Minimizing the supply temperature at the district heating plant – dynamic optimization

2019

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1051/e3sconf/201911802004
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The constraint contains two elements, namely the heat losses and the electricity consumption for pumping at the producer. The aim was to achieve the lowest acceptable costs in an operation. The options with the supply temperature at the area starting point set to 80/60, then 60/40, and eventually 50/30 (low temperature, 4th generation district heating) were tested. The balance between the savings due to lower heat losses and the electricity consumption of pumps could be performed to assess the economic viability of the solution. This means that if the electricity price is sufficiently high, the model will always choose to minimize electricity consumption and thereby, maximise the profit from high temperature difference. Results concerning heat losses consider both experiences of proper insulation of pipes with variety of design outdoor temperatures (DOTs) and long term measurements from a pump station for district heating (DH) network in Canberra, Australia. We also noted that the heat energy tariffs and purchase price of electricity affect a lot optimal configuration of a DH system. For the best scenario, solutions are obtained that reach over 12% of the available saving potential after calculating 11 equations. Knowing that the policy is updated on a case study base, this is considered a promising result.