Bölge ısıtma ağları, verimli kentsel ısı tedarikinin omurgasını oluşturur, merkezileştirilmiş kaynaklardan konut, ticari ve endüstriyel tüketicilere termal enerji sağlamak için çalışır.Şehirler, bu ağları optimize eder.Integer Programming (IP) karmaşık, ayrı karar verme problemlerini en üst düzeye çıkarmak, genişleyen ve işletmek için mümkün olan avantajları en iyi şekilde tanımlamak için, IP, gerçek dünya seçimlerini modellemek için sağlar.Integer Programming, gerçek dünya seçimlerini modellemek için sağlar.Integer Programming boyutu - ve hangi fabrikaları en aza indirmek için, en yüksek maliyetli çözümleri belirlemek ve en yüksek maliyetli şekilde tanımlamak için.

Anlaş Integer Programlamayı Anlamak

Integer Programming, bazı veya tüm karar değişkenlerinin sadece tamsayısal değerleri almaya sınırlı olduğu matematiksel bir optimizasyon şubesidir. Birçok gerçek dünya probleminde, kararlar doğal olarak ayrı ayrı ayrı ayrı ayrı ayrıdır: yarım pompayı yükleyemezseniz, bir boru hattını kesebilir veya 1.5 adet çıktı.Bu ayrık seçimler doğal olarak tam olarak değişkenlerle temsil edilir ve objektif bir işlevle birleştirin, sonuçlanmış model Integer Linear Programı olarak adlandırılır.

IP'nin ayırt edici özelliği, ikili değişkenleri (0 veya 1) kullanarak genel tamsayı değişkenleri ile ilgili kararlar alma yeteneğidir. Örneğin, bir aday yerinde yeni bir ısı kaynağı inşa etme kararı ikilidir; çünkü tam zamanlı olarak yerleştirilen ısı üretim birimleri genel tamsayı gerektirir.

District Isıtma Ağları için Integer Programlama Modelleri

IP üzerinden bir bölge ısıtma ağının optimizasyonu, temel kararları, kısıtlamaları ve hedefleri yakalamak için matematiksel bir model inşa etmeyi içerir. Model genellikle üç temel bileşen etrafında inşa edilir: karar değişkenleri, kısıtlamalar ve objektif fonksiyon.

Karar Değişkenleri

Bölge ısıtma optimizasyonunda, karar değişkenleri birkaç kategoriye girer:

  • [[Dinary değişkenler[[Dönergeler için: belirli bir rota boyunca bir boru hattı segmenti inşa etmek, belirli bir saat boyunca belirli bir ısı üretim ünitesini işletmek veya bir yerde bir depolama tankını kurmak.
  • [FONT=0)Integer değişkenleri[[Dönemli miktarlar için: alt istasyonda bulunan aynı kazan veya ısı pompalarının sayısı, bir ısı ve güçteki tam sayı (CHP) bitki.
  • [FONT:0) Sürekli değişebilir olan miktarlar için [Dönemli değişkenler[Dönemli değişkenler[Dönemli değişkenler[Dönemli: kütle akış oranları, sıcaklıklar, ısı yükleri, yakıt tüketimi oranları ve basınç damlaları.

Eklenmeler

Bir IP modelindeki kısıtlamalar, çözümün fiziksel, operasyonel ve finansal kısıtlamalara saygı göstermesini sağlar. Ortak kısıtlamalar şunları içerir:

  • [FONT:0)Enerji dengesi[DÜT:1): Her bir düğümde, ısı tedarik edilen ısı miktarı (prodüktör ve gelen borulardan) eksi ısıyınmalıdır ( Talep ve kayıplar için) sıfıra eşit olmalıdır.
  • [FONT:0)Kapşehir sınırları[[Dönetici: 1 ): Her üretim biriminin minimum ve maksimum ısı çıkışı vardır; boru hatlarının çapı ve basınç düşüşüne dayanan maksimum akış kapasitesi vardır.
  • [FONT:0]Temperature kısıtlamalar[[Dönetici: tedarik ve geri dönüş sıcaklıkları, termal konfor sağlamak ve kondensasyon veya kaybedilmesini önlemek için tasarım aralıklarında kalmalıdır.
  • [FONT:0)Logical kısıtlamalar[[[Dönetici: 1 ): Bir boru hattı inşa edilmezse (binary değişken = 0), üzerinden akın sıfır olması gerekir; eğer ısı kaynağı kurulsa, kapasitesi olmayan olmalıdır.
  • [FONT:0)Budget kısıtlamaları[[Dönemli: toplam sermaye yatırımı belirli bir miktar aşamaz.
  • [FONT:0]Operasyonel kısıtlamalar[[Dönemli: birimleri üretmek için minimum / aşağı zaman, rampalar ve depolama şarj / şarj oranları.

Objektif Fonksiyonlar

Hedef fonksiyonu, neyin optimize edileceğini doğrulamaktadır. Tipik hedefler şunlardır:

  • [FONT:0) Toplam yıllık maliyete dikkat edin[Dönemli sermaye maliyetleri (borlar, bitkiler, depolama) ve değişken operasyonel maliyetler (ya da pompalar, bakım için elektrik).
  • [FONT:0) birincil enerji tüketimine ([Döntgen: 1) veya karbondioksit emisyonlarına öncelik vermek.
  • [0]Sistem verimliliğini azaltmak (Düzg., yakıt girişine teslim edilen ısı oranı).
  • [FONT:0) Çok-objective optimizasyon[Dönetici: genellikle tek bir hedefe ağırlık ile ağırlıklandırılarak veya Pareto cephelerini oluşturmak için epsilon-constraint yöntemleri kullanarak ele alındı.

Sitede Anahtar Uygulama Alanları Isıtma sistemi

Integer Programming, ilçe ısıtma sistemi geliştirmenin birçok aşamasına uygulanır - ilk tasarımdan gerçek zamanlı işleme kadar. Aşağıda üç önemli kullanım vakası detayı.

Network Design and genişleme

Yeni bir bölge ısıtma ağı tasarlayın veya mevcut bir tane genişletmek boru rotalarını, çapındakileri ve ısı kaynaklarını belirlemektir.Bu, klasik bir ağ tasarımı sorunudur, genellikle Steiner ağacı değişkeni grafik teorisinde modellemektedir. Hedef, en düşük maliyetli müşterilere olan tüm talep düğümleri bağlamaktır (konuşturma artı ısı kayıpları).Integer değişkenleri boru hatları ve yükleme hatları oluşturmak için kararlarını temsil eder; sürekli değişkenleri ele geçirmek akışlar ve sıcaklıklar.

Operasyon Optimizasyonu Operasyon

Altyapı yerindeyken, bir ilçe ısıtma sistemi günlük operasyon zaman tasarrufu ile karşılanmalıdır, ancak düşük talep edilen ısı pompası ve elektrik maliyetleri ile ilgili birim taahhüt ve ekonomik dağıtım sorunları, birim başlangıç / kesinti ve sürekli kararlarla ilgili olarak geri yükleme ve sürekli kararlarla ilgili kararlarla karşılanabilir. Örneğin, CHP'li bir ısı pompasının sayısı ile ilgili kararlar ve ısı pompasının minimum zaman aralığına sahip olabilir.

Uzun Süreli Kapasite Planlama Planlaması

Gelecekteki büyüme planlama, her zaman ve nerede yeni üretim kapasitesi, yükseltme boruları eklemek veya yenilenebilir enerji kaynaklarını güneş ısısı veya büyük ölçekli ısı pompaları gibi bir araya getirmektir.Bu, ikili değişkenlerin her zaman yatırım kararlarının ne zaman ve tam olarak değişkenlerinin olduğunu karar verir, tam olarak değişkenleri karşılaştırır ve sürekli değişkenleri karşılaştırır.

Integer Programming in District Isıtmalı

Integer Programlamasının bölge ısıtma optimizasyonu için benimsenmesi, somut avantajlar sunar:

  • [FONTD:0)Optimal veya yakın optimize çözümler[Dönetici:0) - IP yöntemleri, birçok pratik ağ boyutlarında kanıtlanabilir çözümler (veya çözümler) bulabilir, bir kural tabanlı heuristics garanti edemez.
  • [FONT:0]Handling ofcrete Reality[[Dönerge: 1) – İkili ve tamsayı kararları modellemek suretiyle IP gerçek uygulama için işe yaramaz olmayan gerçekçi olmayan çözümlerden kaçınır.
  • [FONT=0]Scenario analizi[[Döneticiler, farklı varsayımların etkisini sistematik olarak değerlendirebilir (örneğin, daha yüksek karbon vergisi, daha düşük elektrik fiyatı, daha katı emisyon kapları) IP modelini değiştirirken, değişken parametrelerle tekrar çalıştırılabilir.
  • [FONT:0]Integrated Planlama[[Dönetici: 1) IP, bağımlı kararların eş zamanlı optimizasyonuna izin verir – ağ düzeni, teknoloji seçimi ve operasyon - küresel olarak daha iyi çözümlere eşdeğerdir.
  • [FONT:0)Environmental yararları[[DÜT:1) – Yakıt tüketimi veya emisyonlar doğrudan sürdürülebilirlik hedeflerini destekler. Utilities, çok-objective IP formülasyonları kullanarak ticaretle-offunu ölçebilir.

C ⁇ Challenges and Solvers

Onun gücüne rağmen, Integer Programlama, büyük ilçe ısıtma ağlarına uygulanan engellerle karşı karşıyadır. İkili değişken sayısı, kanal segmentleri, aday bitki yerleri ve zaman dönemleri, düktöryel patlamaya yol açan 200 potansiyel boru segmenti ve 50 zaman adımla bir ağ, on binlerce ikili değişkeni içerebilir, bu da problemin naif şube ve-ve-çalışverişli konumuyla büyür.

Bunu aşmak için, modern çözücüler gelişmiş teknikler kullanıyor:

  • [FONT:0)Öyle [DÜDÜT:1] - kırmızıdan çıkarma kısıtlamalarının kaldırılması ve değişkenleri düzelterek modeli azaltır.
  • [FONT:0)Cutting uçakları) - lineer programlama rahatlamasına doğru eşitsizlikler ekliyor.
  • [FONT:0)Heuristics[[Dönetici: 1) Üst sınırları geliştirmek için hızlı iyi çözümler bulur.
  • [FONT=0)Decomposition[[[Dönetici:0)))) - sorunu daha küçük, daha fazla kanallanabilir alt sürümlere (örneğin, Bendersler ağ tasarımı ve operasyon için ayrıştırır veya Dantzig-Wolfe decomposition için.

Ticari çözücüler, SCIP ve COIN-OR gibi on binlerce değişkeni ele almak için yaygın olarak kullanılırlar, ancak gerçek zamanlı operasyonel optimizasyon için (örneğin, uzun süre boyunca, model birkaç dakika içinde çözülebilir, bu da problem boyutunu çok büyük örnekler kullanarak azaltılmalıdır.

Future Yol ve Gelişen Trendler

Integer Programlamanın diğer optimizasyon paradigmaları ve veri odaklı yöntemleri ile entegrasyonu, bölge ısıtma optimizasyonu için yeni sınırlar açıyor:

Makine Öğrenme-Enhanced IP

Makine öğrenimi, parametre değerlerini tahmin ederek IP'ye yardımcı olabilir (örneğin, ısı talebi, yenilenebilir nesil) daha büyük doğrulukla, onları sağlam bir kısıtlama formülasyonlarına dönüştürmek. Ek olarak, sinir ağları heuristik şube stratejilerini şubeye kadar hızlayarak, büyük MILPs için çözüm zamanlarını azaltır. Araştırmacılar ayrıca, bir IP döngüsü içinde sabit fiziksel simülasyonları değiştirmek için öğrenilir.

Stochastic ve Robust Optimizasyon

Bölge ısıtma sistemleri hava odaklı ısı talebi, değişken elektrik fiyatları ve geçici yenilenebilir kaynaklarla ilgili olarak önemli belirsizlikle karşı karşıyadır. Stochastic Integer Programming, birden fazla senaryoyu dahil ederek, kararların gelecekteki belirsizlikleri dikkate almasını sağlar. Robust optimizasyonu, belirsiz parametrelerin en kötü yerine getirilmesini mümkün kılan çözümler arar.

Coğrafi Bilgi Sistemleri ile Entegrasyon (GIS)

GIS verileri ile IP çözücüleri birleştirmek, sokak haritalarına dayanan otomatik aday boru rotalarını, arazi kullanımını ve engelleri azaltır. Bu, manuel modelleme çabasını azaltır ve şehir planlayıcılarının çok sayıda büyüme senaryolarını hızlı bir şekilde keşfetmelerini sağlar. Bölge ısıtma planlama için MILP çözümleri ile birkaç araştırma prototipi.

Multi-Energy Systems Optimizasyon

Bölge ısıtma ağları giderek elektrik güç şebekeleri, gaz ağları ve hatta bölge soğutma ile etkileşime girer. IP modelleri, bu sinerjik sistemleri kapsamak için genişletilebilir ve bir ağdaki ayrı kararlar diğerlerini etkiler. Örneğin, CHP bitkisinin operasyonu iki ısı ve elektrik üretimini belirler, iki piyasayı da darbeleyebilir.

Gerçek Zaman ve Model Tahmini Kontrol

Bilgisayar ve sensör teknolojisindeki ilerlemeler, birkaç saat boyunca, güncelleştirilmiş ölçümler kullanılarak (örneğin, ünite başlangıç) sistem her seferinde hızlı bir şekilde çözülebilir (örneğin, her 15 dakika) bir ufk projesinde tekrarlanır ve akıllı termal ağlarda standart hale gelir.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Integer Programming, karmaşık kısıtlamalarla karşı karşıya olan maliyet-malzemeler ve sürdürülebilir çözümlere olanak sağlar. Network design to real-time Unit bağlılık için, Integer zorluklarının ayrık doğasını ele alarak, teknoloji, dekomporasyon yöntemleri ve makine öğrenimine devam eden makine öğrenimine devam edecek şekilde, daha büyük ve daha dinamik sistemlere ulaşma konusunda mühendislere ve planlamacı çözümler sunar.