CC BY
25
DOI: 10.21122/1029-7448-2017-60-6-571-583 УДК 621.181
Анализ и параметрическая оптимизация энерготехнологических установок
на базе силового оборудования компрессорных станций магистральных газопроводов
В. А. Седнин1*, А. А. Абразовский1*
'^Белорусский национальный технический университет (Минск, Республика Беларусь)
© Белорусский национальный технический университет, 2017 Belarasian National Technical University, 2017
Реферат. Для анализа и параметрической оптимизации комбинированных энерготехнологических установок на базе газоперекачивающих агрегатов компрессорных станций магистрального газопровода были разработаны математические модели макроуровня. В ходе исследования указанные модели применены для получения регрессионных зависимостей. Для этого использовали результаты численного эксперимента, при планировании которого применяется математический аппарат регрессионного анализа. Предполагается, что результаты опыта представляют собой независимые, нормально распределенные, случайные величины с приблизительно равными дисперсиями. При этом изучается зависимость критерия оптимизации от величины управляющих параметров (факторов). Планирование, проведение и обработка результатов эксперимента проводились в такой последовательности: выбор критериев оптимизации, выбор управляющих параметров (факторов), кодирование факторов, составление матрицы планирования эксперимента, оценка значимости коэффициентов регрессии, проверка адекватности модели и воспроизводимости опытов. В качестве критериев оптимизации были приняты электрическая мощность и КПД комбинированных энерготехнологических установок, в качестве управляющих параметров для установки с детандер-генераторным агрегатом - температура топливного газа перед детандером, давление топливного газа после детандера, температура воздуха, подаваемого в компрессор двигателя, а для установки с паросиловым блоком - степень сжатия в компрессоре двигателя, расход пара на технологию и температура воздуха, подаваемого в компрессор двигателя. Применение указанного методического подхода позволяет получить простые полиномиальные зависимости, которые значительно упрощают процедуры анализа, параметрической оптимизации и оценки эффективности при технико-экономических обоснованиях вариантов строительства энергетических объектов.
Ключевые слова: комбинированная энерготехнологическая установка, детандер-генераторная установка, паросиловая установка, газоперекачивающий агрегат, регрессионные зависимости, численный эксперимент
Для цитирования: Седнин, В. А. Анализ и параметрическая оптимизация энерготехнологических установок на базе силового оборудования компрессорных станций магистральных газопроводов / В. А. Седнин, А. А. Абразовский // Энергетика. Изв. высш. учеб. заведений и энерг. объединений СНГ. 2017. Т. 60. № 6. С. 571-583. DOI: 10.21122/1029-7448-2017-60-6571-583
Адрес для переписки Address for correspondence
Седнин Владимир Александрович Sednin Vladimir А. Белорусский национальный технический университет Bekrusian National Technical University
просп. Независимости, 65/2, 65/2 Nezavisimosty Ave.,
220013, г. Минск, Республика Беларусь 220013, Minsk, Republic of Belarus
Тел.: +375 17 293-92-16 Tel.: +375 17 293-92-16
pte@bntu.by pte@bntu.by
Analysis and Parametric Optimization of Energy-and-Technology Units
on the Basis of the Power Equipment of Compressor Plants of Main Gas Pipelines
V. А. Sednin1), А. А. Abrazovskii1)
'-Belarusian National Technical University (Minsk, Republic of Belarus)
Abstract. On the basis of the gas compressor units of compressor plants of a main gas pipeline mathematical models of the macro-level were generated for analysis and parametric optimization of combined energy-and-technology units. In continuation of the study these models was applied to obtain the regression dependencies. For this purpose, a numerical experiment was used which had been designed with the use of regression analysis mathematical tool, which assumes that the test results should represent independent, normally distributed, random variables with approximately equal variance. Herewith we study the dependence of the optimization criterion on the value of control parameters (factors). Planning, conducting and processing of results of the experiment was conducted in the following sequence: choice of the optimization criteria, selection of control parameters (factors), encoding factors, the matrix of experiment compiling, assessing significance of regression coefficients, testing the adequacy of the model and reproducibility of the experiments. As the optimization criteria the electricity capacity and efficiency of combined energy-technology units were adopted. As control parameters for the installation with a gas-expansion-and-generator machine the temperature of the fuel gas before the expander, the pressure of the fuel gas after the expander and the temperature of the air supplied to the compressor of the engine were adopted, while for the steam turbine the adopted optimization criteria were compression in the compressor of the engine, the steam consumption for the technology and the temperature of the air supplied to the compressor of the engine. The application of the outlined methodological approach makes it possible to obtain a simple polynomial dependence, which significantly simplify the procedures of analysis, parametric optimization and evaluation of efficiency in the feasibility studies of the options of construction of the energy facilities.
Keywords: combined energy-and-technology unit, gas-expansion-and-generator unit, steam turbine, gas compressor unit, regression dependencies, numerical experiment
For citation: Sednin V. А., Abrazovskii А. А. (2017) Analysis and Parametric Optimization of Energy-and-Technology Units on the Basis of the Power Equipment of Compressor Plants of Main Gas Pipelines. Energetika. Proc. CIS Higher Educ. Inst. and Power Eng. Assoc. 60 (6), 571-583. DOI: 10.21122/1029-7448-2017-60-6-571-583 (in Russian)
Энергетическая целесообразность создания комбинированных энерготехнологических установок (КЭТУ) на базе газоперекачивающих агрегатов (ГПА) компрессорных станций магистрального газопровода доказана в [1-5]. Результаты параметрической оптимизации технологической схемы КЭТУ в составе ГПА, детандер-генераторной установки (ДГУ) и теплообменных аппаратов для охлаждения транспортируемого природного газа и воздуха, подаваемого в компрессор ГТУ (рис. 1), приведены в [3, 4].
Продукты сгорания после газовой турбины разделяются на два потока. Первый поток направляется в теплообменный аппарат V для подогрева топливного газа, идущего на детандер. Второй поток направляется в теплообменный аппарат X для подогрева воды, идущей в абсорбционную холодильную машину (АБХМ). Холодная вода из АБХМ направляется в теп-лообменные аппараты I, IX для охлаждения воздуха и транспортируемого природного газа соответственно. Электрическая энергия, вырабатывае-
мая в детандер-генераторной установке, идет на собственные нужды КС и стороннему потребителю.
Рис. 1. Принципиальная схема комбинированной энерготехнологической установки в составе газоперекачивающих агрегатов и детандер-генераторной установки:
I, V, IX, X - теплообменный аппарат; II - компрессор; III - камера сгорания; IV - газовая турбина; VI - нагнетатель; VII - детандер; VIII - генератор;
XI - абсорбционная холодильная машина (АБХМ); 1-3 - воздух; 4, 8-13 - природный газ; 5, 6, 7, 22, 29, 30 - продукты сгорания; 14, 16, 17 - механическая энергия;
15 - электрическая энергия; 18-21, 25, 26 - вода холодного контура АБХМ;
23, 24 - вода горячего контура АБХМ; 27, 28 - вода из контура оборотного водоснабжения
компрессорной станции
Fig. 1. The concept of a combined energy-and-technology unit in the composition of the gas compressor units and the a gas-expansion-and-generator machines: I, V, IX, X - heat exchanger; II - compressor; III - combustion chamber; IV - gas turbine; VI - supercharger; VII - gas-expansion machine; VIII - generator;
XI - absorption refrigerating machine (ABRM); 1-3 - air; 4, 8-13 - natural gas; 5, 6, 7, 22, 29, 30 - products of combustion; 14, 16, 17 - mechanical energy;
15 - electric energy; 18-21, 25, 26 - water of the cold circuit of ABRM; 23, 24 - water of the hot circuit of ABRM; 27, 28 - water from the circuit of the reverse water supply of the compressor plants
Для параметрической оптимизации разработана математическая модель макроуровня. При составлении системы балансовых уравнений принято, что транспортные элементы (связи) схемы идеальные, т. е. в них отсутствуют энергетические и материальные потери. Энергетические потери в транспортных элементах учитывались через коэффициенты потерь энергии в связываемых ими технологических элементах. Материальные потери в технологических элементах (утечки и присосы) также приняты нулевыми.
В продолжение исследования вышеуказанная математическая модель была применена для получения регрессионных зависимостей, для чего использовали численный эксперимент [6-9]. При планировании эксперимента применяется математический аппарат регрессионного анализа, в связи
с которым предполагается, что результаты опыта должны представлять собой независимые, нормально распределенные, случайные величины с приблизительно равными дисперсиями. При этом изучается зависимость критерия оптимизации от величины управляющих параметров (факторов). Модель объекта исследования имеет вид
У = /(X, х2, ..., хк),
где у - критерий оптимизации; х1, х2, хк - факторы, которые варьируются при проведении эксперимента.
Планирование, проведение и обработка результатов эксперимента проводятся в такой последовательности [10]:
• выбор критерия оптимизации;
• выбор факторов;
• кодирование факторов;
• составление матрицы планирования эксперимента;
• оценка значимости коэффициентов регрессии;
• проверка адекватности модели и воспроизводимости опытов.
В качестве критериев оптимизации приняты электрическая мощность
( N + N Л ДГУ (^5) и КПД КЭТУ Пкэту =—15-16 , а в качестве управляющих
I <4° )
параметров - температура топливного газа перед детандером 113, давление топливного газа после детандера р4, температура воздуха, подаваемого в компрессор двигателя, ^.
В итоге функции цели имеют вид:
^5 = /О13, Р4, ч);
"ЛКЭТУ = / Р4 , <2).
Далее проведено кодирование факторов влияния, т. е. переход от абсолютных значений к относительным. В процессе кодирования осуществлены линейное преобразование координат факторного пространства с переносом начала координат в нулевую точку и выбор масштабов по осям в единицах интервалов варьирования факторов [8]
X = ,
где хI - кодированное значение фактора (безразмерная величина); X, Х10 -натуральное значение фактора (соответственно его текущее значение и значение на нулевом уровне); г^ - натуральное значение интервала варьирования фактора.
Функция цели аппроксимируется полиномом второго порядка
Б
у = Ьо + Ь xl +
Ь2 ^2 + Ь3x3 + Ь11 ^ + Ь22^2 + Ь33Х + Ь12 X1X2 + Ь13 X1X3 + Ь23 ХX3 ,
где у - критерий эффективности, соответствующий электрической мощности ДГУ и КПД КЭТУ; х1 - управляющий параметр, соответствующий температуре топливного газа перед детандером (¿13); х2 - то же, соответствующий давлению топливного газа после детандера (р4); х3 - то же, соответствующий температуре воздуха, подаваемого в компрессор двигателя (¿2).
С учетом общепринятых критериев оптимальности плана эксперимента [7-9] в данном случае выбрано ротатабельное планирование второго порядка с 20 опытами. Значения варьирования факторов и матрица эксперимента представлены в табл. 1, 2 соответственно.
Таблица 1
Наименование фактора, единица измерения Уровень варьирования Интервал варьирования
-1,682 -1 0 1 1,682
Температура газа перед детандером Г13, °С 146 160 180 200 3214 20
Давление газа после детандера р4, МПа 2,16 2,5 3 3,5 3,84 0,5
Температура воздуха перед компрессором ГТУ гъ °С 1,5 7 15 23 28,5 8
Таблица 2
Номер опыта Фактор Значение критерия оптимизации
* X2 X3 N, кВт Пкэту, %
1 +1 +1 +1 1088 29,71
2 +1 +1 -1 1076 29,70
3 +1 -1 +1 1387 29,84
4 +1 -1 -1 1372 29,84
5 -1 +1 +1 969 29,65
6 -1 +1 -1 958 29,65
7 -1 -1 +1 1243 29,78
8 -1 -1 -1 1229 29,77
9 -1,682 0 0 1046 29,69
10 1,682 0 0 1267 29,79
11 0 -1,682 0 1424 29,86
12 0 1,682 0 939 29,64
13 0 0 -1,682 1146 29,73
14 0 0 1,682 1167 29,74
15 0 0 0 1157 29,74
16 0 0 0 1157 29,74
17 0 0 0 1157 29,74
18 0 0 0 1157 29,74
19 0 0 0 1157 29,74
20 0 0 0 1157 29,74
Коэффициенты регрессии рассчитаны по следующим формулам:
20 3 20
Ь0 = 0,1663^у - 0,0568^ х2у;
1 1 1 20 8 bi = 0,0732^ X у; ь1} = 0,125^ X xj у; 1 1
10 3 20 20
} = 0,0625^ хг2у + 0,0069^Е х*У - 0,0568^ у.
1 11 1
В результате получены следующие уравнения регрессионных зависимостей для критериев оптимизации:
у(ЛГ15) = 1,15 • 103 + 66х1 - 143х2 + 6,4х3 - 6,3х1 х2 + + 0,25х1 х3 - 0,75х2х3 + 0,24x2 + 9,1х2 + 0,24х32;
у(пКЭТУ) = 30 + 0,031х1 - 0,065х2 + 0,003х3 - 0,003х1х2 + + 0,0001х1 х3 - 0,0003х2х3 + 0,01Ц2 + 0,015х22 + 0,011х32.
Дисперсия, обусловленная ошибками в определении коэффициентов регрессии, определяется по формулам [7]:
S2 = 0,166$—; 8} = 0,073s 2; Б} = 0,069$^; = 0,125$^,
Ь) у Ь ' у ' Ьи ? у ' Ь1] ? у '
где: Б} - дисперсия коэффициентов регрессии; - величина ошибки
среднего по параллельным наблюдениям.
С учетом вышеизложенного доверительный интервал определяется со значимостью, равной 95 %:
А} = ±2Б}.
В результате расчетов определено, что в (1) для критерия Л^15 нельзя считать статистически значимыми коэффициенты Ь11, Ь33, Ь13, а в (2) для критерия пКэту - коэффициенты Ь3, Ь12, Ь13, Ь23. С учетом уточнения значимости коэффициентов регрессии уравнения (1) и (2) принимают вид:
у(Л^15) = 1,15 • 103 + 66х1 - 143х2 + 6,4х3 - 6,3х1 х2 -0,75х2х3 + 9,1х^;
у (ПКЭТУ) = 30 + 0,031х1 - 0,065х 2 + 0,01Ц2 + 0,015 х2 + 0,011х32.
Оценка адекватности полученных регрессий [7] показала, что зависимости пригодны для использования с доверительной вероятностью не менее 95 %.
Для перехода к именованным (фактическим) величинам были использованы зависимости:
3 hr 3 СС 3 Г Bo = bo-I ^+ £ h, ,.±1.ьгД; Bj = t! e i~j j erej T et
,2
h
ii 2
ei eie2 eie3
33 2
e3 e\e3 e2 e3
В результате уравнения регрессий в именованных величинах преобразованы к виду:
ЛТ15 = 1,41 • 103 + 4,92^3 - 389р4 + 0,97?2 - 0,63^3р4 - 0,186р4?2 + 36,3р42;
ПКЭТУ = 30 + 0,003^13 - 0,121 р4 + 0,00003^13 - 0,059р42 + 0,000169^2.
Разница результатов расчета математических моделей и полученных регрессионных зависимостей для электрической мощности ДГУ и КПД КЭТУ во всей области исследования не превышает соответственно 2,7 и 2,1 %.
Зависимости электрической мощности и КПД КЭТУ от температуры топливного газа после детандера и давления топливного газа после детандера при температуре воздуха, подаваемого в компрессор двигателя, 15 °С представлены на рис. 2-4.
Рис. 2. Зависимость электрической мощности детандер-генераторной установки от температуры топливного газа перед детандером и давления топливного газа после детандера
Fig. 2. Dependence of the electrical capacity of the gas-expansion-and-generator machine on the temperature of the fuel gas before the expander and the pressure of the fuel gas after the expander
Оптимальные значения управляемых параметров для максимальной электрической мощности = 1424 кВт в исследованной области соста-
вили ti3 = 180 °С; p4 = 2,16 МПа; ¿2 = 15 °С при пКЭТУ = 29,9 %.
900
800 2,5
2,7 2,9 3,1
Давление газа после детандера, МПа
3,3
100 °С
120 °С
140 °С
160 °С
180 °С
Рис. 3. Зависимость электрической мощности детандер-генераторной установки от давления топливного газа после детандера при различных температурах топливного газа перед детандером
Fig. 3. Dependence of the electrical capacity of the gas-expansion-and-generator machine on the pressure of the fuel gas after the expander at the various temperatures of the fuel gas before the expander
x1
o4
о
e
э о
31,5 31,0 30,5 30,0 29,5 29,0
члера1>р.
'ПеРВД клером
180
Рис. 4. Зависимость КПД комбинированных энерготехнологических установок с детандер-генераторной установкой от температуры топливного газа перед детандером и давления топливного газа после детандера
Fig. 4. Dependence of the efficiency of the combined energy-and-technology units with a gas-expansion-and-generator machine on the temperature of the fuel gas before the expander and on the pressure of the fuel gas after the expander
Аналогичный методический подход использован и для аппроксимации математической модели технологической схемы КЭТУ в составе ГПА, теплофикационной паросиловой установки (ТПСУ) и абсорбционной холодильной машины (АБХМ) для охлаждения воздуха, подаваемого в компрессор ГТУ (рис. 5) [5].
Продукты сгорания после газовой турбины поступают в котел-утилизатор, в котором генерируется перегретый пар, необходимый для работы паровой турбины с регулируемыми отборами пара. Пар после первой ступени турбины направляется к АБХМ для получения холодной воды,
а после второй ступени - на технологические нужды энергопотребителя. Холодная вода из АБХМ поступает в теплообменный аппарат для охлаждения воздуха, подаваемого в компрессор газотурбинного двигателя.
Рис. 5. Принципиальная схема комбинированной энерготехнологической установки в составе газоперекачивающих агрегатов и паросиловой установки: I - теплообменный аппарат; II - компрессор; III - камера сгорания; IV - газовая турбина; V - нагнетатель; VI - котел-утилизатор; VII, VIII, IX - ступень паровой турбины; X - генератор; XI - конденсатор; XII - потребитель тепловой энергии; XIII - абсорбционная холодильная машина (АБХМ); 1-3 - воздух; 5, 6, 10 - продукты сгорания; 4, 7-9 - природный газ; 11-16 - пар; 19-21, 28 - конденсат; 24, 25 - вода холодного контура АБХМ; 22, 23 - вода из контура оборотного водоснабжения компрессорной станции; 17, 26, 27, 29, 30 - механическая энергия; 18 - электрическая энергия; 31 - тепловая энергия
Fig. 5. The concept of a combined energy-and-technology unit composed of gas-pumping units
and a steam turbine: I - heat exchanger; II - compressor; III - combustion chamber; IV - gas turbine; V - supercharger; VI - waste heat boiler; VII, VIII, IX - steam turbine stage; X - generator; XI - capacitor; XII - thermal energy consumer; XIII - absorption refrigerating machine (ABRM); 1-3 - air; 5, 6, 10 - combustion products; 4, 7-9 - natural gas; 11-16 - steam; 19-21, 28 - condensate; 24, 25 - water of the cold circuit of ABRM; 22, 23 - water from the circuit of the reverse water supply of the compressor plants; 17, 26, 27, 29, 30 - mechanical energy; 18 - electric energy; 31 - thermal energy
В данном случае в качестве факторов для получения регрессионной зависимости электрической мощности и КПД установки были приняты: температура воздуха, подаваемого в компрессор двигателя; степень сжатия в компрессоре двигателя и расход пара на технологию. Общий вид зависимостей:
N18 = f (t2, вк, Gi4 );
(3)
ПКЭТУ = / (¿2,Рк, (4)
где Л^18 - электрическая мощность ПСУ, кВт; ¿2 - температура воздуха, подаваемого в компрессор двигателя; рк - степень сжатия в компрессоре двигателя; G14 - технологический расход пара, кг/с.
Значения варьирования факторов и матрица эксперимента представлены в табл. 3, 4 соответственно.
Таблица 3
Наименование фактора, единица измерения Уровень варьирования Интервал варьирования
-1,682 -1 0 1 1,682
Температура воздуха, °С 1,54 7 15 23 28,46 8
Степень сжатия 13,32 14 15 16 16,68 1
Технологический расход пара, кг/с 2,64 4 6 8 9,36 2
Таблица 4
Номер опыта Фактор Значение критерия оптимизации
* х2 Х3 М8, кВт nКЭТУ, %
1 +1 +1 +1 16733 36,8
2 +1 +1 -1 18130 37,4
3 +1 -1 +1 18858 37,8
4 +1 -1 -1 20255 38,4
5 -1 +1 +1 15545 36,3
6 -1 +1 -1 16942 36,9
7 -1 -1 +1 17646 37,2
8 -1 -1 -1 19043 37,8
9 -1,682 0 0 16848 36,9
10 1,682 0 0 18867 37,8
11 0 -1,682 0 19792 38,2
12 0 1,682 0 16212 36,6
13 0 0 -1,682 18983 37,8
14 0 0 1,682 16637 36,8
15 0 0 0 17809 37,3
16 0 0 0 17809 37,3
17 0 0 0 17809 37,3
18 0 0 0 17809 37,3
19 0 0 0 17809 37,3
20 0 0 0 17809 37,3
В результате обработки полученных данных с учетом исключения статистически незначимых коэффициентов зависимости (3) и (4) приняли вид:
у(ЛТ18) = 1,78• 104 + 0,60• 103х1 -1,06• 103х2 -- 0,69 • 103 х3 - 6,2х1 х2 + 23,6х12 + 75x2 + 6,8х32;
У(ПКЭТУ) = 37,2 + 0,27х1 -0,48х2 -0,32х3 + + 0,021х12 + 0,044х22 + 0,013х32.
Оценка адекватности полученной регрессии показала, что полученная зависимость пригодна для использования с доверительной вероятностью не менее 95 %.
Переход к именованным величинам позволил уравнения (3) (4) представить в виде:
ЛТ18 = 5,03 • 104 + 75?2 -3,29• 103Рк -369014 -- 0,75?2рк + 0,37?2 + 75рк +1,690124;
П = 55 + 0,03?2 -1,8фк - 0,20014 + 0,0003?22 + + 0,045рк + 0,0030124.
Сравнение результатов расчета математической модели и полученных регрессионных зависимостей для электрической мощности ПСУ и КПД КЭТУ показало в исследованной области различие соответственно на 5,3 и 4,7 %.
Зависимости электрической мощности и КПД КЭТУ от степени сжатия в компрессоре двигателя и технологического расхода пара при температуре воздуха, подаваемого в компрессор, 15 °С представлены на рис. 6, 7.
н 19000
® 18000
Б 17000
I 16000
I 15000
| 14000
| 13000
I 12000
g 11000
° 10000
Степень
10 v
сжатия
Доли
Рис. 6. Зависимость электрической мощности комбинированной энерготехнологической установки от степени сжатия в компрессоре двигателя и технологического расхода пара
Fig. 6. Dependence of electrical capacity of a combined energy-and-technology unit on the degree of compression in the compressor of the engine and technological steam consumption
Рис. 7. Зависимость КПД комбинированной энерготехнологической установки от степени сжатия в компрессоре двигателя и технологического расхода пара
Fig. 7. Dependence of the efficiency of a combined energy-and-technology unit on the degree of compression in the compressor of the engine and technological steam consumption
ВЫВОДЫ
1. В результате численного исследования математических моделей технологических схем комбинированных энерготехнологических установок компрессорных станций магистральных газопроводов с применением методов теории планирования эксперимента получены регрессионные зависимости для электрической мощности и электрического КПД и выполнена их параметрическая оптимизация в рамках трехфакторного эксперимента.
2. Показано, что применение методологии теории планирования эксперимента в рамках выполнения численного эксперимента позволяет получить простые полиномиальные зависимости, которые значительно упрощают процедуры анализа, параметрической оптимизации и оценки эффективности при технико-экономических обоснованиях вариантов строительства энергетических объектов.
ЛИТЕРАТУРА
1. Влияние теплоутилизационного «хвоста» компрессорной станции на эффективность работы газотурбинного привода с изобарным подводом теплоты и регенеративным теп-лоиспользованием / А. П. Несенчук [и др.] // Энергетика. Изв. высш. учеб. заведений и энерг. объединений СНГ. 2013. № 4. С. 37-46.
2. Несенчук, А. П. Энергоснабжение предприятия мясоперерабатывающей отрасли за счет утилизационной теплоты ВЭР компрессорной станции магистрального газопровода / А. П. Несенчук, А. А. Абразовский, Т. В. Рыжова // Энергетика. Изв. высш. учеб. заведений и энерг. объединений СНГ. 2013. № 6. С. 32-36.
3. Седнин, В. А. Повышение эффективности газоперекачивающего агрегата компрессорной станции магистрального газопровода / В. А. Седнин, А. А. Абразовский // Энергия и Менеджмент. 2015. № 6. С. 14-16.
4. Седнин, В. А. Параметрическая оптимизация газоперекачивающего агрегата компрессорной станции магистрального газопровода / В. А. Седнин, А. В. Седнин, А. А. Абра-зовский // Энергетика и теплотехника: сб. науч. трудов / под ред. В. Е. Накорякова. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2016. Вып. 26. С. 136-144.
5. Седнин, В. А. Применение паросиловой установки для повышения энергоэффективности работы газоперекачивающего агрегата компрессорной станции магистрального газопровода / В. А. Седнин, А. А. Абразовский // Энергия и Менеджмент. 2016. № 2. С. 16-19.
6. Нинул, А. С. Оптимизация целевых функций: Аналитика. Численные методы. Планирование эксперимента / А. С. Нинул. М.: Изд-во физ.-мат. лит-ры, 2009. 336 с.
7. Тихомиров, В. Б. Планирование и анализ эксперимента (при проведении исследований в легкой и текстильной промышленности) / В. Б. Тихомиров. М.: Легкая индустрия, 1974. 262 с.
8. Шестаков, В. Н. Планирование эксперимента в оптимизационных задачах технической мелиорации грунтов / В. Н. Шестаков. Омск: СибАДИ, 2007. 95 с.
9. Адлер, Ю. П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных решений / Ю. П. Адлер. М.: Наука, 1974. 276 с.
10. Романюк, В. Н. Обоснование параметров АБТН для утилизации ВЭР на ТЭЦ с помощью пассивного эксперимента и определение соответствующих изменений различных оценок работы энергосистемы / В. Н. Романюк, А. А. Бобич // Энергия и Менеджмент. 2016. № 1. С. 14-24.
Поступила 13.09.2017 Подписана в печать 17.11.2017 Опубликована онлайн 28.11.2017
REFERENCES
1. Nesenchuk A., Romaniuk V., Аbrazovsky A., Begliak A., Ryzhova T., Begliak V., Kuzmin R. (2013) Influence of Compressor Station Waste-Heat Recovery Section on Operational Efficiency of Gas Turbine Drive with Isobaric Heat Supply and Regenerative Heat Utilization. Energetika. Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii i Energeticheskikh Ob 'edinenii SNG = Energetika. Proceedings of CIS Higher Education Institutions and Power Engineering Associations, (4), 37-46 (in Russian).
2. Nesenchuk A., Аbrazovsky A., Ryzhova T. (2013) Electric Power Supply of Meat Processing Enterprise through Utilization Heat of Compressor Station Secondary Energy Sources in Main Gasline. Energetika. Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii i Energeticheskikh Ob 'edinenii SNG = Energetika. Proceedings of CIS Higher Education Institutions and Power Engineering Associations, (6), 32-36 (in Russian).
3. Sednin V. A., Abrazovskii A. A. (2015) Improving the Efficiency of Gas Compressor Unit of a Compression Station of a Gas Pipeline. Energiya i Menedzhment [Energy and Management], (6), 14-16 (in Russian).
4. Sednin V. A., Sednin A. V., Abrazovskii A. A., Nakoryakov V. Ye. ^d.) (2016) Parametric Optimization of a Gas Compressor Unit of a Compressing Station of a Gas Pipeline. Energetika i Teplotekhnika: sb. nauch. trudov [Energy and Heat Transfer Engineering: Collected Research Works]. Novosibirsk, NSTU Publ., issue 26, 136-144 (in Russian).
5. Sednin V. A., Abrazovskii A. A. (2016) The Use of a Steam Turbine to Improve the Efficiency of a Gas Compressor Unit of a Compressor Station of Gas Pipeline. Energiya i Menedzhment [Energy and Management], (2), 16-19 (in Russian).
6. Ninul A. S. (2009) Optimization of Target Functions: Analytics. Numerical Methods. Experiment Planning. Moscow, Physical-and-Mathematical Literature Publ. 336 (in Russian).
7. Tikhomirov V. B. (1974) Planning and Analysis of Experiment (in Studies in Light and Textile Industries). Moscow, Legkaya Industriya [Light Industries] Publ., 262 (in Russian).
8. Shestakov V. N. (2007) Design of Experiments in Optimization Problems of Soil Reclamation Technology. Omsk, Siberian Automobile and Highway University (SIBADI). 95 (in Russian).
9. Adler Yu. P. (1974) Experiment Planning in the Search for Optimal Solutions. Moscow, Nau-ka Publ. 276 (in Russian).
10. Romanyuk V. N., Bobich A. A. (2016) Justification of Absorption Heat Pumps Characteristics for Disposal RES in the CHP Plants by Means of a Passive Experiment and the Determining of the Relevant Changes in the Various Estimates of the Power System Operation, Energiya i Menedzhment [Energy and Management], (1), 14-24 (in Russian).
Recеived: 13 September 2017 Accepted: 17 November 2017 Published online: 28 November 2017
