Определение оптимального состава теплового оборудования у активных потребителей с учетом аккумулирования энергии на основе агентных технологий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Определение оптимального состава теплового оборудования у активных потребителей с учетом аккумулирования энергии является актуальной задачей, так как число активных потребите лей с каждым годом расчет, и это оказывает значительное влияние на функционирование систем теплоснабжения. В последние годы совершенствуются технологии производства энергии, появляются новые способы ее преобразования и увеличивается аккумулирующая способность систем хранения тепловой энергии. В тоже время при поиске оптимального состава оборудования у активных потребителей необходимо учитывать интересы системы централизованного теплоснабжения, т.е. находить баланс между централизованной и распределенной выработкой тепловой энергии. В виду такой постановки задачи необходимо применять новые подходы к ее решению в условиях разных интересов с учетом наличия активных элементов в системе теплоснабжения. В исследовании применяется мультиагентный подход, который позволяет представить систему теплоснабжения в виде набора агентов со своим поведением и в результате их взаимодействия выполнять поиск решения. В статье выполнена математическая постановка задачи определения оптимального состава теплового оборудования у активных потребителей с системами аккумулирования энергии с учетом интересов системы централизованно го теплоснабжения на основании обобщенного критерия желательности. Разработана структура мультиагентной системы для решения поставленной задачи и алгоритмы работы агентов этой мультиагентной системы. Создана мультиагентная модель тестовой схемы системы теплоснабжения. Проведен ряд экспериментов и выполнен анализ полученных результатов, показывающих работоспособность предложенной авторами методики определения оптимального состава теплового оборудования у активных потребителей с учетом аккумулирования энергии.

Об авторах

Е. А. Барахтенко

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: barakhtenko@isem.irk.ru
ORCID iD: 0000-0002-6934-0025
Иркутск

Г. С. Майоров

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук

Email: mayorovgs@isem.irk.ru
ORCID iD: 0000-0002-7405-1965
Иркутск

Д. В. Соколов

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук

Email: sokolov_dv@isem.irk.ru
ORCID iD: 0000-0002-4068-7770
Иркутск

В. Б. Ташлыкова

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук

Email: vsb@isem.irk.ru
ORCID iD: 0009-0000-2586-7637
Иркутск

Список литературы

  1. Difs K. National Energy Policies: Obstructing the Reduction of Global CO2 Emissions? An Analysis of Swedish Energy Policies for the District Heating Sector // Energy Policy. 2010. Vol. 38. P. 7775–7782.
  2. Ali P.O., Kim K.N. Analysis of Indonesia’s priority selection: Energy transition, ener gy-related measures, mining governance, and resource transition using the analytic hier archy process (AHP) // Energy for Sustainable Development. 2024. Vol. 83. P. 101559.
  3. Sdringola P., Pipiciello M., Ricci M., Gianaroli F., Menegon D., Trentin F., Turrin F., Di Pi etra B. Prosumers and district heating: Experimental validation of strategies to improve ther mal energy production and consumption // Energy and Buildings. 2025. Vol. 338. P. 115713.
  4. Billerbeck A., Breitschopf B., Preuß S., Winkler J., Ragwitz M., Keles D. Perception of District Heating in Europe: A Deep Dive into Influencing Factors and the Role of Regulation // Energy Policy. 2024. Vol. 184. P. 113860.
  5. Pipiciello M., Caldera M., Cozzini M., Ancona M.A., Melino F., Pietra B.D. Experi mental characterization of a prototype of bidirectional substation for district heating with thermal prosumers // Energy. 2021. Vol. 223. P. 120036.
  6. Барахтенко Е.А., Майоров Г.С., Соколов Д.В., Ташлыкова В.Б. Выбор источников энергии у активных потребителей в системе централизованного теплоснабжения с применением агентных технологий // Известия Российской академии наук. Энергетика. 2024. № 5. С. 42–58.
  7. Chatterjee S., Mariani M., Fosso Wamba S. Prosumers’ intention to co-create business value and the moderating role of digital media usage // Journal of Business Research. Vol. 163. P. 113920.
  8. Yang C., Liu J., Liao H., Liang G., Zhao J. An improved carbon emission flow method for the power grid with prosumers // Energy Reports. 2023. Vol. 9. P. 114–121.
  9. Sporleder M., Rath M., Ragwitz M. Solar Thermal vs. PV with a Heat Pump: A Com parison of Different Charging Technologies for Seasonal Storage Systems in District Heating Networks // Energy Convers. Manage.: X. 2024. Vol. 22. P. 100564.
  10. Alhuyi Nazari M., Rungamornrat J., Prokop L., Blazek V., Misak S., Al-Bahrani M., Ahma di M.H. An Updated Review on Integration of Solar Photovoltaic Modules and Heat Pumps towards Decarbonization of Buildings // Energy Sustain. Dev. 2023. Vol. 72. P. 230–242.
  11. Mohanraj M., Karthick L., Dhivagar R. Performance and Economic Analysis of a Heat Pump Water Heater Assisted Regenerative Solar Still Using Latent Heat Storage // Appl. Therm. Eng. 2021. Vol. 196. P. 117263.
  12. Song Y., Cao F. The Evaluation of the Optimal Medium Temperature in a Space Heat ing Used Transcritical Air-Source CO Heat Pump with an R134a Subcooling De vice // Energ. Conver. Manage. 2018. Vol. 166. P. 409–423.
  13. Stanek W., Simla T., Gazda W. Exergetic and Thermo-Ecological Assessment of Heat Pump Supported by Electricity from Renewable Sources // Renew. Energy. 2019. Vol. 131. P. 404–412.
  14. Gallo A.B., Simões-Moreira J.R., Costa H.K.M., Santos M.M., Moutinho dos Santos E. Energy Storage in the Energy Transition Context: A Technology Review // Renew. Sustain. Energy Rev. 2016. Vol. 65. P. 800–822.
  15. Logenthiran T., Srinivasan D., Khambadkone A.M., Aung H.N. Multiagent system for real-time operation of a microgrid in real-time digital simulator // IEEE Trans. Smart Grid. 2012. Vol. 3. P. 925–933.
  16. El Hafiane D., El Magri A., Chakir H.E., Lajouad R., Boudoudouh S. A multi-agent system approach for real-time energy management and control in hybrid low-voltage microgrids // Results in Engineering. 2024. Vol. 24. P. 103035.
  17. Захахатнов В.Г., Попов В.М., Афонькина В.А. Функция желательности Харринг тона как критерий оптимального выбора зерносушилки // Известия Оренбург ского государственного аграрного университета. 2022. № 2(94). С. 110–114.
  18. Николаев А.Е. Методика оценки состояния научно-технологического потенциала оборонно-промышленного комплекса России с использованием функции желательности Харрингтона // Экономический анализ: теория и практика. № 30 (333). С. 22–33.
  19. Беспалов В.И., Котлярова Е.В. Основные принципы совершенствования методики социо-эколого-экономической оценки состояния окружающей среды территорий промышленных зон крупных городов // Инженерный вестник Дона. 2011. № 4. С. 137–144.
  20. Меренков А.П., Хасилев В.Я. Теория гидравлических цепей. М.: Наука. 1985. 278 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

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».