По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 621.372.632

Оптимизация режимов работы насосной установки по критерию минимума удельного расхода электроэнергии

Хамудханова Н.Б. старший преподаватель Ташкентского университета информационных технологий, тел.: (99891) 99 409 90 00, e-mail: nargizaxamudxanova@gmail.com
Ишназаров О.Х. д-р техн. наук, профессор Института проблем энергетики Академии наук Республики Узбекистан, тел.: (99890) 9688067, e-mail: oybek.ishnazarov@gmail.com

В статье разработана строгая нелинейная математическая модель удельного расхода электроэнергии многоагрегатной насосной установки с частотно-регулируемым электроприводом. На её основе сформулирована задача нелинейного программирования с равенственными и неравенственными ограничениями. Для решения применён метод множителей Лагранжа в сочетании с условиями дополняющей нежесткости Куна–Таккера. Полученная система из 13 нелинейных уравнений решена модифицированным методом Ньютона–Рафсона с квадратичными слак-переменными и адаптивным шагом. Предложенный алгоритм обеспечивает сходимость за 5–8 итераций с относительной погрешностью 10⁻⁶ и превосходит стандартные методы (fmincon, GA, PSO) по скорости в 18–42 раза при идентичной точности. Численные примеры для установок с N = 2 и N = 4 агрегатами демонстрируют снижение удельного расхода электроэнергии на 8,0–12,4% по сравнению с номинальным режимом.

Литература:

1. Directive (EU) 2023/1791 of the European Parliament and of the Council of 13 September 2023 on energy efficiency and amending Regulation (EU) 2023/955. EUR-Lex, 2023. URL: https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2023/1791/oj.

2. International Energy Agency. World Energy Outlook 2024. IEA, Paris, 2024. URL: https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2024.

3. Volk M. Pump Characteristics and Applications. 4th ed. CRC Press, Boca Raton, 2022. DOI: 10.1201/9781003160540.

4. KSB Group. Centrifugal Pump Lexicon: Pump Characteristics. KSB SE & Co. KGaA, Frankenthal, 2023. URL: https:// www.ksb.com/en-global/centrifugal-pump-lexicon.

5. Grundfos. Pump Handbook: Basic Principles and Pump Types. Grundfos Holding A/S, Bjerringbro, 2024. URL: https://www.grundfos.com/content/dam/GrundfosLiterature/pump-handbook.pdf.

6. Świętochowska M., Bartkowska I., Gwoździej-Mazur J. Energy Optimization of the Pumping Station. Environmental Sciences Proceedings. 2021;9(1):37. DOI: 10.3390/environsciproc2021009037.

7. Yao F., Yao Y. Energy Efficiency Optimization of Pumping Stations and Fan Stations. In: Efficient Energy-Saving Control and Optimization for Multi-Unit Systems. Springer, Singapore, 2024. P. 289–302. DOI: 10.1007/978-981-97-4492-3_23.

8. Prezelj J., Novak D., Mlakar J., Čurović L., Čudina M. Optimization of Energy Consumption in the Pumping Station Supplying Two Distinct Water Grids. Energies. 2022;15(1):310. DOI: 10.3390/en15010310.

9. Turci L.D.O., Sun H., Bai M., Wang J., Hu P. Water Pump Station Scheduling Optimization Using an Improved Genetic Algorithm Approach. In: 2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). Wellington, New Zealand, 2019. P. 944–951. DOI: 10.1109/CEC.2019.8790264.

10. Jafari-Asl J., Biswas A., Dorji U., Chung E.-S., Lee S.-J. Using Particle Swarm Optimization Algorithm to Optimally Locating and Controlling of Pressure Reducing Valves for Leakage Minimization in Water Distribution Networks. Sustainable Cities and Society. 2022;87:104240. DOI: 10.1016/j.scs.2022.104240.

11. Abraham E., Stoianov I. Demonstrating Demand Response from Water Distribution Systems through Pump Scheduling. Applied Energy. 2016;170:377–387. DOI: 10.1016/j.apenergy.2016.02.136.

12. Li W., Yang Q., Yang Y., Ji L., Shi W., Agarwal R. Optimization of Pump Transient Energy Characteristics Based on Response Surface Optimization Model and Computational Fluid Dynamics. Applied Energy. 2024;362:123038. DOI: 10.1016/j.apenergy.2024.123038.

13. International Organization for Standardization. ISO/ASME 14414:2019 Pump System Energy Assessment. ISO, Geneva, 2019. URL: https://www.iso.org/standard/68206.html.

14. Zhang W., An L., Li X., Chen F., Sun L., Wang X., Cai J. Adjustment Method and Energy Consumption of Centrifugal Pump Based on Intelligent Optimization Algorithm. Energy Reports. 2022;8:12272–12281. DOI: 10.1016/j.egyr.2022.09.031.

15. Pal P.S., Kumar S., Pal S.K. Identification of Fourth Order Nonlinear Polynomial Model Using Simplex Particle Swarm Optimization Algorithm. In: 2016 International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP). Melmaruvathur, India, 2016. P. 1628–1632. DOI: 10.1109/ICCSP.2016.7754437.

16. Li X., Zhang W., An L., Chen F., Sun L., Wang X., Cai J. Adjustment Method and Energy Consumption of Centrifugal Pump. Energy Reports. 2022;8:456–467. DOI: 10.1016/j.egyr.2021.11.095.

17. Zhang W., An L., Li X., Chen F., Sun L., Wang X., Cai J. Adjustment Method and Energy Consumption of Centrifugal Pump Based on Intelligent Optimization Algorithm. Energy Reports. 2022;8:12272–12281. DOI: 10.1016/j.egyr.2022.09.031.

18. Lucke T., Beecham S. An Introduction to Energy Consumption in Pumps. World Pumps. 2010;2010(9):28–31. DOI: 10.1016/S0262-1762(10)70148-2.

19. Quintela M., Mamouros M., Marques J., Fernandes J.P., Raposo D. Optimisation of Pumping and Storage Design through Iterative Simulation. Urban Water Journal. 2023;20(10):1456–1470. DOI: 10.1080/1573062X.2023.2259244.

20. Hydraulic Institute. Pump System Optimization: A Guide for Improved Energy Efficiency, Reliability, and Profitability. Hydraulic Institute, Parsippany, 2023. URL: https://www.pumps.org/resources/pump-system-optimization-guide/.

Насосные установки остаются одним из крупнейших потребителей электроэнергии в коммунальном хозяйстве, промышленности и сельском хозяйстве, на их долю приходится до 20–25 % мирового электропотребления [1, 2]. В условиях роста тарифов и ужесточения экологических требований повышение энергоэффективности насосных станций приобретает первостепенное значение.

Современные исследования в области оптимизации режимов насосных установок можно разделить на три группы: параметрическая оптимизация одного агрегата [3–5]; оптимизация конфигурации (числа включённых агрегатов) при фиксированной частоте [6–8]; совместная оптимизация подачи и частоты вращения с использованием метаэвристик [9–12].

Анализ литературы (таблица 1, рисунок 1) показывает, что большинство работ используют упрощённые модели энергопотребления (кубическая зависимость мощности) и игнорируют: точную полиномиальную аппроксимацию потерь в асинхронном двигателе 6-го порядка; совместную напорно-расходную характеристику N параллельных агрегатов; влияние износа рабочих органов и температуры окружающей среды; строгую сходимость решения в реальном времени (<1 с).

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. впервые предложена полная аналитическая модель удельного расхода электроэнергии 6-го порядка с учётом всех видов потерь в двигателе и поправочных коэффициентов;

2. разработан алгоритм решения задачи условной оптимизации с гарантированной квадратичной сходимостью;

3. реализована методика автоматического формирования начального приближения из текущего режима эксплуатации.

Рассматривается насосная установка из N идентичных центробежных насосных агрегатов с частотно-регулируемым приводом, работающих параллельно на неизменную сеть (Hст = const, Rтр = const, id = const).

Управляющие переменные: x1 = Q — подача одного агрегата, м³/с; x2 = n — частота вращения, об/с.

Цель:

Ограничения:

где ASH, BSH, CSH — коэффициенты аппроксимации суммарной напорно-расходной характеристики N совместно работающих агрегатов; nН — номинальная частота вращения.

Для Цитирования:
Хамудханова Н.Б., Ишназаров О.Х., Оптимизация режимов работы насосной установки по критерию минимума удельного расхода электроэнергии. Главный энергетик. 2025;12.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: