close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Методическое и программное обеспечение для оптимизации параметров теплоснабжающих систем.

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
Соколов Дмитрий Витальевич
МЕТОДИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ
ПАРАМЕТРОВ ТЕПЛОСНАБЖАЮЩИХ
СИСТЕМ
Специальность 05.13.18 — Математическое моделирование,
численные методы и комплексы программ
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Иркутск — 2013
2
Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Институте систем энергетики им. Л. А. Мелентьева Сибирского
отделения Российской академии наук (ИСЭМ СО РАН).
Научный
руководитель:
Официальные
оппоненты:
доктор технических наук, профессор
Стенников Валерий Алексеевич
Деканова Нина Петровна,
доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения»,
профессор
Максимов Алексей Сергеевич,
кандидат технических наук, ФГБУН Институт систем
энергетики им. Л. А. Мелентьева Сибирского отделения
РАН, старший научный сотрудник
Ведущая
организация:
ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный
технический университет»
Защита состоится «1» июля 2013 года в 9:00 часов на заседании диссертационного совета Д 003.017.01 при ФГБУН Институте систем энергетики им.
Л. А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук по адресу: 664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130, к. 355.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБУН Института систем энергетики им. Л. А. Мелентьева СО РАН.
Отзыв на автореферат в двух экземплярах с подписью составителя, заверенный печатью организации, просим направлять по адресу диссертационного совета: 664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130.
Автореферат разослан «
Ученый секретарь
диссертационного совета
» мая 2013 года.
Клер Александр Матвеевич
3
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность. Теплоснабжающие системы (ТСС) в условиях сурового
российского климата имеют высокую социальную и экономическую значимость. В настоящее время они превратились в сложные пространственно распределенные трубопроводные системы (ТПС) централизованного снабжения
потребителей тепловой энергией. Сложность ТСС связана с их замкнутыми
двухлинейными схемами, многокольцевой структурой, наличием множества
теплоисточников и управляющих элементов (насосных и дроссельных станций, регуляторов, тепловых пунктов).
Важное значение для обеспечения работоспособности ТСС имеет задача
определения ее оптимальных параметров, которая может иметь как самостоятельное значение, так и рассматриваться в качестве подзадачи общего
процесса решения задач оптимального развития и реконструкции ТСС. Возрастающие требования к эффективности ТСС вызывают необходимость решения перечисленных задач для сетей реальных размеров, что невозможно
выполнить без декомпозиции расчетных схем ТСС. Существующие методы и
алгоритмы зачастую не позволяют проводить расчеты с учетом декомпозиции расчетной схемы. Для преодоления этих проблем необходима разработка
новой методики решения задачи оптимизации параметров многоконтурных
ТСС, которая позволить решать задачи реальной размерности за счет многоуровневой декомпозиции расчетной схемы ТСС и обеспечит получение работоспособного решения в двухлинейных тепловых сетях.
Большие размеры ТСС и вычислительная сложность используемых моделей, методов и алгоритмов делают невозможным решение задач оптимизации параметров ТСС без применения специализированного программного
обеспечения (ПО). Основными недостатками существующего ПО являются:
а) закрытая монолитная архитектура, значительно затрудняющая его развитие; б) невозможность гибкого управления итерационными вычислительными процессами; в) невозможность адаптации под особенности развития и
состав оборудования конкретных ТСС. Развитие информационных технологий предоставляет новые возможности, которые могут быть использованы
при построении современного ПО и его усовершенствовании.
Объектом исследования являются задачи оптимального развития и реконструкции ТСС и применяемые для их решения методическое обеспечение
и инструментальные средства.
4
Предметом исследования являются математические модели, методы,
алгоритмы и ПО, применяемые для решения задач оптимизации параметров
ТСС.
Целью диссертационного исследования является разработка методического и программного обеспечения для решения задач оптимизации параметров ТСС.
Для достижения поставленной цели исследования в работе решаются следующие задачи:
1. Разработка принципов многоуровневой декомпозиции модели тепловой
сети, которые обеспечат решение задач оптимизации параметров ТСС большой размерности.
2. Разработка методики решения задачи оптимизации параметров многоконтурных ТСС, основанной на применении многоуровневой декомпозиции
модели тепловой сети.
3. Разработка эффективных алгоритмов численного решения задач оптимизации параметров ТСС.
4. Разработка методического подхода к построению ПО для комплексного
решения задач оптимального развития и реконструкции ТСС.
5. Реализация программного комплекса для решения задач оптимизации
параметров ТСС на базе предложенного методического обеспечения.
6. Применение разработанного методического и программного обеспечения для подготовки рекомендаций по преобразованию реальных ТСС.
Методами и средствами исследования являются: теория гидравлических цепей, математическое программирование, дискретная математика,
теория алгоритмов, методы системного и прикладного программирования,
методы проектирования баз данных и информационных систем.
Положения, выносимые на защиту:
1. Методика решения задачи оптимизации параметров сложных многоконтурных ТСС.
2. Новые алгоритмы численного решения задач оптимизации параметров
разветвленных и многоконтурных ТСС.
3. Методический подход к разработке ПО для решения задач оптимального развития и реконструкции ТСС.
Научная новизна работы определяется следующими положениями:
1. Разработана новая методика решения задачи оптимизации параметров
многоконтурных ТСС, основанная на многоуровневой декомпозиции модели
5
тепловой сети, которая позволяет перейти от исходной задачи к подзадачам
меньшей размерности и сложности.
2. Разработаны новые алгоритмы численного решения задач оптимизации
параметров разветвленных и многоконтурных ТСС на базе методов теории
гидравлических цепей, позволяющие решать задачи с учетом многоуровневой
декомпозиции модели тепловой сети:
— эффективный алгоритм метода многоконтурной оптимизации, позволяющий при решении задачи учитывать различную скорость сходимости
вычислительного процесса для иерархических уровней модели;
— параллельный алгоритм, реализующий метод динамического программирования и обладающий высоким быстродействием.
3. Впервые предложен методический подход к разработке ПО для решения задач оптимального развития и реконструкции ТСС, основанный на применении концепции модельно-управляемой архитектуры, метапрограммирования и формализованных знаний о предметной области в виде онтологий.
Практическая значимость. Разработанные методика и алгоритмы позволяют решать практические задачи оптимизации параметров ТСС большой
(реальной) размерности и применяются для оптимизации параметров многоконтурных сетей при решении практических задач оптимального развития и
реконструкции ТСС. Разработанные быстродействующие алгоритмы используются при организации сложных итерационных расчетов. Предложенный
параллельный алгоритм позволяет использовать возможности современной
многопроцессорной (многоядерной) вычислительной техники, что приводит
к значительному сокращению времени решения прикладных задач.
Разработанный методический подход может быть использован при реализации ПО для решения задач оптимального развития и реконструкции
ТСС. На базе этого подхода разработан программно-вычислительный комплекс (ПВК) СОСНА-М для решения задач оптимизации параметров ТСС.
ПВК может применяться в научно-исследовательских, проектных и эксплуатационных организациях, занимающихся вопросами теплоснабжения.
Применение разработанного методического и программного обеспечения
позволяет получать рекомендации по преобразованию ТСС, повышающие
эффективность их работы и качество снабжения потребителей тепловой энергией.
Апробация работы. Результаты работы докладывались на ряде международных и всероссийских конференций, в числе которых: всероссийская
6
научно-практическая конференция «Повышение эффективности производства и использования энергии в условиях Сибири» (Иркутск, 2009 г., 2013 г.);
всероссийская конференция «Информационные и математические технологии в науке и управлении» (Иркутск–Байкал, 2009 г., 2010 г., 2011 г.); конференция-конкурс молодых ученых ИСЭМ СО РАН (2009 г., 2010 г., 2011 г.); всероссийская конференция «Винеровские чтения» (Иркутск, 2011 г.); российскомонгольская конференция по математическому моделированию, вычислительно-информационным технологиям и управлению (Монголия, Ханх, 2011 г.);
международная научно-практическая конференция «Информационные системы и технологии в энергетике и жилищно-коммунальной сфере» (Украина, Ялта, 2011 г.); международная научно-практическая конференция «Математическое моделирование, оптимизация и управление потокораспределением в инженерных сетях» (Украина, Ялта, 2011 г.); всероссийский семинар
с международным участием «Трубопроводные системы энергетики» (Тверь,
2012 г.). Результаты работы докладывались и обсуждались на семинарах и
заседаниях секции Ученого совета ИСЭМ СО РАН.
Личный вклад. Результаты, составляющие новизну и выносимые на защиту, получены лично автором.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 97 наименований. Общий объем
диссертации — 138 страниц.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 работ, пять из них
в рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК России.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обосновывается актуальность работы. Ставятся цели и задачи исследования. Приводятся основные положения работы.
В первой главе дается анализ существующего положения и постановка
задач исследования. Рассматриваются существующие методы и ПО, предназначенные для решения задач оптимизации параметров ТСС.
Разработкой методов решения задач оптимизации параметров ТПС занимались такие отечественные ученые, как А. М. Занфиров, Б. Л. Шифринсон,
В. Я. Хасилев, Г. Е. Кикачейшвили, А. Е. Мурадян, М. Г. Сухарев, Е. Р. Ставровский и др., из зарубежных ученых — E. Alperovits, G. Eiger, D. Morgan,
I. Goulter, D. Savic, G. Walters, M. Cunha, J. Sousa и др.
7
В рамках основанной в ИСЭМ СО РАН (СЭИ) теории гидравлических цепей (ТГЦ) разработаны эффективные методы оптимизации параметров ТПС.
Для разветвленных сетей А. П. Меренковым разработан метод пошаговой оптимизации на базе динамического программирования (ДП). Для многоконтурных сетей С. В. Сумароковым разработан метод многоконтурной оптимизации (МКО), основанный на последовательном улучшении решений. Важная
особенность перечисленных методов состоит в том, что они позволяют полностью учесть особенности используемого дискретного набора оборудования
и сложность математических моделей. Дальнейшее развитие применительно
к ТСС эти методы получили в работах Б. М. Кагановича, В. Р. Чупина, Е. В.
Сенновой, В. А. Стенникова, Т. Б. Ощепковой и др.
Разработкой ПО для компьютерного моделирования и оптимизации ТПС
занимались А. В. Храмов, Т. Б. Ощепкова, Н. Н. Новицкий, В. Р. Чупин, В. В.
Токарев, А. В. Алексеев и др.
Методам построения ПО посвящены работы E. Gamma, S. Mellor, M. Fowler,
A. Alexandrescu, А. П. Ершова, М. М. Горбунова-Посадова, В. В. Липаева и
др., в ИСЭМ СО РАН — Л. Д. Криворуцкого, А. М. Клера, Л. В. Массель,
А. С. Максимова и др. Вопросами разработки и применения онтологий занимались Т. Gruber, N. Guarino, Т. А. Гаврилова, Л. А. Калиниченко, М. Р.
Когаловский, Ю. А. Загорулько и др., в ИСЭМ СО РАН — Л. В. Массель,
С. К. Скрипкин, Т. Н. Ворожцова и др. В области параллельных вычислений
выделяются работы E. Dijkstra, В. В. Воеводина, Вл. В. Воеводина и др.
В выводах по главе обосновывается выбор разработанных в рамках ТГЦ
методов ДП и МКО в качестве основых для решения задач оптимизации параметров ТСС. Ставятся задачи исследования, направленные на разработку
методического и программного обеспечения.
Во второй главе рассматриваются модели, методы и алгоритмы, предлагаемые для решения задач оптимизации параметров ТСС.
Постановка задачи оптимизации параметров разветвленных и многоконтурных ТСС представляется в следующем виде. Заданными являются: 1) схема тепловой сети из m узлов и n участков, представляемая в виде ориентированного графа GТС = (J, I), где J — множество вершин (узлов), I —
множество дуг (участков); J = J1 ∪ J2 ∪ J3 = J п ∪ J о , где J1 , J2 и J3 —
множества соответственно потребителей, источников и точек разветвления
на схеме, J п и J о — множества узлов соответственно подающей и обратной
магистралей; I = I л ∪ I пт ∪ I ист , где I л = I п ∪ I о = I1 ∪ I2 — множество участ-
8
ков линейной части сети, состоящее соответственно из участков подающей
I п и обратной магистралей I о , I1 и I2 — множества соответственно существующих и новых участков; I пт и I ист — множества участков-потребителей
и участков-источников; I3 ⊂ I л — участки, на которых установлены или
разрешаются насосные станции; 2) длины участков L = {l1 , . . . , ln }; 3) стандартный набор диаметров трубопроводов D = {dс1 , . . . , dсk }; 4) ограничения
на способы реконструкции существующих участков Ui , i ∈ I1 ; 5) ограничения на давления в узлах и скорости на участках; 6) табличные коэффициенты и технико-экономические показатели, необходимые для решения задачи;
7) нагрузки потребителей и производительности источников; 8) типоразмеры
стандартных насосных станции T = {γ1 , . . . , γk }.
В результате решения задачи необходимо определить оптимальные параметры ТСС: 1) «узкие места» в системе — участки с недостаточной пропускной способностью; 2) расходы на участках x; 3) давления в узлах P̄;
4) диаметры новых участков di , i ∈ I2 ; 5) участки, для которых необходима реконструкция, диаметры di и способы их реконструкции ui ∈ Ui , i ∈ I1 ;
6) напоры Hi и места установки насосных и дроссельных станций для участков i ∈ I3 ; 7) располагаемые напоры у потребителей ∆Hi , i ∈ I пт .
Требуется минимизировать функцию приведенных дисконтированных по
времени затрат в ТСС, имеющую следующий вид:
X
X
Z(d, H, P̄, x) =
Ziс (di ) +
Ziн (Hi , xi )+
i∈I л
+
X
i∈I л
Ziэ (xi , di ) +
X
i∈I л
i∈I
X3
Ziт (di ) +
Zjпт (Pj ) → min,
(1)
j∈J1
где Ziс — затраты на сооружение и эксплуатацию линейной части сети; Ziн —
затраты на сооружение и эксплуатацию насосных станций; Ziэ — стоимость
электроэнергии, расходуемой на перекачку теплоносителя; Ziт — стоимость
тепловых потерь; Zjпт — затраты на электроэнергию, расходуемую на подачу
теплоносителя потребителю j; d = (d1 , . . . , dn )T , x = (x1 , . . . , xn )T и H =
(H1 , . . . , Hn )T — соответственно векторы диаметров, расходов и напоров; P̄ =
(P1 , . . . , Pm )T — вектор давлений в узлах.
Составляющие функции затрат представляются следующими зависимостями:
(2)
Ziс (di ) = fc Kуд (di )li , i ∈ I1 ,
Ziс (di ) = (a + fc )Kуд (di )li , i ∈ I2 ,
(3)
9
xi Hi
(1 + µi ), i ∈ I1 ∩ I3 ,
ηн
xi Hi
(1 + µi ), i ∈ I2 ∩ I3 ,
Ziн (Hi , xi ) = C1 (a + fн )Kiн
ηн
Ziн (Hi , xi ) = C1 fн Kiн
Ziт (di ) = zт qт (di )li , i ∈ I л ,
(4)
(5)
(6)
xi hi (di , xi )
τi , i ∈ I л ,
(7)
ηн
Gj Pj
τi , j ∈ J1 ,
(8)
Zjпт (Pj ) = C1 zэ
ηн
где li — длина участка i; Kуд (di ) — удельные капиталовложения в трубопровод, задаваемые таблично; a — коэффициент приведения (дисконтирования);
fc и fн — доли амортизационных отчислений соответственно по участку и насосной станции; Kiн — удельные капиталовложения в насосную станцию; ηн —
коэффициент полезного действия насосной станции; µi — коэффициент резерва на насосной станции i; C1 — коэффициент, зависящий от размерности
величин; zт — стоимость теплоэнергии; qт (di ) — удельные теплопотери, задаваемые таблично; zэ — стоимость электроэнергии; τi — число часов работы
в год; hi (di , xi ) — потери напора на участке i, определяемые в соответствии
с выражением
Ziэ (xi , di ) = C1 zэ
hi (di , xi ) = si (di )x2i = ϕi
(1 + αi )li 2
xi , i ∈ I л ,
5,25
di
(9)
где ϕi — коэффициент, зависящий от эквивалентной шероховатости трубопровода на участке i; αi — коэффициент местных потерь на участке i.
Потокораспределение в ТСС задается узловой моделью, имеющей следующий вид:


Ax − G


T
(10)
 y − Ā P̄  = 0,
y + H − SXx
где Ā, A — соответственно полная m×n-матрица инцидентности и (m−1)×nматрица инцидентности линейно-независимых узлов и участков расчетной
схемы; y = (y1 , . . . , yn ) — вектор перепадов давлений на участках; S =
diag (s1 , . . . , sn ) и X = diag (|x1 |, . . . , |xn |) — диагональные матрицы соответственно сопротивлений и расходов; G = (G1 , . . . , Gm−1 ) — вектор узловых
отборов или притоков.
Система условий и ограничений включает:
10
— ограничения на давление в узлах Pj
P j ≤ Pj ≤ P j , j ∈ J;
(11)
— ограничения на скорость течения теплоносителя по участкам сети vi
v i ≤ vi ≤ v i , i ∈ I л ;
(12)
— ограничения на располагаемый напор у потребителей ∆Hi
∆Hi = Pjп − Pjо ≥ ∆H i , i ∈ I пт , jп ∈ J п , jо ∈ J о ,
(13)
где jп и jо — узлы-потребители соответственно подающего и обратного
трупоброводов, ∆H i — минимальный располагаемый напор;
— условия дискретности диаметров трубопроводов (14), видов реконструкции (15) и оборудования для насосных станций (16):
di ∈ Di ⊂ D, i ∈ I л ,
(14)
ui ∈ Ui ⊂ U, i ∈ I л ,
(15)
Hi ∈ Ti ⊂ T, i ∈ I3 .
(16)
В результате решения задачи минимизации функции (1) при условиях (9)–
(16) необходимо определить оптимальные параметры ТСС.
Проведенные исследования методов МКО и ДП позволили сделать вывод
о возможности декомпозиции модели тепловой сети и предложить новую методику решения задач оптимизации параметров сложных многоконтурных
ТСС большой размерности. Разработанная методика позволяет за счет многоуровневой декомпозиции модели тепловой сети перейти от исходной сложной задачи к иерархически связанному множеству подзадач, каждая из которых обладает меньшей размерностью и сложностью в сравнении с исходной
задачей. Методика включает: 1) принципы многоуровневой декомпозиции модели тепловой сети; 2) принципы «увязки» решений между иерархическими
уровнями модели тепловой сети в процессе оптимизации параметров ТСС;
3) алгоритм динамической декомпозиции модели сети на кольцевую часть и
тупиковые ответвления; 4) алгоритм верхнего уровня для оптимизации параметров ТСС с учетом располагаемых напоров у потребителей; 5) алгоритмы
методов МКО и ДП, ориентированные на решение задачи с учетом многоуровневой декомпозиции модели тепловой сети.
11
В рамках разработанной методики предлагается выделение следующих
иерархических уровней модели тепловой сети (рис. 1): 1) тепловая сеть в целом; 2) подающая и обратная магистрали; 3) кольцевая и древовидные части
(тупиковые ответвления) подающей и обратной магистралей; 4) отдельные
элементы тепловой сети (участки, насосные станции и т.д.).
Подающая магистраль
Кольцевая
часть
Кольцевая
часть
Тупиковое
ответвление
Тупиковое
ответвление
Обратная магистраль
Рисунок 1 – Иерархические уровни модели тепловой сети
Предлагаемая методика предполагает выполнение следующих этапов при
решении задачи расчета оптимальных параметров ТСС.
1. Расчет узловых расходов в соответствии с заданными нагрузками, режимами и температурным графиком.
2. Многоуровневая декомпозиция модели тепловой сети.
3. Расчет оптимальных параметров обратной магистрали методом МКО.
4. Корректировка ограничений на давления у потребителей в узлах подающей магистрали с учетом полученных давлений в узлах обратной магистрали
для обеспечения необходимых располагаемых напоров у потребителей.
5. Расчет оптимальных параметров подающей магистрали методом МКО.
6. Определение суммарных затрат и капиталовложений в ТСС в соответствии с параметрами, полученными при оптимизации.
7. Проверка полученного по системе решения на способность обеспечивать
различные режимы функционирования ТСС.
8. Если режимы не обеспечиваются, то осуществляется корректировка исходных данных и выполняется переход к шагу 1.
На шаге 4 представленного алгоритма происходит динамическая корректировка ограничений на давления у потребителей, что приводит к получению
12
решения, обеспечивающего необходимые располагаемые напоры (13) у потребителей. Для этого применяется следующее выражение
max(P jп , Pjо + ∆H i ) ≤ Pjп ≤ P jп ,
(17)
где jп и jо — узлы-потребители соответственно подающей и обратной магистралей; Pjп и Pjо — давления в улах jп и jо соответственно; i — участокпотребитель, соединяющий узлы jп и jо ; ∆H i — минимальный располагаемый
напор; P jп и P jп — соответственно нижнее и верхнее ограничения на давления в узле jп ; Динамическая корректировка ограничений позволяет снизить
давления у потребителей, что приводит к сокращению затрат в сеть и электроэнергию.
Аддитивный целевой функционал (1) позволяет применять метод ДП для
решения задачи. Идея этого метода состоит в многошаговом процессе определения параметров элементов сети (участков и узлов) путем их последовательного подбора в направлении от потребителей к источнику. Область
поиска решения (рис. 2), образуемая между верхними (P j , j ∈ J) и нижними (P j , j ∈ J) ограничениями на давления, делится на n интервалов (по
количеству участков), которые разбиваются на µ ячеек (определяющих точность решения). Задача решается в три этапа: 1) «прямой ход», в процессе
которого последовательно заполняются все ячейки и формируется множество
условно-оптимальных вариантов; 2) выбор варианта для всей сети с наименьшей стоимостью; 3) «обратный ход», в процессе которого восстанавливаются
параметры и составляющие затрат, соответствующие выбранному варианту.
Математически процесс определения условно-оптимального варианта в ячейке z на шаге i описывается рекуррентным уравнением
∗
Zi∗ (P̃jz ) = min
[Ziтп (dui ) + Ziнc (P̃˜jk − P̃jz ) + Zi−1
(Pj+1,k )], z = 1, . . . , µ, (18)
u
di ∈Di
k=1,...,µ
где Ziтп — затраты на трубопровод диаметра dui , включающие стоимость строительства, эксплуатации, расходуемой электроэнергии и теплопотерь; P̃jz и
P̃˜ — соответственно давления перед насосной станцией и после нее в ячейjk
ках z и k соответственно; Ziнc — затраты в насосную станцию с напором
∗
P̃˜jk − P̃jz = Hiz ; Zi−1
(Pj+1,k ) — сумма затрат на шаге i − 1 в ячейке k; Zi∗ —
сумма затрат в выбранный условно-оптимальный вариант.
Выбор оптимальных параметров многоконтурных ТСС осуществляется
с помощью метода МКО, в основе которого лежит методический принцип
13
Давления
P̄3
P̄2
P̄5
P̄1
P̱3
3
P̱2
P̱1
P̄4
P̱4
4
P̱5
5
2
1
4
3
2 Участки сети 1
Рисунок 2 – Иллюстрация процесса оптимизации параметров тепловой сети
методом динамического программирования
последовательного улучшения решений. При этом в исходной задаче выделяются две подзадачи: 1) расчет потокораспределения в сети (расходов x и
давлений P̄) при фиксированных диаметрах d и напорах H; 2) оптимизация параметров (диаметров d, напоров H и давлений P̄) методом ДП для
фиксированных расходов x. Идея метода МКО состоит в организации итерационного вычислительного процесса последовательного улучшения параметров ТСС, в ходе которого попеременно решаются перечисленные подзадачи. Критерием остановки вычислительного процесса является прекращение
уменьшения целевой функции или совпадение диаметров трубопроводов на
соседних итерациях.
При решении задачи оптимизации параметров подающей и обратной магистралей используется следующий разработанный алгоритм метода МКО,
ориентированный на многоуровневую декомпозицию модели тепловой сети.
1. Декомпозиция модели рассчитываемой магистрали сети на кольцевую
часть и тупиковые ответвления.
2. Формирование множества JS узлов на схеме, в которых есть инцидентные
участки, принадлежащие как кольцевой части сети, так и тупиковым ответвлениям.
3. Расчет начального потокораспределения в кольцевой части сети и в тупиковых ответвлениях.
4. Вызов «прямого хода» метода ДП для определения условно-оптимальных
вариантов параметров всех тупиковых ответвлений.
5. Перенос давлений и стоимостей условно-оптимальных вариантов, полученных на уровне тупиковых ответвлений, на уровень кольцевых сетей для
14
всех узлов j ∈ JS .
6. Вызов «прямого хода» метода ДП для определения условно-оптимальных
вариантов параметров кольцевой части ТСС, при этом в узлах j ∈ JS «увязываются» давления и затраты кольцевой части и тупиковых ответвлений.
7. Выбор в главном источнике варианта, соответствующего решению с наименьшей стоимостью затрат в ТСС.
8. Вызов «обратного хода» метода ДП для восстановления параметров и составляющих затрат кольцевой и тупиковых частей сети.
9. Расчет потокораспределения в кольцевой части сети и в тупиковых ответвлениях.
10. Если критерии остановки вычислительного процесса не достигнуты, то
выполняется переход к шагу 5.
Условно-оптимальные решения, полученные в узлах присоединения тупиковых ответвлений к кольцевой части сети, «стыкуются» с результатами
кольцевой части во время вычислительного процесса МКО. При этом используется следующий принцип. Если узел j является начальным как для
участков кольцевой части, так и для участков тупиковых ответвлений, то
в ячейках этого узла происходит «увязка» давлений и суммирование затрат.
Обозначим Jij множество узлов, давления в которых необходимо «увязать»
в узле j на шаге i вычислительного процесса. «Увязка» давлений осуществляется в соответствии с выражением
Pjz = maxj P̃kz , z = 1, . . . , µ.
(19)
k∈Ji
Обозначим Iji множество всех исходящих из узла j участков, затраты по
которым необходимо учесть на шаге i вычислительного процесса. Суммирование затрат происходит в соответствии с выражением
X
∗
∗
Ziz =
Zrz
, z = 1, . . . , µ.
(20)
r∈Iji
На рис. 3 представлен фрагмент декомпозированной модели тепловой сети. После расчета участка 5 необходимо определить параметры участка 6.
Перед его расчетом происходит «увязка» давлений и затрат между частями
декомпозированной модели тепловой сети.
Основная особенность предложенного алгоритма состоит в том, что во
время решения задачи тупиковые ответвления методом ДП рассчитываются
15
~
(P1,2 , Z3*,2 )
P4
6
3
2
1
3
3
2
1
5
~ ~
max(P1,2 , P4,2 )
3
2
1
Z3*,2  Z5*,2
~
( P4, 2 , Z5*, 2 )
P4
3
2
4
1
3
6
5
5
Рисунок 3 – Пример «увязки» результатов между иерархическими уровнями
только один раз, а во время итерационного процесса МКО рассчитываются
параметры только кольцевой части сети. При этом решения кольцевой части
и тупиковых ответвлений «увязываются» в соответствии с указанными ранее принципами. Практическая значимость этого алгоритма состоит в уменьшении размерности исходной задачи за счет получения подзадач меньшего
размера и сокращении общего времени решения исходной задачи.
Разработанный автором параллельный алгоритм на базе метода ДП позволяет решать задачи оптимизации параметров как разветвленных, так и
многоконтурных ТСС. При этом учитывается многоуровневая декомпозиция
модели тепловой сети. Для оптимизации многоконтурных сетей предполагается применение разработанного алгоритма в рамках итерационного процесса
МКО. Алгоритм предоставляет возможность рассчитывать часть расчетной
схемы, что хорошо сочетается с предлагаемой в работе методикой. Для представления структуры сети при работе алгоритма использованы технологии
разреженных матриц, что обеспечило высокую скорость его работы.
Основная идея нового алгоритма состоит в организации многопоточного
вычислительного процесса, в ходе которого параметры некоторых элементов сети определяются одновременно во время наиболее сложной в вычислительном плане подзадачи — «прямого хода» метода ДП (рис. 4). Во время
многошагового вычислительного процесса параметры элементов сети последовательно определяются в направлении от потребителей к теплоисточнику.
Расчет начинается с: 1) участков, оканчивающихся конечными потребителями; 2) участков, дополняющих выбранное дерево до полной схемы (что
позволяет решать задачу, не «разрезая» расчетную схему сети в дерево);
16
3) участков, «разрывающих» контуры замкнутой циркуляции (что позволяет
рассчитывать сети, содержащие такие контуры). Номера участков, для которых можно проводить оптимизацию их параметров, записываются в очередь.
Вычислительные потоки, каждый из которых может одновременно решать
задачу оптимизации одного участка, извлекают номера участков из очереди
и рассчитывают их параметры. После расчета участка алгоритм проверяет,
рассчитаны ли другие участки, исходящие из общего с уже рассчитанным
участком узла. Если все исходящие из общего узла участки рассчитаны, то
в очередь ставятся участки, оканчивающиеся этим узлом. Вычислительный
процесс завершается, когда рассчитаны все исходящие из теплоисточников
участки сети.
7
3
Очередь
1
2
4
6
5
2
6
4
1
Оптимизатор
Поток 1
Расчёт участка 1
Поток 2
Расчёт участка 2
Поток 3
Расчёт участка 4
Поток 4
Расчёт участка 6
Рисунок 4 – Иллюстрация работы параллельного алгоритма
В третьей главе излагаются основные положения разработанного методического подхода к построению ПО и результаты его применения при реализации ПВК СОСНА-М. Этот подход позволяет разрабатывать ПО для
решения задач оптимального развития и реконструкции ТСС и ориентирован на реализацию разработанной в ИСЭМ комплексной методики решения
перечисленных задач.
В качестве основы предлагаемого подхода выбрана концепция модельноуправляемой архитектуры (Model-Driven Architecture — MDA), которая представляет собой совокупность методических принципов автоматического построения сложных программных систем на основе предварительно разработанных моделей. Разработанный подход включает: 1) методику автоматического построения сложных программных систем на основе концепции MDA,
современных методов метапрограммирования и применения онтологий; 2) базовую архитектуру ПО, ориентированного на особенности решаемой при-
17
кладной задачи; 3) принципы построения инструментальной платформы как
единой универсальной основы для разработки ПО для решения комплекса задач оптимального развития и реконструкции ТСС; 4) принципы разработки
и применения универсальных программных компонентов; 5) методику автоматической организации вычислительного процесса при решении прикладной
задачи.
Основные особенности разработанного методического подхода: 1) концепция MDA адаптирована к задачам оптимального развития и реконструкции
ТСС; 2) алгоритм верхнего уровня, определяющий схему взаимодействия
программных компонентов и ход вычислительного процесса, строится автоматически во время построения программной системы, что дает дополнительную гибкость в организации сложных итерационных вычислений; 3) привлечение широкого набора технологий метапрограммирования, что предоставляет возможность автоматически формировать программную систему и гибко
настраивать ее на особенности развития и состав оборудования конкретной
ТСС; 4) модель программной системы строится автоматически на основе знаний, хранение которых организовано в виде онтологической системы.
Основные этапы построения программной системы согласно разработанной методике (этапы 3 и 4 выполняются автоматически):
1. Построение онтологической системы, которая состоит из метаонтологии,
множества предметных онтологий (онтологии ТСС, онтологии задач и онтологии ПО) и машины вывода.
2. Разработка универсальных программных компонентов, реализующих модели элементов ТСС, методы и алгоритмы решения прикладных задач.
3. Автоматическое построение модели программной системы на основе онтологической системы под прикладную задачу, особенности развития и состав
оборудования конкретной ТСС.
4. Построение программной системы на основе ее модели при помощи технологий метапрограммирования.
5. Применение программной системы при решении прикладных задач.
Разработанный методический подход был успешно применен при реализации ПВК нового поколения СОСНА-М1 для решения задач оптимизации параметров ТСС2 . В результате применения разработанного методического подхода при реализации ПВК СОСНА-М удалось создать открытую для разви1
2
Синтез Оптимальных Систем с учетом НАдежности.
Реализация ПВК СОСНА-М выполнена автором совместно с Е. А. Барахтенко.
18
тия программную систему. Реализованный ПВК состоит из 62 программных
компонентов. Объем написанного программного кода более 4000 строк. Основные компоненты ПВК и схема их взаимодействия представлены на рис. 5.
Модели элементов
Онтология
ТСС
Онтология
задач
Конфигурация
Машина
вывода
Граф решения
задачи
Потоки
Описание
задачи
Онтология
ПО
Управляющий
компонент
Параметры
ТСС
Метаданные
База
данных
Динамическое
программирование
Ввод и вывод
данных
Расчѐт
потокораспределения
Сходимость МКО
Модель
сети
Компонент
декомпозиции
Декомпозированная
модель сети
Рисунок 5 – Архитектура программного комплекса СОСНА-М
В четвертой главе представлены результаты исследования и практического применения разработанного методического и программного обеспечения для расчета реальных ТСС. Предлагаемые методика и алгоритмы, реализованные в ПВК СОСНА-М, применялись для решения задач оптимальной реконструкции ТСС Центрального и Адмиралтейского районов СанктПетербурга, города Братска и пос. Магистральный. При помощи разработанного ПВК были определены: 1) «узкие места» в системе — участки с недостаточной пропускной способностью; 2) зоны действия теплоисточников; 3) способы реконструкции существующих участков сети и оптимальные для них
диаметры; 4) параметры насосных подкачивающих станций; 5) напоры на
источниках; 6) располагаемые напоры у потребителей; 7) давления в узлах
сети и расходы на ее участках. Выполненные сопоставления полученных результатов, с одной стороны, позволяют сделать вывод о их достоверности,
адекватности разработанных алгоритмов и правильности программных реализаций. С другой стороны, они показали, что получаемые решения обладают
лучшими экономическими показателями (табл. 1), что объясняется примене-
19
нием автоматической корректировки ограничений на давления у потребителей, выполняемой в рамках предлагаемой в работе методики.
Таблица 1 – Приведенные затраты в теплоснабжающие системы
Магистраль
ТСС
Обратная
Подающая
Итого
ТСС Санкт-Петербурга
ТСС Братска
ПВК СОСНА-М ПВК СОСНА ПВК СОСНА-М ПВК СОСНА
Приведенные затраты, млн. руб./год
793,36
793,36
424,24
424,24
815,98
859,50
371,05
396,11
1609,34
1652,86
795,29
820,35
Результаты проведенных расчетов были использованы при подготовке рекомендаций по оптимальной реконструкции названных ТСС. Результаты решения задачи реконструкции ТСС Братска представлены на рис. 6.
РГК.2
РГК.1
H = 62 м
Условные обозначения
теплоисточник
H = 45 м
dс = 70, dн = 100
dс = 500, dн = 600
H = 40 м
dс = 350, dн = 400
ИТЭЦ-6-1
ИТЭЦ-6-2
насосная
станция
dс - существующий
диаметр
dн - новый диаметр
реконструируемые
участки
оптимальные зоны
действия
теплоисточников
Рисунок 6 – Рекомендованные мероприятия по реконструкции теплоснабжающей системы Братска
Двухлинейная модель тепловой сети ТСС Центрального и Адмиралтейского районов Санкт-Петербурга содержит 3238 участков и 3186 узлов подающей и обратной магистралей. В результате многоуровневой декомпозиции этой модели исходная задача сведена к иерархически связанному набору подзадач оптимизации параметров многоконтурных и разветвленных
сетей меньшей размерности и сложности. Кольцевые части подающей и обратной магистралей, полученные при декомпозиции модели сети, содержат
по 537 участков. Оптимизация параметров каждой из этих кольцевых частей
20
представляет собой подзадачу, которая в 6 раз меньше исходной задачи. Реализованные в ПВК СОСНА-М алгоритмы, учитывающие многоуровневую
декомпозицию модели тепловой сети, обеспечили получение решения задачи
за 4 с. Применение параллельных вычислений в сочетании с многоуровневой
декомпозицией модели сети позволило найти решение за 1,5 с. ПВК СОСНА,
применявшийся ранее в ИСЭМ СО РАН для решения задач оптимизации
параметров ТСС, нашел решение задачи за 166 с.
Проведенные вычислительные эксперименты показали, что разработанный параллельный алгоритм позволяет получать ускорение вычислительного
процесса практически пропорциональное количеству вычислительных ядер
процессора и выполняемых потоков (рис. 7). Представленные результаты получены на процессоре Intel i7-2600 с четырьмя вычислительными ядрами.
Время, 10
с.
8,03
4,46
5
2,83
2,38
2,21
2,23
4
8
16
32
0
1
2
Количество
потоков
Рисунок 7 – Зависимость времени счета от количества потоков
В заключении перечисляются основные результаты, полученные в ходе
выполнения диссертационной работы.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
1. Разработана новая методика решения задачи оптимизации параметров
многоконтурных ТСС, основанная на многоуровневой декомпозиции
модели тепловой сети, которая позволяет от исходной задачи перейти
к подзадачам меньшей размерности и сложности.
2. Разработаны новые алгоритмы численного решения задач оптимизации параметров разветвленных и многоконтурных ТСС на базе методов теории гидравлических цепей, позволяющие решать задачи с учетом многоуровневой декомпозиции модели тепловой сети: а) эффективный алгоритм метода многоконтурной оптимизации, позволяющий при
решении задачи учитывать различную скорость сходимости вычислительного процесса для иерархических уровней модели; б) параллельный
алгоритм, реализующий метод динамического программирования и обладающий высоким быстродействием.
21
3. Разработан методический подход к реализации ПО для решения задач
оптимального развития и реконструкции ТСС, основанный на применении концепции модельно-управляемой архитектуры, метапрограммирования и формализованных знаний в виде онтологий.
4. Разработаны программные компоненты, содержащие реализации предложенных в работе алгоритмов.
5. Реализован программный комплекс СОСНА-М, основанный на методическом обеспечении, созданном в рамках выполненной работы.
6. Разработанное методическое и программное обеспечение применено при
подготовке рекомендаций по оптимальной реконструкции реальных ТСС.
7. Результаты работы применены в проекте по гранту РФФИ № 13-0700297 (2013 г.) и проекте по гранту программы Президиума РАН № 15
(2012–2013 гг.).
СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ
Публикации в рекомендованных ВАК журналах
1. Стенников В. А., Барахтенко Е. А., Соколов Д. В. Применение метапрограммирования в программном комплексе для решения задач схемнопараметрической оптимизации теплоснабжающих систем // Программная инженерия. — М.: Новые технологии, 2011. — № 6. — C. 31–35.
2. Стенников В. А., Барахтенко Е. А., Соколов Д. В. Методы комплексного развития и реконструкции теплоснабжающих систем с применением современных информационных технологий // Промышленная энергетика. — М.: НТФ «Энергопрогресс», 2012. — № 4. — C. 17–22.
3. Соколов Д. В., Стенников В. А., Ощепкова Т. Б., Барахтенко Е. А.
Программный комплекс нового поколения для схемно-параметрической
оптимизации многоконтурных теплоснабжающих систем // Теплоэнергетика. — М.: МАИК «Наука/Интерпериодика», 2012. — № 4. — С. 72–
77.
4. Sokolov D. V., Stennikov V. A., Oshchepkova T. B. and Barakhtenko Ye. A.
The New Generation of the Software System Used for the Schematic–Parametric Optimization of Multiple Circuit Heat Supply Systems, Thermal
Engineering, 2012, Vol. 59, No. 4, pp. 337–343.
5. Стенников В. А., Барахтенко Е. А., Соколов Д. В. Применение онтологий при реализации программного комплекса для решения задач оп-
22
тимального проектирования теплоснабжающих систем // Информационные технологии. — М.: Новые технологии, 2013. — № 3. — C. 2–7.
Прочие публикации
6. Соколов Д. В. Программный комплекс «СОСНА-2» для схемно-параметрической оптимизации сложных теплоснабжающих систем // Труды
XV Байкальской всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении». Часть III. — Иркутск:
ИСЭМ СО РАН, 2010. — C. 158–164.
7. Соколов Д. В. Принципы разработки программного комплекса нового
поколения для оптимизации параметров многоконтурных теплоснабжающих систем // Труды молодых учёных ИСЭМ СО РАН, Вып. № 41. —
Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2011. — C. 340–347.
8. Барахтенко Е. А., Соколов Д. В. Программный комплекс нового поколения для проектирования теплоснабжающих систем // Винеровские
чтения. Труды IV Всероссийской конференции, Часть II. — Иркутск:
ИрГТУ, 2011. — C. 12–19.
9. Стенников В. А., Барахтенко Е. А., Соколов Д. В. Метод многоконтурной оптимизации систем теплоснабжения и его программная реализация на основе современных информационных технологий // Комунальне господарство мiст. Серiя «Технiчнi науки та архiтектури»: Збiрник наукових праць. Випуск 101. — Харкiв: ХНАМГ, 2011. — С. 421–
427.
10. Стенников В. А., Барахтенко Е. А., Соколов Д. В. Универсальная инструментальная платформа разработки программного обеспечения для
математического моделирования и оптимизации теплоснабжающих систем // Комунальне господарство мiст. Серiя «Технiчнi науки та архiтектури»: Збiрник наукових праць. Випуск 101. — Харкiв: ХНАМГ,
2011. — С. 441–448.
11. Стенников В. А., Барахтенко Е. А., Соколов Д. В. Создание программного обеспечения для оптимизации теплоснабжающих систем на основе инструментальной платформы // Радиоэлектроника и информатика: научно-технический журнал. — Харьков: ХНУРЭ, 2011. — № 3. —
С. 60–64.
Соискатель
Д. В. Соколов
Соколов Дмитрий Витальевич
Методическое и программное обеспечение
для оптимизации параметров
теплоснабжающих систем
Специальность 05.13.18 — Математическое моделирование,
численные методы и комплексы программ
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Лицензия ИД № 00639 от 05.01.2000. Лицензия ПЛД № 40-61 от 31.05.1999.
Бумага писчая. Печать офсетная. Формат 60×84 1/16. Усл. печ. л. 1,25.
Подписано в печать 17.05.2013. Тираж 100 экз. Заказ № 92.
Отпечатано полиграфическим участком ИСЭМ СО РАН.
664033, Иркутск, ул. Лермонтова, 130.
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
2
Размер файла
965 Кб
Теги
обеспечение, оптимизация, методические, система, теплоснабжающих, параметры, программного
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа