Научная статья на тему 'Оценка эффективности регулирования теплопотребления с использованием архивной информации приборов учета тепловой энергии'

Оценка эффективности регулирования теплопотребления с использованием архивной информации приборов учета тепловой энергии Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

CC BY
226
72
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Оценка эффективности регулирования теплопотребления с использованием архивной информации приборов учета тепловой энергии»

УДК 62-536.66 Чипулис В.П.

Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Россия, Владивосток ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕГУЛИРОВАНИЯ ТЕПЛОПОТРЕБЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АРХИВНОЙ ИНФОРМАЦИИ ПРИБОРОВ УЧЕТА ТЕПЛОВОЙ ЭНЕРГИИ

Аннотация. Предлагается метод оценки эффективности регулирования теплопотребления с использованием регрессионной модели объекта. Информационной базой для решения задачи являются результаты измерений основных параметров, аккумулируемые в архивах тепловычислителей приборов учета тепловой энергии.

Ключевые слова: регулирование теплопотребления, регрессионная модель, результаты измерений, экономическая эффективность

Одной из стратегических задач в настоящее время является повышение эффективности производства, передачи и потребления энергоресурсов, как электроэнергии [1], так и тепловой энергии. В последние годы наблюдается прогрессирующий процесс установки систем тепловой автоматики, обеспечивающей регулирование, направленное на экономию тепловой энергии и/или горячей воды [2].

Отметим, что различают два принципиально различных способа регулирования теплопотребления -количественный и качественный. В России (и ранее в СССР) принят качественный способ регулирования в системах централизованного теплоснабжения. Суть его заключается в том, что количество потребляемой теплоты регулируется на теплоисточнике (ТЭЦ, котельная) путем изменения температуры теплоносителя в зависимости от температуры наружного воздуха. При этом расход теплоносителя в тепловом узле каждого потребителя должен оставаться постоянным в течение всего отопительного сезона. На Западе реализуется другой, количественный способ регулирования. При этом способе температура теплоносителя поддерживается постоянной, а количество потребляемой теплоты дозируется за счет изменения расхода теплоносителя (в соответствии с температурой наружного воздуха) с использованием регулирующего оборудования у потребителей.

Практика учета тепловой энергии в России показывает, что качественный способ регулирования нередко осуществляется со значительными отклонениями от нормы, что связано как с занижением температуры теплоносителя в холодное время года, так и с ее превышением в периоды межсезонья. Поэтому потребители зачастую решают свои проблемы за счет установки регулирующего оборудования в тепловом узле и/или на отопительных приборах внутри помещений [3]. В данной работе анализируется эффективность количественного способа регулирования теплопотребления.

Выборочный анализ результатов измерений параметров тепловых узлов с установленной на них автоматикой, предназначенной для регулирования теплопотребления, показывает, что автоматика без должного сервисного обслуживания зачастую либо мало эффективна, либо вообще не выполняет свои функции. Качественная оценка эффективности регулирования не представляет особой проблемы при соответствующих средствах анализа архивной информации тепловычислителей. Так, на рис. 1а и рис. 1б представлены графики изменения параметров теплопотребления и температуры наружного воздуха в зависимости от часов суток для двух интервалов времени одного и того же объекта.

(Здесь и в дальнейшем для иллюстрации результатов измерений и их обработки в основном используется информационно-аналитическая система СКУТЕР [4], разработанная в лаборатории института автоматики и процессов управления ДВО РАН совместно со специалистами инжиниринговой компании ЗАО ВИРА). Совершенно очевидно, что в первом случае (рис. 1а) автоматика не работала, а во втором (рис. 1б) функционировала достаточно эффективно, поскольку отчетливо прослеживается связь между расходом теплоносителя и температурой наружного воздуха (синусоидальный график), а так же зависимость теплопотребления от расхода теплоносителя (графики теплопотребления и расхода близки друг к другу).

Естественно, что потребителя тепла интересует в первую очередь экономический эффект, для того чтобы понять, как быстро окупаются затраты на установку регулирующего оборудования и принять адекватное решение относительно его установки. Однако получение количественной оценки экономической эффективности регулирования является не тривиальной задачей.

Рис.1 а. Графики температуры наружного воздуха, расхода теплоносителя в подающем трубопроводе и теплопотребления объекта (количественное регулирование отсутствует)

Рис.1 б. Графики температуры наружного воздуха, расхода теплоносителя в подающем трубопроводе и теплопотребления объекта (количественное регулирование выполняется)

Экономическая эффективность регулирования теплопотребления может быть определена путем сравнения двух величин - фрег и Q, где 0рег - количество тепловой энергии, потребленной объектом с установленным на нем регулирующим оборудованием, а Q - база для сравнения, определяемая как количество тепловой энергии, потребленной объектом без регулирующего оборудования. И если понятно, что в качестве фрег следует принимать количество измеренной тепловой энергии на регулируемом объекте (объекте Ррег), то не очевидно, что следует понимать под базой для сравнения Q (объекта без регулирования P). В идеальном случае для решения задачи необходимо иметь две копии объекта, находящихся в абсолютно одинаковых условиях, один из которых снабжен регулирующим оборудованием, а другой нет. Однако реальность такого варианта практически исключается.

Предположим, что в нашем распоряжении имеются результаты измерений основных параметров теплопотребления за отопительный период, предшествующий установке регулирующего оборудования. Предположим так же, что за анализируемый период, то есть тот период, для которого необходимо определить экономическую эффективность регулирования, объект эксплуатировался в том же гидравлическом режиме, что и в прошлом периоде, но без регулирующего оборудования. Тогда в качестве базы для сравнения естественно принять некий виртуальный (модельный) объект Рв без регулирующего оборудования с гидравлическим режимом прошлого отопительного сезона и тепловым режимом анализируемого периода. В этом случае мы сможем узнать, каково было бы теплопотребление объекта, если бы в анализируемый период не было регулирования, а расход теплоносителя поддерживался таким же, как в предыдущий отопительный сезон.

Определим величину Qb теплопотребления для такого виртуального объекта Рв. Для этого построим регрессионную модель системы теплопотребления, отражающую связь параметров гидравлического и теплового режима. (Для простоты ограничимся рассмотрением закрытой системы, то есть такой системы, из которой не осуществляется отбор теплоносителя для нужд горячего водоснабжения). По этой модели определим температуру теплоносителя в обратном трубопроводе СВобр для объекта Рв и далее вычислим его теплопотребление

(1) Qb = ^под (^под - ^обр),

где РВдод - расход теплоносителя в подающем трубопроводе в предыдущем периоде, СВпод - температура теплоносителя в подающем трубопроводе анализируемого периода.

В качестве регрессионной модели системы теплопотребления воспользуемся функцией (назовем ее эталонной) Собр = f (Мпод, t^), отражающей зависимость температуры Собр теплоносителя в обратном трубопроводе от расхода Ипс,д и температуры Спод теплоносителя в подающем трубопроводе [5]. (Если система теплопотребления является открытой, то для формирования эталонной функции, и далее для определения количества потребленной тепловой энергии Qb, необходимо так же учитывать значения расхода в обратном трубопроводе).

Поясним физический смысл этой зависимости. Не обладая специальными знаниями в теплофизике, можно прийти к заключению, что (при прочих равных условиях) to6p растет с увеличением tnp и Мпр .

Зависимость to$p от tnp очевидна. Зависимость t^p от Мпр подтверждается простым рассуждением.

Чем больше расход, тем меньше охлаждается теплоноситель и тем выше температура в обратном трубопроводе. С уменьшением расхода больше тепловой энергии отдается потребителю и, следовательно, больше охлаждается теплоноситель.

Для формирования эталонной выборки, служащей для определения эталонной функции Собр = f (Мпод, Спод), будем использовать часовые архивы теловычислителей. Результаты измерений, характеризующие поведение объекта на выборке, используемой для определения эталонной функции, а так же сам объект и режимы его эксплуатации должны отвечать следующим условиям, выполнение которых необходимо для качественного решения задачи:

- результаты измерений на эталонной выборке должны быть выполнены с погрешностью, не превышающей допустимое значение;

- в объекте не должно быть физических дефектов;

- режимы функционирования должны быть нормативными, то есть на эталонной выборке должны отсутствовать поведенческие дефекты.

Выборка данных, соответствующих этим требованиям, не является трудноразрешимой проблемой, особенно на этапе после установки новых, либо поверенных средств измерений. Однако для того, чтобы использование эталонной выборки позволило в дальнейшем получить приемлемый результат, необходимо обеспечить выполнение таких нормативных режимов эксплуатации объекта, на которых параметры изменялись бы в широких пределах, желательно в пределах всего рабочего диапазона изменений.

Предположим, что между рассматриваемыми параметрами объекта существует линейная зависимость. В таком случае, интерпретируя результаты измерений Собр в качестве набора значений эталонной функции, а Мдод и Спод - наборов значений аргументов этой функции, можно определить с помощью аппарата регрессионного анализа линейную функцию Собр =аМпод+ЬСпод+с, аппроксимирующую результаты измерений, и достоверность аппроксимации по критерию Пирсона R2. (Известно, что зави-

симость 1обр от Спр и Мф не является линейной. Более того, зависит и от других параметров,

которые могут быть не представлены в архиве тепловычислителя, например, от СИв - температуры наружного воздуха. Однако при высокой степени достоверности аппроксимации возможно при решении практических задач успешное использование линейной функции).

Рассмотрим методику оценки экономической эффективности регулирования теплопотребления на конкретном примере. Для анализа взята выборка архивных данных системы учета тепловой энергии, установленной в тепловом узле корпуса К02 завода Радиоприбор, г. Владивосток в октябре 2006 года. Для рассматриваемого объекта в период до 25.11.07 года осуществлялось только качественное регулирование на теплоисточнике путем изменения температуры теплоносителя в соответствие с температурой наружного воздуха (в это время система автоматического регулирования на объекте отсутствовала). В качестве эталонной выборки, удовлетворяющей приведенным выше условиям, взяты отображенные на рис. 2 результаты измерений параметров Мпод (верхний график) и Спод, Собр (два нижних графика) за период с 01.02.07 по 15.02.07 года. Линейная функциональная зависимость (эталонная функция), полученная с использованием выборки данных этого периода, выглядит следующим образом:

-2,2 0 8 7МП0Д+ 0 , 4 7 4 9 fcn

0, 62

Rz= 0, 9789.

Рис. 2. Графики параметров Мпод, Спод и Собр для эталонной выборки результатов измерений На рис. 3 представлены результаты измерений и вычислений по эталонной функции параметра Собр на эталонной выборке данных. Из рисунка видно, что графики этих функций фактически совпадают, то есть результаты измерений параметров Мпод, Спод, Собр хорошо аппроксимируются линейной функцией выражения (2) что подтверждает значение критерия Пирсона R2=0,9789.

Рис. 3. Графики измерений и вычислений по эталонной функции параметра to6p на эталонной выборке результатов измерений

Далее для оценки экономической эффективности регулирования необходимо смоделировать теплопотребление QB виртуального объекта Рв для измеренных значений температуры в подающем трубопроводе за анализируемый период (при функционирующей системе автоматического регулирования) и значений расхода теплоносителя в подающем трубопроводе за аналогичный период прошлого года (без регулирования) . Для этого вначале определим значения 5Вобр с использованием эталонной функции, подставив в выражение (2) измеренные значения ^од анализируемого периода и измеренные значения Мпод аналогичного периода прошлого года. Затем, воспользовавшись выражением (1), вычислим значение теплопотребления виртуального объекта за анализируемый период и сравним его с теплопотреблением фактическим, измеренным. В качестве анализируемого периода примем интервал времени с 25.11.07 года (дата установки регулирующего оборудования) по 27.03.08 года. Соответственно значения расхода теплоносителя в подающем трубопроводе при постановке в выражение (1) будем брать из архива тепловычислителя за период с 25.11.06 по 27.03.07 года.

На рис. 4 приведены графики Мпод за два периода времени - анализируемый (базовый - нижний график) и аналогичный период прошлого года (нижний график). Нетрудно заметить, что регулирование устойчиво осуществлялось с 20.12.07 года, а до этого времени настройки регулятора были не оптимальны.

Рис. 4. Графики Мпод за два периода времени - анализируемый (с работающей автоматикой) и аналогичный период прошлого года

На рис. 5 представлены графики значений теплопотребления Орег и для объекта с регулированием и модельного (виртуального) объекта за период с 25.11.07 по 27.03.08 года.

Рис. 5. Графики теплопотребления Qper и Qb для объекта с регулированием и модельного (виртуального) объекта

Эффективность кЭф применения тепловой автоматики будем определять как относительную разность между Ом и Орег, выраженную в процентах:

кэф = ((Ом - Орег) / Ом ) *100%.

Усредненное значение эффективности регулирования за анализируемый период для рассматриваемого объекта равно 24%.

ЛИТЕРАТУРА

1. H. Andrei, Oana Marin, M.R. Ghita, T. Ivanovici, Gh. Nicolaescu, L. Nastase, P.C. Andrei. Measurement data analysis of power quality and energy efficiency for residential loads sector // International Conference on Power and Energy Systems (ICPES 2012). Lecture Notes of Information Technology (LNIT), 12-13 april, 2012, Hong Kong. Vol. 13, P. 56-63.

2. Roberto Z. Freire, Gustavo H.C. Oliveira, Nathan Mendes. Predictive controllers for thermal comfort optimization and energy savings // Energy and Buildings. Vol. 40, Issue 7, 2008, P. 1353-1365.

3. Виноградов А.Н., Чипулис В.П. Анализ эффективности процессов регулирования теплопотребления // Датчики и системы. №3. 2006 С. 18-23.

4. Чипулис В.П. Оценка достоверности результатов измерений в теплоэнергетике// Измерительная техника. №5. 2005. С. 53-58.

5. Бабенко В.Н., Даниельян С.А., Кузнецов Р.С., Раздобудько В.В., Чипулис В.П. Платформа

для проектирования информационно-аналитических систем мониторинга и анализа объектов теплоэнергетики // Коммерческий учет энергоносителей: материалы 25-й международной научно-

практической конференции. СПб.: Борей-Арт. 2007. С. 280-292.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.