Spis treści

W skrócie

Moduł ten można uruchomić w dwóch trybach: 1) wysyłka, 2) inwestowanie. W trybie dyspozytorskim oblicza minimalny koszt eksploatacji zestawu technologii dostarczania ciepła w określonym systemie ciepłowniczym na każdą godzinę w roku. Dane wejściowe do modułu to profile godzinowe zapotrzebowania na ciepło w sieci, potencjalnej dostawy ciepła z różnych źródeł oraz cen nośników energii. Ponadto wymagane są parametry kosztowe i wydajnościowe dla każdej technologii. Moduł podaje koszty dostawy ciepła, udział użytych nośników energii oraz implikowaną emisję CO2. W trybie inwestycyjnym moduł optymalizuje moce zainstalowanych technologii zaopatrzenia w ciepło w celu pokrycia zapotrzebowania na ciepło.

To Top

Wprowadzenie

Moduł ten można uruchomić w dwóch trybach: 1) wysyłka, 2) inwestowanie. W trybie dyspozytorskim oblicza minimalny koszt eksploatacji zestawu technologii zaopatrzenia w ciepło w określonym systemie ciepłowniczym dla każdej godziny w roku. Dane wejściowe do modułu to profile godzinowe zapotrzebowania na ciepło w sieci, potencjalnej dostawy ciepła z różnych źródeł oraz cen nośników energii. Ponadto wymagane są parametry kosztowe i wydajnościowe dla każdej technologii. Moduł podaje koszty dostawy ciepła, udział użytych nośników energii oraz implikowaną emisję CO2. W trybie inwestycyjnym moduł optymalizuje moce zainstalowanych technologii zaopatrzenia w ciepło w celu pokrycia zapotrzebowania na ciepło.

Moduł dyspozytorski sieci ciepłowniczej to model dyspozytorski, który stara się znaleźć optymalne kosztowo rozwiązanie dla pokrycia zapotrzebowania na ciepło o każdej porze roku.

concept.png

Opisaną tutaj metodę należy rozumieć jako pierwszą koncepcję i może ona odbiegać od rzeczywistej implementacji (złożoność modelu, dane wejściowe i wyjściowe itp. Należy rozpatrywać z tego punktu widzenia). Ta strona wiki wyjaśnia wersję modułu obliczeniowego zintegrowaną z przybornikiem. Samodzielna wersja modułu obliczeniowego jest znacznie bardziej wszechstronna i można ją pobrać TUTAJ . Ta wersja wymaga jednak podstawowej znajomości programowania w Pythonie. Dokumentację wersji samodzielnej można znaleźć TUTAJ .

To Top

Wejścia i wyjścia

Główne wejścia

Moduł wymaga długiej tablicy parametrów wejściowych. Główne parametry wejściowe to jednak:

  1. Zapotrzebowanie na ciepło sieci (wybrany region)
  2. Zainstalowane moce wytwornic / magazynów ciepła
  3. Parametry techniczne (enefektywności) i finansowe (koszty operacyjne, wydatki inwestycyjne, czas życia) wytwornic / magazynów ciepła
  4. Profile (szeregi czasowe zapotrzebowania na ciepło, nasłonecznienie, temperatura, ceny energii elektrycznej itp.)

Główne wyjścia

Główne wskaźniki produktu modułu obliczeniowego to:

  • Koszty wytwarzania ciepła
  • Koszty inwestycji, eksploatacji i paliwa
  • Mieszanka ciepła na generator ciepła
  • Emisje CO2
  • Godziny pełnego załadunku,

WAŻNA UWAGA W Hotmap emisje biomasy nie są zakładane jako zerowe, ponieważ Hotmaps to narzędzie mające na celu wspieranie trwającej transformacji energetycznej. Uznanie biomasy za neutralne pod względem emisji dwutlenku węgla źródło energii oznacza, że spalanie biomasy zmniejsza obecne całkowite emisje w porównaniu ze spalaniem paliw kopalnych, co nie jest prawdą. Przechowywanie dwutlenku węgla w drzewach następuje przez dziesięciolecia, a jego uwalnianie do atmosfery następuje jednocześnie. W związku z tym bilans węgla netto biomasy wynosi zero na dłuższą metę, ale nie na krótką metę, a środki łagodzące zmiany klimatu muszą przynieść rezultaty w postaci ograniczenia emisji dwutlenku węgla w krótkim okresie.

To Top

metoda

Moduł jest realizowany jako program liniowy i może być stosowany z jednej strony jako model czysto dyspozycyjny, az drugiej strony do planowania inwestycji obejmującej profil obciążenia. Funkcja celu stara się znaleźć minimalną różnicę między kosztami dostarczenia ciepła i przychodami z produkcji energii elektrycznej.

Fragmenty równania programu liniowego:

lp_fragment.png

Całkowite koszty c total zysk z sumy:

koszty inwestycji IC ( IC zainstalowana pomnożona przez renty poszczególnych kosztów inwestycji)

ic.png

koszty wewnętrzne CC :

cc.png

koszty zmienne OPEX :

opex.png

koszty rampy CHP i spalarni odpadów (oszacowanie przybliżone):

ramp.png

zakładane koszty szczytowego obciążenia elektrycznego w okresie zimowym (przybliżone oszacowanie):

peak.png

Całkowite dochody z rev total zysku z:

sprzedaż energii elektrycznej (np. z elektrociepłowni i spalarni odpadów):

rev.png

To Top

Legenda

legend.png

To Top

Repozytorium GitHub tego modułu obliczeniowego

Tutaj otrzymujesz najnowocześniejszy rozwój tego modułu obliczeniowego.

To Top

Próbny przebieg

Po wybraniu regionu i braku zmian w parametrach domyślnych model będzie działał w trybie inwestycyjnym. Oznacza to, że zainstalowane moce są również zoptymalizowane pod kątem optymalnego pokrycia kosztów zapotrzebowania na ciepło.

Poniżej możesz zobaczyć wszystkie parametry wejściowe, które można zmienić

Wskaźniki produktu

Wykresy wyników

To Top

Jak cytować

Jeton Hasani, w Hotmaps Wiki, CM Dystrybucja zaopatrzenia w ciepło (wrzesień 2020)

To Top

Autorzy i recenzenci

Ta strona została napisana przez Jetona Hasaniego ( EEG - TU Wien ).

☑ Ta strona została sprawdzona przez Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).

To Top

Licencja

Prawa autorskie © 2016-2020: Jeton Hasani

Licencja międzynarodowa Creative Commons Attribution 4.0

Ta praca jest objęta licencją Creative Commons CC BY 4.0 International License.

Identyfikator licencji SPDX: CC-BY-4.0

Tekst licencji: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html

To Top

Potwierdzenie

Chcielibyśmy wyrazić nasze najgłębsze uznanie dla projektu Hotmaps programu „Horyzont 2020 (umowa o udzielenie dotacji nr 723677), który zapewnił fundusze na przeprowadzenie obecnego dochodzenia.

To Top

This page was automatically translated. View in another language:

English (original) Bulgarian* Czech* Danish* German* Greek* Spanish* Estonian* Finnish* French* Irish* Croatian* Hungarian* Italian* Lithuanian* Latvian* Maltese* Dutch* Portuguese (Portugal, Brazil)* Romanian* Slovak* Slovenian* Swedish*

* machine translated