CC BY
39
сво!х властивостей. Осшльки отримали продукщю з вден-тичними властивостями - дощльно використовувати про-цес крюконцентрування для ферментованих сошв на ос-нов1 тотнамбура.
Список лггератури
1. Техника блочного вымораживания [Текст] / О.Г. Бурдо, С.И. Милинчук, В. П. Мордынский, Д. А. Ха-ренко. - О.: «Полиграф», 2011. - 294 с.
2. Бурдо, О.Г. Прикладное моделирование процессов переноса в технологических системах [Текст]: учебник / О.Г. Бурдо, Л.Г. Калинин: Учеб. - Одесса: Друк, 2008. - 348с.
3. Пат. на корисну модель 23132 Укра1ни, МПК
A23L 2/08 Спос1б отримання шляхом виморо-жування концентрованих рщких продукпв [Текст] / Бурдо О. Г.; Коваленко О. О.; Мшнчук С. I.;
Ремшна Л. П.; власник Одес. нац. акад. харч. технолог -u200613021. Заяв. 11.12.2006.-0пуб.-10.05.2007, бюл. № 6.
4. Коваленко, Е.А. Разработка технологии концентрирования вишневого и абрикосового соков методом блочного вымораживания [Текст]: дис. ... канд. техн. наук: 05.18.13 - технология консервированных продуктов (технические науки) / Коваленко Елена Александровна; Одес. гос. акад. пищ. технологий. - О., 1997. - 132 с.
5. Буланша, Н.А. Розробка технологи ферментованих продукпв на основi тошнамбура [Текст]: дис. ... канд. техн. наук: 05.18.13 - технолопя консервова-них i охолоджених харчових продукпв. / Буланша Наталя Анатолпвна; Одес. нац. акад. харч. технол. Одеса, 2013. - 123с.
КОМПРОМИССНЫЕ РЕШЕНИЯ ДЛЯ КОГЕНЕРАЦИОННЫХ СИСТЕМ
Бодарев Александр Дмитриевич
кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий, Одесского национального морского
университета Бодарев Дмитрий Александрович ассистент кафедры информационных технологий, Одесский национальный морской университет
КОМПРОМ1СН1РШЕННЯ ДЛЯ КОГЕНЕРАЦ1ЙНИХ СИСТЕМ
Бодарев Олександр Дмитрович, кандидат технгчних наук, доцент кафедри тформацшних технологт, Одеський нацюнальний морський унгверситет Бодарев Дмитро Олександрович
асистент кафедри тформацшних технологш, Одеський нацгональний морський унгверситет A COMPROMISE SOLUTION FOR COGENERATION SYSTEMS
Bodarev A.D., Ph.D., associate Professor of the department of information technology, Odessa national maritime university Bodarev D. A., assistant of the department of information technology, Odessa national maritime university АННОТАЦИЯ
В статье применена методология многокритериального принятия решений для выбора компромисса между термодинамическими и экономическими показателями применительно к локальным системам преобразования энергии. Использовано представление об оптимальности по Парето. Концепция нечетких множеств позволяет принимающему решения вести всеобъемлющее исследование энергопреобразующих систем. Сделана одна из первых попыток применения методологии многокритериального принятия решений для выбора компромисса между термодинамическими и экономическими показателями применительно к двухцелевой системе генерации энергии.
Ключевые слова: преобразование энергии, когенерация, нечеткие множества, нечеткая термоэкономическая оптимизация, принятие решений. АНОТАЦ1Я
У статт1 застосована методологгя багатокритергального прийняття рШень для вибору компромгсу м1ж тер-модинамгчними та економгчними показниками стосовно до локальних систем перетворення енергИ. Використано по-дання про оптимальтсть за Парето. Концепцгя нечтких множин дозволяе приймаючомургшення вести всеохоплююче дослгдження енергоперетворюючих систем. Зроблена одна з перших спроб застосування методологИ багатокри-тергального прийняття ргшень для вибору компромгсу м1ж термодинам1чними та економгчними показниками стосовно до двоцшьовоХ системи генерацИ енергИ.
Ключовi слова: перетворення енергИ] когенерацгя, нечтт множини, нечтка термоекономгчна оптимгзацгя, прийняття ршень. SUMMARY
The article employs the methodology of multi-criteria decision making to select a compromise between thermodynamic and economic performance in relation to local energy conversion systems. The idea of Pareto optimality is used. The concept of fuzzy sets allows the host decision to conduct a comprehensive study of energy conversion systems. Made one of the first attempts to apply the methodology of multi-criteria decision making to select a compromise between thermodynamic and economic performance in relation to dual-use system of energy generation.
Key words: energy conversion, cogeneration, fuzzy sets, fuzzy thermo economic optimization, decision making.
Постановка проблемы • Теплота используется непосредственно в месте по-
Когенерационные установки (когенераторы) ши- лучения, а это обходится гораздо дешевле, чем
роко используются в малой энергетике (мини-ТЭЦ) и об- строительство и эксплуатация многокилометровых
ладают рядом преимуществ: теплотрасс.
• Электричество используется большей частью в месте получения. В результате, без накладных расходов поставщиков энергии, его стоимость для потребителя может быть до 5 раз меньше, чем у энергии из сети.
• Потребитель приобретает энергетическую независимость от сбоев в электроснабжении и аварий в системах теплоснабжения.
• Использование когенерации наиболее выгодно для потребителей с постоянным потреблением электроэнергии и тепла. Для потребителей, у которых имеются ярко выраженные «пиковые нагрузки» (например, жилое хозяйство, ЖКХ), когенерация мало выгодна.
Попытки нахождения оптимального решения для определения эффективности двухцелевых систем: одновременного производства теплоты и электроэнергии (т.н. СвЛМ-задача [1]) с помощью сведения двухкритериаль-ной задачи к однокритериальной лишь иллюстрируют конфликт среди различных подходов [1-5] и отсутствие консенсуса.
Большинство целевых функций агентов использовали такие характеристики как эксергия, термоэкономический или экологический критерии. Проблема CGAM была исследована для различных критериев, таких как эксерге-тическая эффективность, фактор утилизации энергии, искусственная тепловая эффективность, эксергетические расходы и т.д. Несоответствие полученных результатов для альтернативных критериев вызывает сомнения в эффективности общепринятых алгоритмов термоэкономиче-
ской оптимизации. Нечеткая термоэкономическая оптимизация, развитая в [6,7] устраняет многие проблемы для принимающего решения.
Цель статьи
Применение модели поддержки принятия решений в моделях локальных систем преобразования энергии [6] и алгоритмов свертки противоречивых критериев, разработанных в [7], для выбора компромисса между термодинамическими и экономическими показателями применительно к двухцелевой системе генерации энергии.
Изложение основного материала
Модель когенерационной системы Toffollo, Laz-7агеА:о [8], для которой сочетание представлений об оптимальности по Парето и концепция нечетких множеств, позволяют принимающему решения вести всеобъемлющее исследование энергопреобразующих систем. Метод нечеткого нелинейного математического программирования, который пытается минимизировать все виды неопределенностей, - это гибкая система экономической и термодинамической оптимизации тепловых и холодильных систем. В этом исследовании сделана одна из первых попыток применения методологии многокритериального принятия решений для выбора компромисса между термодинамическими и экономическими показателями применительно к локальным системам преобразования энергии.
Рассмотрим расширенную двухагентную модель когенерационной системы (рис. 1), предложенную То^ йэИо, Lazzaretto [8], с двумя критериями, которые необходимо минимизировать: термодинамический критерий как отклонение эксергетической эффективности от идеального значения и экономический критерий как общие затраты
Kth(X) = 1 -
WNET + m steam (e9 - e8 )
где
W NET _
мощность электросети,
m fuel e fuel msteam( fuel )
Kec(X) = Cjuel + 1 Zi , i
Для сопоставления с другими расчетами выбрана когенерационая установка, производящая 30 МВт элек-
удельный массовый расход пара (горючего), е9, е8, е&е1 - трической мощности и пар при давлении 2 МПа (расход технологический пар, питательная вода и эксергия топ- 14 кг/с). Структура когенерационной установки приве-лива, соответственно. дена на рис. 1.
Compressor Gas turbine
Рис. 1. Схема когенерационной установки
Термодинамическая модель Компрессор
Подогреватель воздуха
т3-т2
m^(h3 h2) = m^hs-he),р3 = (1 -\ряр)р2: £яр = т .
1 5 1 2
Камера сгорания
f/fgas - шяи + iWfbrf; m^h3 + Jj^mfi^LfiK - m h^pA = (1-ДрсЬ}^3.
Газовая турбина
T,
T,
Парогенератор
= 1
1 Г,
gas
А j 7g;
Р 5 )
; iT'gas = rn^Jh4—h5)\ ff'NET = W+- Wcp.
T — T
т^САб-Атр) = }ihte3Jh9-hSP): m^(Jh~h7) = n\xsaia(h9-hs): = 6 7.
16
Удельная энтальпия в точке j
hi = cPfTrTo)-
Эксергетическая эффективность
Камера сгорания
Газовая турбина
Экономическая модель Компрессор
CV'W
Х„, =
Ср I р _у. l'cp^ir(/*cp)"
\С2-ЦсР
Подогреватель воздуха
Парогенератор с регенерацией теплоты
Стоимость топлива
( fuel = rfiiel'"ftielLH\ .
Полная стоимость когенерационной установки
Здесь были приняты следующие обозначения: HRSG - парогенератор с регенерацией теплоты; с - цена
составляющей когенерационной установки; C - цены, связанные с потоками; cp - теплоемкость при постоянном давлении; e - удельная эксергия; h - удельная энтальпия; LHV - нижняя граница тепловой нагрузки; m' - поток массы; p - давление; T - температура; W- мощность; Z -цена, связанная с компонентом; eap - эффективность воздушного подогрева; у - показатель адиабаты; ^ - эксерге-тическая эффективность когенерационной установки; ^cp - адиабатическая эффективность компрессора; ^gt - адиабатическая эффективность турбины; -qhrsg - энергетическая эффективность; 0 - окружающая среда; air - воздух; ap - воздушный подогреватель; cb - камера сгорания; cp -компрессор; fuel - топливо; gt - газовая турбина; P - точка.
Определение искомых переменных управления X {х1 = еср - коэффициент сжатия в компрессоре, х2 = "ср - адиабатическая эффективность компрессора, х3 = Т4 -температура на входе газовой турбины, х4 = - адиабатическая эффективность газовой турбины, х5 = еар производительность воздухоподогревателя}, физические ограничения и функции стоимости для каждого компонента
7 .
установки 71 взяты из работы Toffollo, Lazzaretto по CGAM проблеме [8].
Функции принадлежности для рассматриваемой задачи задавали в виде:
ßKtk(X) =
0,
K
max th
if Ktk( x) > K
max th
-Kk(X) .
ts mux TS Ktk - Ktk
mm
■r T^mm . v s vmax if Ktk < Ktk - Ktk ,
MKec(X) =
if Ktk(Х) - K
mm th
if KeC( х ) > Kmax
-ec
max
Kec Kec\A) vmin v с j^max - if Kec < Kec - Kec
K
max ec
K
mm ec
if Kec (Х) - K
mm ec
Матрица [Т] определена следующим образом (цена на единицу топлива взята равной 0.004у.е./Ш [8]):
[T] =
K2in(X) = 0.455 K2ax(X) = 0.4935 Kfcax(X) = 3.000 ^ Kmn(X) = 0.361^
Параметры моделей взяты из работы [9]
Таблица 1
Реперные точки цикла Заданные параметры Зависимые переменные Переменные управления
0 Р0= 1,013 бар Т0 = 298,15К
1 Р1= 1,013 бар Т1 = 298,15К
2 Р2, Т2
3 Р3, Т3
4 Р4 Т4 = х3
5 Р5= 1,099 бар Т5
6 Р1= 1,066 бар Т6
7 Р0= 1,013 бар Т7
8 Р8= 20 бар Т8 = 298,15К
8Р Р8= 20 бар Т8Р = 470,52К
9 Р9= 20 бар Т9 = 483,52К
В табл. 2 представлены принятые в расчетах свойства потоков.
Физические свойства потоков
Таблица 2
1
s
s
Поток Свойства
Воздух Топливо Газ Пар Ср air = 1,004 кДж/кг К; yair = 1,4 LHV = 50000 кДж/кг; efuel = 51850 кДж/кг Cp gas =1,17 кДж/кг К; ygas = 1,33 m steam=14 кг/с; h9 -h8= 2690 кДж/кг; h9 - h8P = 1956 кДж/кг; e9 -e8 = 930 кДж/кг
В таблице 3 представлены параметры модели для экономической целевой функции агента.
Таблица 3
_Параметры экономической модели [9]_
Компонент Значения переменных в модели (4.9 -4.15) Переменные управления
Компрессор С1 = 39.5 у.е./(кг с); С2 = 0.9 гср "Пср
Воздухо-подогреватель С1 = 2290 у.е./м1.2; С2 = 0.018кВт/(м2К)
Камера сгорания С1 = 25.6 у.е./(кг/с); С2 = 0.995 С3 = 0.018 1/К; С4 = 54.4 Т4
Газовая турбина С1 = 266.3 у.е./(кг/с); С2 = 0.9 С3 = 0.06 1/К; С4 = 54.4 Т4
Парогенератор С1 = 3650 у.е./(кВт/К)0.8; С2 = 11820 у.е./(кг/с) С3 = 658 у.е./(кг/с)1.2; h8P -h8 = 734 кДж/кг
опливо СШе1 =0.00000 у.е./кДж
Для визуализации процесса принятия решения на турбины. Линия Парето для конфликтующих термодина-рисунке 2 изображено пересечение нечетких критериев мических и экономических агентов изображена на рисун-для одной переменной х3 - температуры на входе газовой ках 3 и 4.
Рис. 2. Пересечение функций
Рис.3. Термоэкономическая линия Парето принадлежности
Эксергетическая эффективность 0,4? 2 Экономический эффект, 1
Рис. 4. Поверхность Парето для двух агентов, отображающих энергетические и экономические цели
Ясно, что самосогласованные решения между экономическим и термодинамическим критериями по существу нелинейные. Поэтому стандартное утверждение о пропорциональности экономических и энергетических показателей, в общем случае, является сомнительным
предположением. Существование множества Парето служит доказательством того факта, что не существует универсального соотношения между термодинамической и экономической целями, и необходимо найти компромисс для каждой проблемы, в соответствии с различными интересами.
Выводы
Сочетание представлений об оптимальности по Па-рето и концепция нечетких множеств позволяют принимающему решения вести всеобъемлющее исследование энергопреобразующих систем, принимая во внимание разнообразные комбинации экономических целей и термодинамических ограничений.
Метод нечеткого нелинейного математического программирования, который пытается минимизировать все виды неопределенностей, - это гибкая система экономической и термодинамической оптимизации тепловых и холодильных систем. В этом исследовании сделана одна из первых попыток применения методологии многокритериального принятия решений для выбора компромисса между термодинамическими и экономическими показателями применительно к двухцелевой системе генерации энергии.
Список литературы
1. Valero A., Lozano MA., Serra L., Tsatsaronis G., Pisa J., Frangopoulos CA., von Spakovsky MR. CGAM problem: definition and conventional solution. Energy. 1994; 19(3), p.279-286.
2. Tsatsaronis G., Pisa J. Exergoeconomic evaluation and optimization of energy systems: application to the CGAM problem. Energy. 1994; 19(3), p. 287-321.
3. Frangopulos C.A. Application of thermoeconomic optimization methods to the CGAM problem. Energy. 1994; 19(3), p. 323-342.
4. von Spakovsky M.R. Application of engineering functional analysis and optimization of the CGAM problem. Energy. 1994; 19(3), p. 343-364
5. Valero A., Serra L., Lozano MA., Torres C. Application of the exergetic cost theory to the CGAM problem. Energy. 1994; 19(3), p.365-381.
6. Bodarev D.A. Models of decision-making Support on local energy conversion systems./ Bodarev D.A., Bodarev A.D., Grishin S.I. // 1нформатика та матема-тичш методи в моделюванш - Том 4 (2014). № 1
7. Бодарев Д.А. Информационные технологии принятия решений в моделях устойчивого развития ло-кальних систем преобразования энергии/ Бодарев Д.А., Кириллов В.Х. / Электротехнические и компьютерные системы № 08(84), 2012. С.110-115
8. Toffolo A., Lazzaretto A. Evolutionary algorithms for multi-objective energetic and economic optimization in thermal system design. Energy. 2002; 27, p.549-567.
9. Valero A. Thermoeconomics: The meeting point of thermodynamics, economics and ecology. In: proc. Second Law Analysis of Energy Systems: Towards the 21st Century, CIRCUS-Roma, 1995, p. 179-188
ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ И МЕТОДЫ ИНТЕГРАЦИИ БАЗ ДАННЫХ
Васильева Татьяна Петровна
студентка 4-го курса кафедры экономической кибернетики и информационных технологий, Одесский
национальный политехнический университет Глава Мария Геннадьевна
старший преподаватель кафедры экономической кибернетики и информационных технологий, Одесский
национальный политехнический университет
ОСНОВН1ПРОБЛЕМИI МЕТОДИ ШТЕГРАЩ! БАЗ ДАНИХ
Васильева Т. П., студентка 4-го курсу кафедри економiчноï тбернетики та iнформацiйних технологш, Одеський нацюнальний nолiтехнiчний }miверситет
Глава М.Г., старший викладач кафедри економiчноï юбернетики та iнформацiйних технологш, Одеський нацiональ-ний полiтехнiчний }miверситет
MAJOR PROBLEMS AND METHODS OF DA TABASES INTEGRA TION
Vasylieva T., student 4 th year of the Department of Economic Cybernetics and Information Technologies, Odessa National Polytechnic University
Glava M., senior teacher of the Department of Economic Cybernetics and Information Technologies, Odessa National Polytechnic University АННОТАЦИЯ
В статье рассмотрены теоретические аспекты интеграции баз данных. Проанализированы основные проблемы и современные методы интеграции данных на различных уровнях. Представлены особенности и различия физической, логической и семантической интеграции. Каждый из методов процесса интеграции оценен по критериям. Также описаны факторы, влияющие на интеграцию.
Ключевые слова: актуализация данных, базы данных, инкапсуляция, интеграция, масштабируемость, онтология, проблемы, семантика, синтез данных, целостность данных. АНОТАЦ1Я
У статтi розглянуто теоретичнi аспекти iнтеграцiï баз даних. Проаналiзованi основт проблеми та сучаст методи ттеграцИ' даних на ргзних рiвнях. Представлен особливостi i вiдмiнностi фiзичноï, логiчноï та семантично'1' ттеграци. Кожен з методiв процесу iнтеграцiï оцiнений за критерiями. Також описанi фактори, що впливають на ттеграцт.
Ключовi слова: актуалiзацiя даних, бази даних, iнкапсуляцiя, iнтеграцiя, масштабованiсть, онтологiя, проблеми, семантика, синтез даних, цiлiснiсть даних. SUMMARY
The article is devoted to the theoretical aspects of database integration. It analyzes the main problems and modern methods of data integration at different levels. The article presents the characteristics and differences of physical, logical and semantic integration. Each of the methods of the integration process evaluated against the criteria. Also is described the factors that affect integration.
Keywords: data actualization, database, encapsulation, integration, scalability, оntology, problems, semantics, data fusion, data integrity.
