проведения оптимизационных исследований автономных электроэнергетических систем // Известия РАН. Энергетика, 2023. № 6. С. 17–30. doi: 10.31857/S0002331023050047
  3. Подковальников С.В., Хамисов О.В., Семенов К.А. Концептуально-методологические и прикладные вопросы обоснования развития электроэнергетических систем в современных условиях // Известия РАН. Энергетика, № 5. 2022. C. 3–21. doi: 10.31857/S0002331022050077
  4. Kler A.M., Zharkov P.V., Epishkin N.O. Parametric optimization of supercritical power plants using gradient methods // Energy, 2019. Vol. 189. doi: 10.1016/j.energy.2019.116230.
  5. Эффективные методы схемно-параметрической оптимизации сложных теплоэнергетических установок: разработка и применение / Под ред. А.М. Клера. Рос. акад. наук, Сиб. Отд. Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева. – Новосибирск: Академическое издательство “Гео”, 2018. 145 с.
  6. Voropai N.I., Stennikov V.A. Hierarchical Modeling of Energy Systems. Elsevier, 2023. Chapter 7. P. 457–502. https://doi.org/10.1016/C2022-0-02475-2
  7. Клер А.М., Тюрина Э.А. Оптимизационные исследования энергетических установок и комплексов. – Новосибирск: Академическое издательство “Гео”, 2016. 298 с.
  8. Теплоэнергетика и теплотехника: Справочная серия. Под обшей редакцией А.В. Клименко и В.М. Зорина. – М.: Издательский дом МЭИ, 2007. 648 с.
  9. Приказ Министерства энергетики РФ от 30 декабря 2008 г. № 323 “Об утверждении порядка определения нормативов удельного расхода топлива при производстве электрической и тепловой энергии” (с изменениями и дополнениями в ред. Приказов Минэнерго России от 10.08.2012 № 377, от 23.07.2015 № 494, от 30.11.2015 № 904).
  10. Трухний А.Д., Ломакин Б.В. Теплофикационные паровые турбины и турбоустановки: учеб. пособие. 2-е изд. М.: МЭИ, 2006. 560 с.
  11. Трембовля В.И., Фингер Е.Д., Авдеева А.А. Теплотехнические испытания котельных установок. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Энергоатомиздат, 1991. 416 с.
  12. Тепловой расчет котельных установок: нормативный метод. СПб.: Изд-во НПО ЦКТИ, 1998. 258 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. The relationship between the useful electric power and fuel consumption of a thermal power plant.

Download (91KB)
3. Fig. 2. The TeplSh interface with the image of the lists of set and optimized parameters of the investigated thermal power plant.

Download (682KB)
4. Fig. 3. Dependence of fuel consumption on the useful electric power of a thermal power plant in the average winter operating mode.

Download (101KB)
5. Fig. 4. The dependence of fuel consumption on the useful electric power of a thermal power plant during an average summer operation.

Download (104KB)

Copyright (c) 2025 Российская академия наук

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».