CC BY
34
МЕТОДИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ПОВЫШЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ ЕСГ
Ключевые слова:
газотранспортная
система,
программно-
вычислительный
комплекс,
модель
с сосредоточенными параметрами, оптимизация технологических режимов, математические и компьютерные модели.
УДК 517.977.4:519.6:622.691.4
Состояние и перспективы совершенствования математического и компьютерного обеспечения в сфере оперативного управления и среднесрочного планирования режимов крупномасштабных газотранспортных систем
М.Г. Сухарев1, Р.В. Попов1*
1 РГУ нефти и газа (НИУ) им. И.М. Губкина, Российская Федерация, 119991, г. Москва, Ленинский пр-т, д. 65, к. 1 * E-mail: r.v.popov@hotmail.com
Тезисы. Успехи информатизации и телемеханизации газотранспортных предприятий открывают широкие возможности применения компьютерных систем поддержки принятия диспетчерских решений в оперативном управлении газотранспортными системами (ГТС) с целью повышения обоснованности принимаемых решений. В работе анализируется текущее состояние развития программно-вычислительных комплексов (ПВК), применяемых в диспетчерском управлении, сформулированы требования к новому поколению ПВК. Среди требований выделяются необходимость учета динамики процессов транспорта газа, а также возможность проведения многовариантных расчетов по различным критериям управления. Предлагается модель газотранспортной системы произвольной конфигурации с сосредоточенными параметрами, требующая значительно меньших вычислительных затрат в сравнении с классическими.
На примере расчетов оптимальных управлений ГТС Московского промышленного узла показана существенная зависимость решений от выбранного критерия управления. При практическом применении метода целесообразно сочетать производственный опыт специалистов с результатами исследования ситуации на компьютерных моделях.
Среди прочих в работе сделаны следующие выводы. Энергетическую эффективность можно повысить посредством совершенствования компьютерного сопровождения оперативного управления ГТС за счет более полного использования информации о режимах. Программные комплексы, действующие сейчас в сфере диспетчерского управления ГТС, не отвечают современному состоянию математической, алгоритмической и информационной базы и должны быть заменены более совершенными. Решение о переходе к очередному поколению программного обеспечения в сфере управления и среднесрочного планирования режимов магистрального транспорта газа назрело и должно быть реализовано безотлагательно.
В силу абсолютного преобладания природного газа среди первичных энергоносителей газовая отрасль играет ключевую роль в энергетике современной России. На нее ложится особая ответственность в достижении стратегических целей государственной энергетической политики, в число которых входят: энергетическая безопасность, энергетическая эффективность экономики, бюджетная эффективность и экологическая безопасность энергетики1. Выполнение этой миссии невозможно без активной инновационной научно-технической политики.
1 См. Энергетическая стратегия России на период до 2030 года // Собрание законодательства Российской Федерации. - 30.11.2009. - № 48. - Ст. 5836.
Для обеспечения энергетической безопасности страны, надежной работы магистральной и распределительной подотраслей требуются значительные инвестиции, чтобы поддерживать техническое состояние оборудования, своевременно принимать и реализовывать решения в области развития инфраструктуры Единой системы газоснабжения (ЕСГ) России, создания резервов производственной мощности и пропускной способности газотранспортных систем (ГТС). Наименьших затрат в перечне необходимых для этого мероприятий требуют мероприятия в сфере 1Т-технологий.
Согласно Энергетической стратегии России1 среди мер, направленных на повышение энергетической эффективности магистрального транспорта газа, на ведущей позиции оказывается оптимизация технологических режимов функционирования ГТС ЕСГ: вклад мероприятий на эти цели в суммарный эффект достигает практически 30 % потенциала общего энергосбережения в газотранспортной подотрасли, что свидетельствует об их значимости с точки зрения снижения энергоемкости производства.
Алгоритмическое и программное обеспечение задач оперативного управления ГТС
Управление ЕСГ носит централизованный многоуровневый характер и находится в ведомстве одного оператора - ПАО «Газпром». Диспетчерские службы ПАО «Газпром» регулируют технологические режимы ГТС ЕСГ, имея целью бесперебойное выполнение контрактных графиков поставок газа потребителям. Автоматизированная система диспетчерского управления ЕСГ представлена в виде различных программно-аппаратных средств: систем измерений и телемеханики; информационно-управляющих и информационно-моделирующих систем; систем обработки, хранения и передачи данных и др. [1-3]. Область применения таких средств охватывает основные виды производственной деятельности газотранспортных и газодобывающих предприятий.
Успехи в сфере компьютеризации, автоматизации и телемеханизации объектов магистрального транспорта, добычи и хранения газа не вызывают сомнения [1, 3], однако и потенциал дальнейшего развития здесь весьма велик. Отрасль перешла рубеж, после
которого оперативное управление ЕСГ уже нельзя осуществлять теми же способами, что и в докомпьютерную эру. Вероятность того, что сейчас диспетчер, лишенный компьютерной подсказки, примет правильное решение, значительно меньше, чем в условиях, когда он в большей степени опирался на интуицию и производственный опыт. В перспективе эта тенденция сохранится: не используемые в полной мере возможности постепенно атрофируются, и это относится не только к биологическим особенностям человека, но и к групповому поведению людей, в том числе в производственных коллективах. Поскольку пути назад нет, так как 1Т-технологии прочно завоевали себе место, единственный выход - их совершенствование. Отрасль должна оказывать всемерную поддержку развитию подобных технологий, привлекая к этому высококвалифицированных исполнителей - именно высококвалифицированных, несмотря на чрезвычайно высокий спрос на такие кадры.
В программном обеспечении для решения диспетчерских задач на разных уровнях производственной иерархии управления ГТС задействованы как отечественные, так и зарубежные разработки. Однако создается впечатление, что вопросам адекватности методической базы, на которой эти разработки основаны, и ее соответствия современному научному уровню фундаментальных и прикладных исследований уделяется недостаточное внимание. Подавляющая часть пользователей смотрит на компьютерные технологии, на «начинку» применяемых в оперативном управлении пакетов прикладных программ с позиции технического исполнителя и не имеет представления о необходимости и возможностях их совершенствования. Но такие возможности имеются, и они весьма велики.
Разработки некоторых программных комплексов для диспетчерского управления (например, «Астры» [2]) начаты десятилетия назад, их математическая и алгоритмическая базы далеки от совершенства. В ответственном деле управления чрезвычайно важной для народного хозяйства отраслью следовало бы ожидать появления новых и новых поколений отечественных разработок. Однако будучи растиражиро-ваными и адаптироваными к технологическим особенностям предприятий-операторов, эти комплексы оказались как бы вне конкуренции с потенциально возможными разработками,
т.е. в положении, когда их очень трудно заменить. На создание новых продуктов потребуется много усилий, много времени уйдет на их адаптацию к производственным процессам. Тем не менее принять решение о переходе к очередному поколению программного обеспечения в сфере управления магистральным и промысловым транспортом газа необходимо, причем чем скорее решение будет принято, тем лучше: с течением времени проблема усугубляется, и замена становится все более труднодостижимой.
Совершенствование компьютерной поддержки оперативного управления и краткосрочного планирования режимов ГТС облегчит переход энергетики РФ к перспективным технологиям, проверенным на практике во многих странах и хорошо себя зарекомендовавшим. Имеются в виду гибридные (электричество + газ) системы, предполагающие применение газогенераторов для демпфирования пиков потребления электроэнергии и различных комбинированных технологий, которые носят общее название интеллектуальных систем [4, 5].
При переходе к программно--вычислительному комплексу нового поколения следует ориентироваться не на закупку зарубежных коммерческих пакетов, а на разработки отечественных специалистов, накопленный в России положительный опыт с учетом допущенных в прошлом просчетов [2, 6-8]. Ориентация на собственные силы помимо обеспечения ки-бербезопасности даст возможность варьировать программный продукт, приспосабливая его к технологической специфике ЕСГ, газотранспортных и, возможно, газодобывающих предприятий, более эффективно и с меньшими затратами решать вопросы их модернизации и совершенствования.
Целесообразность разработки моделей управления ГТС, учитывающих динамику процессов транспорта газа
Существующие компьютерные продукты [2] базируются преимущественно на моделях стационарного или квазистационарного течения. Стационарная модель - основа расчетов при проектировании газопроводов (что определяется соответствующим отраслевым стандартом), а также при среднесрочном и долгосрочном планировании режимов [7]. Квазистационарная модель состоит в том, что технологический процесс характеризуется последовательностью
стационарных режимов, т. е. динамическая картина заменяется последовательностью стационарных состояний без учета процессов перехода от одного стационарного состояния к другому. Во многих случаях такие модели пригодны для решения задач диспетчерского управления ГТС, особенно тогда, когда рассматриваются системы с относительно малым количеством аккумулированного в них газа. Но применение тех же моделей к крупномасштабным системам, где количество газа, аккумулированного в трубах, велико, не приведет к удовлетворительным результатам. Примерами таких систем в РФ служат Московский промышленный узел (МПУ), Система газоснабжения СевероЗападного региона, газотранспортная система России (ЕСГ РФ).
По глубокому убеждению авторов, в основу разработки новых компьютерных технологий должен быть положен метод, позволяющий учесть динамику процессов транспорта газа - изменение технологических параметров режима в суточном и недельном циклах [7, 9, 10]. Математические модели нестационарных неизотермических процессов течения в трубах хорошо известны, и имитация с их помощью режимов для простого газопровода или несложных по конфигурации систем технически вполне осуществима. Принципиальные трудности появятся при попытке создать и реализовать метод определения оптимальных нестационарных режимов для сложных крупномасштабных систем. Серьезные проблемы возникнут в связи с быстродействием программного комплекса, что весьма существенно для его применения при оперативном управлении. Ниже представлена математическая модель, адекватно учитывающая динамику процессов течения газа и предназначенная для ГТС произвольной конфигурации. Предлагаемая методика имитации и управления нестационарными режимами больших ГТС имеет преимущества перед известными из научной периодики аналогами.
Разработка пакета диспетчерского управления на современной методико-алгоритмической базе будет иметь не только чисто прикладное сиюминутное значение, она заложит потенциал инновационного развития на долгие годы. Один из ожидаемых эффектов состоит в открывающихся возможностях энергосбережения. Программно-вычислительные комплексы нового поколения приведут к системной организации технологических режимов работы ГТС,
будут способствовать ресурсосбережению, повышению эффективности внедрения автоматизированных систем управления и телемеханики.
Введем некоторые обозначения, необходимые для изложения методики. Будем рассматривать штатные нестационарные режимы крупномасштабной ГТС. Типичная задача диспетчерского управления системой состоит в поиске рациональных решений при заданном прогнозе спроса на газ О = 0(0, где О - вектор расходов, число компонент которого равно общему числу источников и потребителей газа; t - время. Требуется найти вектор-функцию управляющих воздействий2 и^) = й(0, оптимальную в смысле заданного критерия Ф = Ф^, и) и обеспечивающую выполнение технологических ограничений ^(0, и^), 0(0) е и. Здесь z = z(t) - вектор-функция режимно-технологических параметров; и - область технологически допустимых значений. Формальная запись задачи в общепринятой математической символике имеет вид:
U(t) = аг^пФ(z(t), u(t)).
й(t)
(1)
Выбор критерия Ф зависит от технологической ситуации. В штатных условиях это может быть минимум энергетических или стоимостных затрат на выполнение контрактных поставок ) в течение рассматриваемого периода времени [0; ^нечн]. Особый интерес представляет управление ГТС в экстремальных ситуациях, например при длительных морозах, захватывающих большую часть европейской территории России, или при системных авариях, в том числе в конце отопительного сезона, когда снижаются запасы газа и максимально возможные суточные отборы из подземных хранилищ.
Итак, рассмотрим следующую ситуацию. При повышенном спросе или существенных ограничениях на поставки потребители начинают отбирать газ в количествах, превышающих технические возможности ГТС. Запас газа в трубах уменьшается, давление падает, что вызывает снижение пропускной способности газопроводов. Потребители, расположенные дальше от источников питания, оказываются в критическом положении. Ситуация, когда снабжение потребителей в нужных объемах оказывается невозможным, называется развалом
системы. Известны приводившие к тяжелым последствиям случаи развала газоснабжения в регионах Украины. Особенно опасно, когда из-за нехватки газа опустошаются трубопроводы, снабжающие населенные пункты. Для моделирования процессов развала системы следует имитировать условия, влекущие за собой неуправляемое снижение подачи газа потребителям и опорожнение (полное или частичное) трубопроводов. В подобных случаях вопросы энергоэффективности уходят на второй план, а на первом оказывается минимизация дефицита поставок.
Проблемы исследования таких ситуаций относятся к сфере энергетической безопасности страны. С той же областью связаны и другие постановки задач о рациональном распределении ограниченных объемов газа в условиях острого дефицита. В качестве критерия здесь следует принять минимум суммарного ущерба, учитывая, например, требование не допустить остановки производств, для которых перерыв в работе приводит к выходу оборудования из строя. Во всех перечисленных случаях необходимо рассматривать динамику процессов, в том числе изменение количества аккумулированного в трубах газа.
Модель газотранспортной системы с сосредоточенными параметрами
Течения газа в длинном газопроводе при штатных режимах эксплуатации, характеризуемых относительно медленными изменениями параметров газового потока, хорошо описываются системой дифференциальных уравнений в частных производных [7, 9]:
др2 дх др
= -Ад\д\ дд
(2)
= - В
дt дх
2 К управляющим воздействиям на крупномасштабной ГТС следует отнести уставки работы компрессорных станций, положение системных перемычек и др.
Здесь х, t - пространственная и временная координаты соответственно; р(х, Г), д(х, Г) - средние по сечению трубы давление и коммерческий расход газа соответственно; Л, В - коэффициенты, зависящие от геометрических размеров трубы, свойств газа и принятых единиц измерения. В дальнейшем под х (0 < х < 1) будем понимать относительную (деленную на длину трубопровода) пространственную координату, а решение будем искать на интервале времени
0 < t < t
^ — — конечн*
Для того чтобы система (2) имела однозначное решение, необходимо задать начальные и граничные условия. В качестве начальных условий естественно принимать стационарный режим течения, а в качестве граничных - две из четырех функций: р(0, /); q(0, t); р(1, /); q(1, 0. Чтобы постановка задачи была корректной, граничные условия должны быть заданы на разных концах трубы. Для численного интегрирования системы уравнений в частных производных (2) обычно используется метод конечных разностей.
Существует альтернативный подход к моделированию штатных нестационарных процессов в магистральных газопроводах, использующий аппарат обыкновенных дифференциальных уравнений. При этом первое уравнение в системе (2) заменяется «приближенным интегралом» - эмпирически установленным соотношением [7, 9]
[р(0, Г)]2 - [р(1, Г)]2 = = 7^(0, t )| q(0, Г)| + q(1, Г) ^(1, Г )|).
(3)
Второе уравнение заменяется условием материального баланса для всего трубопровода, причем необходимое для расчета среднее давление вычисляется по формуле трапеций с концевыми поправками К. Ланцоша. Полученная таким образом модель содержит лишь обыкновенные дифференциальные уравнения и является, согласно принятой терминологии, моделью с сосредоточенными параметрами. Она позволяет сократить время счета почти на два порядка в сравнении с моделью (2) без значимой потери точности [9].
Модель газопровода с сосредоточенными параметрами позволяет рассчитывать нестационарные течения по ГТС произвольной структуры. При этом расчетная схема ГТС представляется в виде ориентированного графа, где дуги соответствуют технологическим объектам, а узлы (вершины) - точкам стыка трубопроводов, источникам и потребителям. Отличие от стационарного случая состоит в следующем. Давление в узлах считается функцией времени, а для каждой дуги], отвечающей трубопроводу, рассматриваются функции расхода в начале qДt) и конце qf(t) участка. Введем обозначения р(/) для вектор-функций узловых давлений и qí(t), q\() для вектор-функций расходов в начале и конце дуги соответственно. Эти вектор-функции связаны уравнениями модели
с сосредоточенными параметрами для каждой дуги графа и уравнением баланса в каждом узле. Получающаяся система обыкновенных дифференциальных уравнений в векторно-матричной записи, а также предлагаемый аппарат решения, использующий идеи неявного метода Эйлера для интегрирования системы обыкновенных дифференциальных уравнений и метода глобального градиента для расчета гидравлической цепи - алгебраической системы уравнений на каждом временном шаге, приведены ранее [7, 9].
Пример исследования крупномасштабной системы газоснабжения
Продемонстрируем методику на примере ГТС МПУ [6]. ГТС характеризуется сложной многоконтурной структурой и значительным разбросом газопроводов по протяженности, диаметрам и рабочему давлению. В технологическую структуру МПУ входят свыше 350 газораспределительных станций (ГРС), причем более 70 % потребления приходится на 10 % этих ГРС. Граф детализированной модели МПУ содержит около 2700 дуг и 2200 узлов, пользоваться им для анализа и оптимизации нестационарных режимов сложно и вряд ли целесообразно. Авторами построена агрегированная модель МПУ (рисунок), где оставлены основные источники и потребители3, небольшие потребители приурочены к 18 крупным, параллельные нитки газопроводов эквивален-тированы. Управляемыми объектами в системе являются компрессорные станции (КС). Агрегированная схема МПУ позволяет отследить влияние эффектов аккумулирования газа на режимы функционирования ГТС.
На модели проведен вычислительный эксперимент, в котором имитировались экстремальные условия функционирования ГТС, характерные для периодов резких похолоданий. В качестве исходных данных задавался, в частности, повышенный спрос потребителей, который не может быть удовлетворен по техническим причинам из-за недостаточного поступления газа в систему.
Сформулируем ограничения задачи и критерии оптимальности. Для этого введем следующие обозначения: т - число потребителей, т.е. ГРС; (/) - контрактный график потребления 1-й ГРС (I = 1, .., т); Q(t) - рассчитанный
Потребителями в модели являются ГРС.
КС «Переславль»
▲ ГРС
о КС
о ПХГ
о узел
№ РД
□ вход/выход ГТС
газопровод
КС «Муром»
КС «Брянск»
КС «Путятинская» ГИС «Явасская»
«Тульская» А 1 «Новотульская»
КС «Ефремов» КС «Алгасово»
Агрегированная схема ГТС МПУ:
ГИС - газоизмерительная станция; КРП - контрольно-распределительный пункт; ПХГ - подземное хранилище газа; РД - регулятор давления
по модели график возможных поставок; Р™ и р,(О - соответственно минимально допустимое и расчетное давления на входе ГРС. Если в какой-то момент времени t давление приближается к Рм™, то на ГРС вводится режим ограничения поставок газа, а граничное условие (V) = (V) заменяется на р ,(0 = РЕсли в режиме ограничения поставок расчетный расход повышается и становится равным (V), то режим ограничения снимается, т. е. полагается < (V) = <21 (V). Таким образом, объем недопоставок газа потребителю , в любой момент времени V составит
Суммарный дефицит газа за период [0; 4онечн] вычисляется по формуле
•конечн т
в = I X А (V
0 >=1
В качестве управляющих воздействий в вычислительном эксперименте рассматривались степени сжатия е^) на четырех работающих КС: «Воскресенск», «Истье», «Тума», «Путятинская» (см. рисунок). Цель эксперимента состояла в сравнении (таблица) четырех возможных стратегий управления (далее перечислены).
в , (V) = <2^) - < (V).
Сравнительная характеристика возможных стратегий управления
Стратегия Суммарная мощность КС (N), МВт N - N мин' МВт Суммарный запас газа в системе (W), млн м3 W - W, макс ' млн м3 D, млн м3
1 138,0 87,7 234,5 0 3,2
2 50,3 0 227,4 7,1 12,3
3 143, 0 92,7 234,1 0,4 1,6
4 94,5 44,2 230,0 4,5 4,2
Примечание. Жирным шрифтом выделены наилучшие значения критериев.
Стратегия 1. Поддержание максимального запаса газа в системе (^макс): fi(t,z,u) = -cw X W(t,z,u),
где Wr(t, z, u) - количество газа, аккумулированного в трубопроводе r в момент времени t; Ктр - множество дуг, соответствующих трубопроводам. Стратегия 2. Минимизация энергозатрат (Жмин):
f2(t,z,u) = cN Y N(t,z,u),
reRKC
где Nr(t, z, u) - мощность r-й КС; ККС - множество дуг, соответствующих КС.
Стратегия 3. Поддержание максимального запаса газа в трубах при отсутствии дефицита газа и минимизация дефицита газа в противном случае:
т z, u)=
-cW ^ Wr (t, z, u), если D(t, z, u) = 0, cDD(t,z,u), если D(t, z,u) > 0.
Стратегия 4. Минимизация энергозатрат при отсутствии дефицита, в противном случае - минимизация дефицита газа:
f4 (t, z, u) =
cN X Nr (t, z, u), если D(t, z, u) = 0,
reRKC
cDD(t,z,u), если D(t,z,u) > 0.
Здесь Б^, z,и) = ^ (0,. ) - (/)). Коэффициенты ст с„, сБ введены для того, чтобы
,=1
учесть размерности величин Wr, Ыг, Б, причем сБ >> с№, сБ >> см.
Зависимость режимов работы ГТС от выбора критерия (стратегии) управления весьма существенна (см. таблицу). При реализации стратегии 3 обеспечивается минимум дефицита газа в системе, однако для этого энергетические затраты должны быть в 1,5 раза больше, чем при стратегии 4. Стратегия 2 характеризуется минимальными энергозатратами, но при этом в наименьшей степени удовлетворяется спрос потребителей. Имеет недостатки также стратегия 1, требующая почти таких же энергозатрат, как и стратегия 4, но характеризующаяся вдвое большим дефицитом.
Решение о реализации той или иной стратегии специалисты должны принимать, опираясь на свой опыт и результаты расчетов.
Таким образом:
1) оптимизация технологических режимов функционирования ГТС является одним из наиболее действенных мероприятий по повышению энергетической эффективности магистрального транспорта газа;
2) практически повышение энергоэффективности может быть достигнуто за счет совершенствования компьютерной поддержки оперативного управления ГТС. Это осуществимо при условии более полного использования информации о режимах ГТС, качество которой возросло благодаря совершенствованию систем информатизации;
3) программные комплексы, действующие сейчас в сфере диспетчерского управления ГТС, не отвечают современному состоянию математической, алгоритмической и информационной базы и должны быть заменены более совершенными. Решение о переходе к очередному поколению программного обеспечения в сфере управления магистральным транспортом газа назрело и, несмотря на все трудности, усугубляющиеся со временем, должно быть реализовано;
4) методика, заложенная в основу подлежащих разработке компьютерных технологий, должна, в частности, учитывать динамику процессов транспорта газа в суточном и недельном циклах, т. е. изменение количества аккумулированного в трубах газа;
5) разработка пакета диспетчерского управления на современной методико-алгорит-мической базе важна не только для текущего момента: она заложит потенциал инновационного развития автоматизированных систем управления на долгие годы, обеспечив, в частности, повышенные возможности энергосбережения;
6) программно-вычислительные комплексы нового поколения приведут к системной
организации технологических режимов работы ГТС, будут способствовать сокращению потерь газа, повышению эффективности внедрения автоматизированных систем управления и телемеханики;
7) при переходе к программно-вычислительным комплексам нового поколения следует ориентироваться не на закупку зарубежных коммерческих пакетов, а на разработки отечественных специалистов, накопленный в России положительный опыт в этой сфере.
Предложенная модель с сосредоточенными параметрами пригодна для адекватного описания динамики процессов течения в крупномасштабных ГТС и позволяет сократить время счета почти на два порядка по сравнению с моделями, традиционно применяемыми для имитации и оптимизации нестационарных режимов ГТС.
Разработана компьютерная технология выбора оптимальных вариантов оперативного управления и среднесрочного планирования режимов крупномасштабных газотранспортных систем и применительно к Московскому промышленному узлу проведены расчеты для четырех стратегий управления (критериев оптимальности). Показана существенная зависимость оптимальных режимов от выбранного критерия. Сделан вывод о целесообразности при принятии оперативных решений сочетания производственного опыта специалистов с результатами исследования ситуации на компьютерных моделях.
Список литературы
1. Никаноров В.В. Вопросы создания систем оперативного диспетчерского управления в современных условиях / В.В. Никаноров,
A.С. Вирдашку, О.Е. Якимов и др. // Газовая промышленность. - 2012. - Спец. вып.
№ 680: Автоматизация производственно-технологических процессов, метрология и связь на объектах газовой отрасли. - С. 13-17.
2. Цыбульник В.Н. Программно-вычислительный комплекс математического моделирования процессов транспорта газа «Астра-газ» /
B.Н. Цыбульник, А. Л. Кутырев // Газовая промышленность. - 2013. - № 8. - С. 17-19.
3. Бернер Л.И. Управление газотранспортной сетью с использованием методов моделирования и прогнозирования /
Л.И. Бернер, А.А. Ковалев, В.В. Киселев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2013. - № 1. -С. 48-53.
4. Воропай Н.И. Интегрированные энергетические системы как инновационное направление энергетики будущего /
Н.И. Воропай, В.А. Стенников, Е.А. Барахтенко // Энергетика России в XXI веке. Инновационное развитие и управление: сб. - Иркутск: Институт систем энергетики им. Л. А. Мелентьева Сибирского отделения РАН, 2015. - С. 47-55.
5. Манакова Е.А. Целесообразность внедрения технологий Smart Grid в сети с альтернативными источниками энергии [Электронный ресурс] / Е.А. Манакова,
И. А. Гаибов, И. А. Бычков и др. // Молодой ученый. - 2016. - № 28.2. - С. 87-89. - https:// moluch.ru/archive/132/37227/ (дата обращения: 27.01.2018).
6. Северенков Е.В. Диспетчерское управление транспортом газа / Е.В. Северенков,
С.Б. Ковалев, И.В. Скурихин и др. // Газовая промышленность. - 2016. - № 5-6. - С. 19-22.
7. Сухарев М. Г. Анализ и управление стационарными и нестационарными режимами транспорта газа / М.Г. Сухарев, Р.В. Самойлов. - М.: РГУ нефти и газа (НИУ) им. И.М. Губкина, 2017. - 399 с.
8. Кершенбаум В.Я. Использование отечественных разработок в области программного обеспечения для решения проблем стандартизации и импортозамещения нефтегазового комплекса / В.Я. Кершенбаум, Л.И. Григорьев, Л.Ю. Белозерцева и др. // Управление качеством в нефтегазовом комплексе. - 2017. - № 2. - С. 10-12.
9. Сухарев М.Г. Новая методика моделирования нестационарных течений газа в системах газоснабжения / М.Г. Сухарев, Р.В. Попов // Известия РАН. Энергетика. - 2015. - № 2. -С. 150-159.
10. Сухарев М.Г. Оптимизация нестационарных режимов действующих магистральных газопроводов / М. Г. Сухарев, В. С. Панкратов, Р. В. Самойлов // Газовая промышленность. -2002. - № 9. - С. 72-75.
Status and prospects for improving math support and software for operational control and medium-term planning of large-scale gas transport systems
M.G. Sukharev1, R.V. Popov1*
1 Gubkin Russian State University of Oil and Gas (national research university), Bld. 1, estate 65, Leninskiy prospect, Moscow, 119991, Russian Federation * E-mail: r.v.popov@hotmail.com
Abstract. The article is devoted to analysis of modern simulation software for dispatching control. Few requirements to new-generation software are suggested, in particular: necessity to consider dynamics of gas transportation processes and possibility of multivariate computations with various control criteria.
A lumped-element model of a gas transportation system (GTS) with arbitrary configuration is suggested. This model requires significantly less computational resources than classical distributed ones. Simulation of optimal control regimes for Moscow gas transportation system showed that solutions depended on the chosen control criteria. For practical application of this method it is recommended to combine experience of specialists with the results of computer simulation.
The conclusions drawn in the paper include the following. Power efficiency can be increased by improving software support of GTSs operational control due to more complete use of information on GTS's regimes. Program complexes currently being applied in the area of dispatcher control of GTSs do not correspond to the modern mathematical, algorithmic and information base and must be replaced by more sophisticated ones. It is urgent to develop a new-generation software in the field of gas mains control and to implement it despite all difficulties.
Keywords: gas pipeline systems, programming and computing suites, lumped model, optimization of technological regimes, mathematical and computer simulation.
References
1. NIKANOROV, V.V., A.S. VIRDASHKU, O.Ye. YAKIMOV et al. Questions of creating on-line dispatching systems in modern conditions [Voprosy sozdaniya system operativnogo dispetcherskogo upravleniya v sovremennykh usloviyakh]. Gazovayapromyshlennost. 2012, spec. is. no. 680: Automation of production technologies, metrology and communications at facilities of gas industry [Avtomatizatsiya proizvodstvenno-tekhnologicheskikh protsessov, metrologiya i svyaz na obyektakh gazovoy otrasli], pp. 13-17. ISSN 0016-5581. (Russ.).
2. TSYBYLNIK, V.N., A.L. KUTYREV. Astra-Gaz software complex for mathematical simulation of gas transport processes [Programmno-vychislitelnyy kompleks matematicheskogo modelirovaniya protsessov transporta gaza "Astra-gaz"]. Gazovayapromyshlennost. 2013, no. 8, pp. 17-19. ISSN 0016-5581. (Russ.).
3. BERNER, L.I., A.A. KOVALEV, V.V. KISELEV. Gas-transport network control using simulation and forecast methods [Upravleniye gazotransportnoy setyu s ispolzovaniyem metodov modelirovaniya i prognozirovaniya]. Avtomatizatsiya, telemekhanizatsiya i svyaz v neftyanoy promyshlennosti. 2013, no. 1, pp. 48-53. ISSN 0132-2222. (Russ.).
4. VOROPAY, N.I., V.A. STENNIKOV, Ye.A. BARAKHTENKO. Integrated power systems as an innovative trend of future power engineering [Integrirovannyye energeticheskiye sistemy kak innovatsionnoye napravleniye energetiki budushchego]. In: Power engineering of Russia in the XXI century. Innovative development and management [Energetika Rossii v XXI veke. Innovatsionnoye razvitiye i upravleniye]: collected bk. Irkutsk: Melentiev Energy Systems Institute (ESI) SB RAS, 2015, pp. 47-55. (Russ.).
5. MANAKOVA, Ye.A., I.A. GAIBOV, I.A. BYCHKOV et al. Expediency of Smart Grid technology adoption in the networks with alternative power sources [Tselesoobraznost vnedreniya tekhnologiy Smart Grid v seti s alternativnymi istochnikami energii [online]. Molodoy uchenyy. 2016, no. 28.2, pp. 87-89. ISSN 2072-0297. (Russ.). Available from: https://moluch.ru/archive/132/37227/ (viewed 27 January 2018).
6. SEVERENKOV, Ye.V., S.B. KOVALEV, I.V. SKURIKHIN et al. Dispatching gas transport [Dispetcherskoye upravleniye transportom gaza]. Gazovayapromyshlennost. 2016, no. 5-6, pp. 19-22. ISSN 0016-5581. (Russ.).
7. SUKHAREV, M.G., R.V. SamOYLOV. Analyzing and controlling stationary and non-stationary regimes of gas transportation [Analiz i upravleniye statsionarnymi i nestatsionarnymi rezhimami transporta gaza]. Moscow: Gubkin Russian State University of Oil and Gas (national research university), 2017. (Russ.).
8. KERSHENBAUM, V.Ya., L.I. GRIGORYEV, L.Yu. BELOZERTSEVA et al. Application of domestic software for standardization and import substitution in the oil-gas industry [Ispolzovaniye otechestvennykh razrabotok v oblasti programmnogo obespecheniya dlya resheniya problem standartizatsii i importozameshcheniya neftegazovogo kompleksa]. Upravleniye kachestvom v neftegazovom komplekse. 2017, no. 2, pp. 10-12. ISSN 2071-8152. (Russ.).
9. SUKHAREV, M.G., R.V. POPOV. A new procedure for simulation of non-stationary gas flows in the gas supply systems [Novaya metodika modelirovaniya nestatsionarnykh techeniy gaza v sistemakh gazosnabzheniya]. IzvestiyaRAN. Energetika. 2015, no. 2, pp. 150-159. ISSN 0002-3310. (Russ.).
10. SUKHAREV, M.G., V.S. PANKRATOV, R.V. SAMOYLOV. Optimizing non-stationary regimes of working gas mains [Optimizatsiya nestatsionarnykh rezhimov deystvuyushchikh magistralnykh gazoprovodov]. Gazovaya promyshlennost. 2002, no. 9, pp. 72-75. ISSN 0016-5581. (Russ.).
