Тоңуу Тобокелдигин Эске Алуучу Оптималдаштыруу, түп нускадагы аталышы Freeze-Risk-Aware Optimization (FRAO), ири масштабдагы көп секторлуу кыйыр аба муздатуу системаларынын кышкы иштөөсүндө жеткиликтүү төмөн тышкы чөйрө температурасынан көбүрөөк муздатуу пайдасын алууну, ошол эле учурда жергиликтүү тоңуу тобокелдигин жана божомолдун белгисиздигин түздөн-түз башкаруу чектөөлөрүнө киргизүүнү көздөгөн маалыматтарга негизделген моделдик божомолдоочу башкаруу ыкмасы болуп саналат. Изилдөө Кытайдын түндүгүндөгү 2 × 1000 MW көмүр менен иштеген электр станциясынан алынган чыныгы DCS иштөө маалыматтарынын негизинде LSTMге таянган сектордук жана системалык деңгээлдеги божомол моделдерин түзүп, аларды секторго негизделген моделдик божомолдоочу башкаруу менен бириктирген. Өкүлчүлүктүү төмөн температура шарттарында негизги кайтарым суунун температурасын 5,14–5,37 °C жана божомолдонгон энергоблоктун арткы басымын 0,67–0,70 kPa төмөндөтүүгө мүмкүн экени билдирилген. Бирок талаалык текшерүү азырынча ачык контурлуу чечимди колдоо деңгээлинде; оптималдаштырылган буйруктардын DCS аркылуу толук жабык контурда көзөмөлдөө натыйжалуулугу көрсөтүлгөн эмес.

Кыштагы төмөн тышкы температура аба менен муздатылган жылуулук электр станциясы үчүн эки карама-каршы таасир жаратат. Бир жагынан, жылуулукту атмосферага чыгаруу жеңилдеп, турбина-конденсатор системасынын арткы басымын төмөндөтүүгө болот. Экинчи жагынан, жылуулук алмаштыргыч беттеринде суунун тоңушу, түтүктөрдүн бузулушу жана агып кетүү тобокелдиги жогорулайт. Ошондуктан операторлор коопсуздук запасын чоңойтуп, системаны зарыл болгондон жылуураак иштетиши мүмкүн. FRAOнун негизги изилдөө суроосу бул коопсуздук запасы туруктуу жана ашыкча этият болуунун ордуна жергиликтүү температурага, келечектеги иштөө шарттарына жана моделдин божомол катасына жараша динамикалык түрдө жөнгө салына алабы деген маселе болуп саналат.

Изилдөө экономикалык оптималдаштыруу менен гана чектелбейт. Жергиликтүү дубал температурасы, сектордун кайтарым суунун температурасы, температуранын канчалык тез төмөндөй алары жана аба кирүү жалюздарынын канчалык тез кыймылдай алары бир эле оптималдаштыруу маселесинин ичинде коопсуздук жана ишке ашырууга болуучулук шарттарына айландырылат. Ошентип, максат кайтарым сууну мүмкүн болушунча муздатуу гана эмес, тоңуу коопсуздук чектеринен төмөн түшпөстөн жетүүгө боло турган эң төмөн коопсуз жылуулук иштөө абалын издөө болуп саналат.

Кыйыр аба муздатуу системасындагы негизги маселе

Жылуулук электр станциясында турбинадан чыккан буу конденсатордо конденсацияланат. Конденсатордун натыйжалуулугу айланма суунун канчалык муздак кайтып келери менен тыгыз байланыштуу. Кайтарым суунун төмөнүрөөк температурасы конденсатордун басымын жана ошону менен турбинанын арткы басымын төмөндөтүшү мүмкүн; бул бирдей электр өндүрүү үчүн күйүүчү майдын аз сарпталышына салым кошо алат.

Изилденген система түз суунун-абанын байланышынын ордуна айланма суу жылуулук алмаштыргычтар аркылуу атмосфера менен жылуулук алмашкан кыйыр аба муздатуу түзүлүшү болуп саналат. Кышында тышкы аба өтө суук болгондо бул системанын муздатуу кубаттуулугу жогорулайт. Бирок жергиликтүү түтүк же муздатуу-дельта дубалдарынын температурасы критикалык деңгээлге түшсө, тоңуу башталышы мүмкүн. Орточо кайтарым суунун температурасы коопсуз көрүнгөндө да мунаранын белгилүү бир секторунда жергиликтүү бет кооптуу деңгээлде суук болушу мүмкүн.

Ошондуктан изилдөө бүт мунараны билдирген жалгыз орточо өзгөрмөнү оптималдаштыруунун ордуна мунаранын ар башка секторлорунун жылуулук жүрүм-турумун өз-өзүнчө божомолдойт.

FRAO Деген Эмне жана Ал Эмне Кылат?

Freeze-Risk-Aware Optimization (FRAO) келечектеги аба кирүү жалюздарынын ачылыштарын секторлор боюнча оптималдаштырган; жергиликтүү дубал температурасын, кайтарым суунун температурасын, моделдин божомол катасын, температуранын өзгөрүү ылдамдыгын жана актуатордун кыймыл чектерин бир эле моделдик божомолдоочу башкаруу маселесине киргизген кышкы иштөөнү оптималдаштыруу алкагы болуп саналат.

Изилденген электр станциясы жана муздатуу мунарасы

Айланма суу эки бутакка бөлүнүп, сектордук топторго жөнөтүлөт. Ар бир муздатуу дельтасынын сыртындагы аба кирүү жалюздары жылуулук алмаштыргычка кирген абанын көлөмүн жана ошону менен суунун канчалык муздатыларын жөнгө салат. Секторлордон чыккан муздатылган суу жалпы кайтарым линиясында биригип, конденсатордо турбинанын чыккан буусун конденсациялоо үчүн колдонулат.

Маалыматтар топтому

Изилдөөдө эки кышкы иштөө мезгили бириктирилген: 1 Январь–28 Февраль 2025 жана 10 Ноябрь 2025–10 Январь 2026. Жалпы 121 күндүк жазууларда 1 мүнөттүк үлгү алуу аралыгы менен 174.075 жарактуу үлгү жана 220 иштөө өзгөрмөсү алынган.

Булакта 5 °Cден төмөн тышкы чөйрө шарттары кышкы үлгүлөрдүн %61,1ин түзөт. Система ошондой эле 2020-жылы олуттуу кышкы тоңуу зыянын баштан кечирген жана булак бул окуянын түз экономикалык чыгымын болжол менен 10 миллион RMB деп билдирген. Бул окуя экономикалык оптималдаштыруу гана эмес, жергиликтүү тоңуу коопсуздугу эмне үчүн негизги долбоорлоо критерийи экенин көрсөткөн талаалык контекст болуп саналат.

Эмне үчүн системанын бир гана орточо көрсөткүчү жетишсиз?

Мунаранын айланасындагы аба агымы, суунун бөлүштүрүлүшү жана жылуулук өткөрүү бардык секторлордо бирдей эмес. Бир учурда бир сектордун дубал температурасы коопсуз бойдон калса, башка сектордо андан төмөн температура пайда болушу мүмкүн. Ошондуктан FRAO эки масштабды бирге колдонот:

• Сектор деңгээли: жергиликтүү кайтарым суу жана дубал температуралары тоңуу коопсуздугун билдирет.
• Система деңгээли: негизги кайтарым суунун температурасы жана энергоблоктун арткы басымы жалпы муздак бөлүктүн натыйжалуулугун билдирет.

Дубал Температурасы Эмне Үчүн Тоңуу Тобокелдигинде Критикалык Өзгөрмө?

Тоңуу жылуулук алмаштыргыч бетинде жергиликтүү түрдө башталышы мүмкүн болгондуктан, сектордун орточо кайтарым суунун температурасы өз алдынча жетиштүү коопсуздук көрсөткүчү эмес; изилдөөдөгү абляциялык тажрыйба да дубал температурасынын коопсуздук мүчөсү алынып салынганда тоңуу тобокелдигине каршы жалюзду жабуу реакциясы болжол менен 10 мүнөткө кечигиши мүмкүн экенин көрсөтөт.

FRAOнун функционалдык архитектурасы

Булак текстинде катмарлардын саны бир жерде “беш” деп айтылганы менен, ыкманын сүрөттөлүшү жана 3-сүрөт төмөнкү алты функционалдык компонентти көрсөтөт:

1. Маалыматтар катмары: тарыхый DCS өлчөөлөрүнөн абал терезесин түзөт жана келечектеги башкарылбаган өзгөрмөлөрдүн тенденциясын чыгарат.
2. Божомол катмары: LSTMге негизделген моделдер менен сектордук жана системалык температураларды жана арткы басымды божомолдойт.
3. Коопсуздук маржасын жаңыртуу: кооптуу багыттагы божомол каталарын көзөмөлдөп, температура чектөөлөрүн күчөтөт.
4. Чектөө жана айып түзүү: тоңуу чектерин, температуранын төмөндөө ылдамдыгын жана жалюз кыймылынын чектерин чыгым мүчөлөрүнө айлантат.
5. MPC оптималдаштыруу: келечектеги жалюз ачылышынын траекторияларынын арасынан эң төмөн коопсуз чыгымды издейт.
6. Жогорку деңгээлдеги коюлган маанини түзүү: оптималдаштырылган жылуулук траекториясын учурдагы DCS колдоно ала турган кайтарым суунун температурасынын коюлган маанисине айлантат.

Тарыхый абал терезеси жана келечектеги иштөө тенденциясы

Ар бир оптималдаштыруу циклинин башында система акыркы \(H_h\) убакыт кадамын тарыхый абал терезеси катары чогултат:

Теңдеме (1):

\[ X^{hist}_{i,t_0}= [X_{i,t_0-H_h+1},\ldots,X_{i,t_0}] \]

Бул жерде \(X_{i,t}\) сектор \(i\) үчүн тиешелүү иштөө өзгөрмөлөрүн; \(H_h\) болсо тарыхый терезенин узундугун билдирет.

Келечектеги тышкы чөйрө температурасы жана энергоблок жүгү сыяктуу башкарылбаган өзгөрмөлөр толук белгилүү болбогондуктан, жакынкы өткөн мезгилдеги орточо өзгөрүү тенденциясы эсептелет:

Теңдеме (2):

\[ \Delta\bar{x}(t_0)= \frac{1}{H_h-1} \sum_{\tau=t_0-H_h+1}^{t_0-1} [x(\tau+1)-x(\tau)] \]

\[ \Delta\tilde{x}(t_0)= \operatorname{clip} [\Delta\bar{x}(t_0),\Delta x_{min},\Delta x_{max}] \]

\[ \tilde{x}(t_0+k)= \operatorname{clip} [x(t_0)+k\Delta\tilde{x}(t_0),x_{min},x_{max}] \]

\[ X^{fut}_{i,t_0}= [\tilde{x}(t_0),\tilde{x}(t_0+1),\ldots,\tilde{x}(t_0+H_f)] \]

clip операциясы тенденциянын уруксат берилген өзгөрүү ылдамдыгын да, физикалык өзгөрмө чектерин да ашып кетишине жол бербейт. Бул түзүм келечекти “так билип жаткандай” мамиле кылбайт; жакынкы мезгилдеги тенденцияны гана физикалык чектердин ичинде MPC божомол горизонттуна өткөрөт.

LSTM божомол моделдери

Тынымсыз айланган суунун жылуулук инерциясы жана ташуу кечигүүлөрү себептүү тарыхый абал келечектеги температураларга таасир этет. Изилдөө бул убакытка көз карандылыкты узак-кыска мөөнөттүү эс тутум тармактары, башкача айтканда Long Short-Term Memory (LSTM) менен моделдейт.

Теңдеме (3):

\[ [\hat{T}_{ret,i,t},\hat{T}_{wall,i,t}] = f_{sector,i}(X_{i,t},U_{i,t},Z_{i,t}) \]

\(\hat{T}_{ret,i,t}\) сектордун кайтарым суунун температурасынын божомолун, \(\hat{T}_{wall,i,t}\) жергиликтүү дубал температурасынын божомолун, \(U_{i,t}\) жалюз башкаруу өзгөрмөлөрүн жана \(Z_{i,t}\) айланма суу насосторунун абалдарын көрсөтөт.

Сектордук божомолдор андан кийин системалык деңгээлдеги моделге өткөрүлөт:

Теңдеме (4):

\[ \hat{T}_{main,ret,t} = f_{main} (\hat{T}_{ret,1,t},\hat{T}_{ret,2,t},\ldots,\hat{T}_{ret,12,t},Z_t) \]

\[ [\hat{P}_t,\hat{T}_{main,int,t}] = f_{bp}(\hat{T}_{main,ret,t},N_t) \]

Бул чынжыр секторлордогу жергиликтүү жылуулук чечимдерин негизги кайтарым суунун температурасына, андан соң конденсатор менен энергоблоктун арткы басымынын жүрүм-турумуна байланыштырат.

Божомол Катасы Коопсуздук Чектөөлөрүн Кантип Өзгөртөт?

FRAO божомол маанисин гана колдонбойт; модель температураны чыныгыдан жогору божомолдогондо пайда болгон кооптуу багыттагы катаны көзөмөлдөйт жана жакынкы мезгилдеги каталардын бөлүштүрүлүшүнө жараша коопсуздук маржасын кеңейтип, уруксат берилген температура чектерин автоматтык түрдө этият кылат.

Кооптуу багыттагы божомол катасы

Тоңуу жагынан критикалык ката — моделдин температураны чыныгыдан жогорураак божомолдошу. Мындай ката оптималдаштыргычка система коопсуз деген жалган ишеним бериши мүмкүн. Ошондуктан изилдөө абсолюттук катаны гана эмес, кооптуу багыттагы оң ашыкча божомолду колдонот.

Теңдеме (5):

\[ e_{wall}(t_0)= \max[0,\hat{T}_{wall}(t_0)-T_{wall}(t_0)] \]

\[ \varepsilon_{wall}(t_0)= \{e_{wall}(t_0-N+1),\ldots,e_{wall}(t_0)\} \]

\[ M_{wall}(t_0)= \min\left[ M^{max}_{wall}, \max\left( M^{base}_{wall}, \mu(\varepsilon_{wall})+ k_{\sigma}\sigma(\varepsilon_{wall}) \right) \right] \]

Бул жерде \(M_{wall}\) динамикалык дубал температурасынын коопсуздук маржасы. Орточо ката \(\mu\) менен каталардын бөлүштүрүлүшүнүн стандарттык четтөөсү \(\sigma\) бирге колдонулат. Булакта \(k_{\sigma}=2\) тандалган.

Кайтарым суунун температурасы үчүн да ушул эле логика колдонулат:

Теңдеме (6):

\[ M_{ret}(t_0)= \min\left[ M^{max}_{ret}, \max\left( M^{base}_{ret}, \mu(\varepsilon_{ret})+ k_{\sigma}\sigma(\varepsilon_{ret}) \right) \right] \]

Бул долбоорлоонун натыйжасы мындай: модель жакында кооптуу багытта көбүрөөк ката кетирсе, оптималдаштыруу маселеси автоматтык түрдө катуураак коопсуздук аймагына жылдырылат.

Баскычтуу тоңуудан коргоо деңгээлдери

Тобокелдик деңгээли жогорулаган сайын температуранын төмөнкү чектери көтөрүлөт жана бир оптималдаштыруу мезгилинде температуранын канчалык тез төмөндөшүнө уруксат берилери азайтылат.

Коопсуздук айып мүчөлөрү

Теңдеме (7):

\[ L_i^{ret} = \gamma_{ret} \sum_{t=1}^{H_f} w_t \left[ \max (0,T_{ret,safe}+M_{ret}-\hat{T}_{ret,i}(t)) \right]^2 \]

\[ L_i^{wall} = \gamma_{wall} \sum_{t=1}^{H_f} w_t \left[ \max (0,T_{wall,safe}+M_{wall}-\hat{T}_{wall,i}(t)) \right]^2 \]

Божомолдонгон температура коопсуз төмөнкү чектен жогору турганда бул бузуу айыбы нөлгө барабар. Коопсуз төмөнкү чектен түшкөндө болсо айырманын квадраты чыгымды тез көбөйтөт. Ошентип, оптималдаштыруу муздаак иштөөнү каалаган учурда да тоңуу чегинен төмөн өтүүгө каршы күчтүү математикалык каршылык пайда болот.

Жылуулук инерциясы үчүн температура өзгөрүүсүнүн айыбы

Абал акыркы температура жагынан коопсуз көрүнүшү температуранын ошол чекитке канчалык тез түшкөнү маанисиз дегенди билдирбейт. Ири айланма системада жылуулук инерциясы жана ташуу кечигүүсү бар.

Теңдеме (8):

\[ L_{tem} = \beta_{ret} \sum_{t=1}^{H_f} w_t \left[ \max (0,|T_{ret}(t-1)-T_{ret}(t)|-\Delta T_{ret}) \right]^2 + \beta_{wall} \sum_{t=1}^{H_f} w_t \left[ \max (0,|T_{wall}(t-1)-T_{wall}(t)|-\Delta T_{wall}) \right]^2 \]

Бул мүчө божомолдонгон температуранын төмөндөшү уруксат берилген бир кадамдык чектен чоң болгондо айыпты көбөйтөт.

Убакытка байланышкан салмак

Теңдеме (9):

\[ w_t= \frac{\exp[-\lambda(t-1)]} {\sum_{j=1}^{H_f}\exp[-\lambda(j-1)]} \]

Жакынкы келечектеги божомолдор учурдагы башкаруу чечимине түзүрөөк таасир эткендиктен жогорку салмак алат; божомол горизонту узарган сайын салмак экспоненциалдык түрдө төмөндөйт.

Жалюз актуаторунун физикалык ишке ашырылышы

Жалюздарды теориялык жактан ар бир циклде туш келди жана кескин кыймылдатууга болбойт. Актуатордун өлүк зонасы, кыймыл көлөмү жана кыймыл жыштыгы эске алынат.

Теңдеме (10):

\[ L_{du} = r_{du} \sum_{t=1}^{H_f-1} \left[ \max (0,|u(t+1)-u(t)|-\Delta U_{max}) \right]^2 \]

\[ L_{d2u} = r_{d2u} \sum_{t=1}^{H_f-1} \left[ \max (0,|\Delta u(t+1)-\Delta u(t)|-\Delta^2U_{max}) \right]^2 \]

Биринчи мүчө бир кадамдык кыймылдын ашыкча чоң болушун, экинчи мүчө башкаруу траекториясындагы кескин багыт/ылдамдык өзгөрүүлөрүн басаңдатат. Ошентип математикалык жактан арзан, бирок чыныгы актуатор үчүн термелмелүү же ишке ашпаган чечимдин тандалышынын алдын алат.

Оптималдаштыруу максаты

Сектор \(i\) үчүн негизги экономикалык/жылуулук максаты божомол горизонтундагы кайтарым суунун температурасын төмөндөтүү болуп саналат:

Теңдеме (11):

\[ J_i= \alpha \sum_{t=1}^{H_f} w_t\hat{T}_{ret}(t) \]

Бирок \(J_i\) жалгыз оптималдаштырылбайт. Коопсуздук жана ишке ашыруу айыптары жалпы чыгымга кошулат:

Теңдеме (12):

\[ C_i= J_i+ L_i^{ret}+ L_i^{wall}+ L_{tem}+ L_{du}+ L_{d2u} \]

Градиентке негизделген MPC издөөсү

Ар бир циклде келечектеги башкаруу ырааттуулугу учурдагы жалюз ачылышы менен башталат:

Теңдеме (13):

\[ U^{0}_{i,t} = [u^{0}_{i,t},u^{0}_{i,t},\ldots,u^{0}_{i,t}] \]

Андан кийин башкаруу траекториясы градиентке негизделип жаңыртылат:

Теңдеме (14):

\[ U^{k+1}_{i,t} = \Pi_{\Omega} \left( U^{k}_{i,t} - \eta_{lr}g^{k}_{i,t} \right) \]

\(\Pi_{\Omega}\) жалюз ачылышын физикалык жактан мүмкүн болгон %0–100 диапазонуна проекциялайт. \(\eta_{lr}\) оптималдаштыруу кадамынын өлчөмү.

Талапкер башкаруу ырааттуулугу боюнча келечектеги температура траекториялары кайра эсептелет:

Теңдеме (15):

\[ [\hat{\mathbf{T}}_{ret,i}, \hat{\mathbf{T}}_{wall,i}] = f_{sector,i} (X^{fut}_{i,t},U_{i,t},Z_{i,t}) \]

Теңдеме (16):

\[ C_i= C_i (X^{fut}_{i,t}, U_{i,t}, Z_{i,t}, \hat{\mathbf{T}}_{ret,i}, \hat{\mathbf{T}}_{wall,i}) \]

Жалпы чыгымы эң төмөн болгон ишке ашырууга мүмкүн башкаруу траекториясы тандалат:

Теңдеме (17):

\[ U^{*}_{i,t} = \arg\min_{U^{k}_{i,t}} C_i(U^{k}_{i,t}), \qquad k=0,1,\ldots,K \]

Эмне үчүн оптималдаштырылган жалюз буйругу түздөн-түз DCSке жөнөтүлбөйт?

FRAO учурдагы станциянын коопсуздук архитектурасын алмаштыруунун ордуна анын үстүндө жогорку деңгээлдеги оптималдаштыруу катмары катары долбоорлонгон. Оптималдаштырылган жалюз траекториясы жылуулук жагынан жетүүгө мүмкүн болгон абалды табуу үчүн колдонулат; ал эми чыныгы DCSке кайтарым суунун температурасынын коюлган мааниси жөнөтүлөт. Ошентип, учурдагы төмөнкү деңгээлдеги башкаруу жана коргоо логикасы коопсуздук ыйгарым укугун сактайт.

Туруктуу коюлган маанини түзүү үчүн оптималдаштырылган температура траекториясына soft-min оператору колдонулат:

Теңдеме (18):

\[ T_{BT,i,k} = -s \ln \left[ \frac{1}{H_f} \sum_{t=1}^{H_f} \exp \left( -\frac{\hat{T}^{*}_{ret,i,k+t}}{s} \right) \right] \]

Булакта \(s=1\) тандалган. Максат — бир божомол чекитиндеги өтө төмөн маани коюлган маанини негизсиз секиртпешин камсыз кылуу менен бирге оптималдаштыруунун муздатуу багытындагы башкаруу таасирин сактоо.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Божомол моделдеринин натыйжалуулугу

Жергиликтүү дубал температурасы моделинин башка үч моделге салыштырмалуу төмөн \(R^2\) көрсөтүшү маанилүү. Анткени тоңуу коопсуздугу жагынан критикалык өзгөрмө ошол эле учурда айлана-чөйрөлүк бузулууларга, жергиликтүү аба агымына, суунун бөлүштүрүлүшүнө жана өлчөө ызы-чуусуна сезимталыраак. FRAOнун адаптивдүү ката маржасы дал ушул себептен ыкманын коопсуздук архитектурасынын борборунда турат.

Өтө төмөн температура шарты: 7 Февраль 2025

00:00–12:00 аралыгындагы мисал окуяда система алгач P2 коргоо деңгээлинде иштейт. Тышкы чөйрө температурасы -20 °Cге жакындаганда айланма суу насосунун тартиби эки жогорку ылдамдыктагы насостон эки жогорку ылдамдыктагы + бир төмөн ылдамдыктагы насоско өткөрүлүп, суунун агымы көбөйтүлөт.

Тышкы температура -20 °Cден төмөн түшкөндө система P3 деңгээлине өтүп, FRAO коопсуздук максатында кайтарым суунун температурасынын максатын жогорулатат. Тышкы температура кайра жогорулаганда система P2ге кайтып келет.

Бул сыноо процессинде FRAO үчүн билдирилген орточо өзгөрүүлөр:

P1 төмөн температура шарты: 24 Декабрь 2025

Салттуу иштөөдө тышкы температура болжол менен -5 °Cден тез төмөндөп жатканда коопсуздук үчүн сектордун кайтарым суунун коюлган маанилери болжол менен 30 °Cден 35 °Cге жогорулатылат. FRAO болсо температура тенденциясын жана кийинки калыбына келүүнү божомолдоп, кайтарым суунун температурасын керектүүдөн ашык жогорулатпайт; оптималдаштырылган траекторияны болжол менен 26–28 °C диапазонунда кармайт.

Жылуураак кышкы шарт

18 Декабрь 2025 10:00–22:00 мезгилинде тышкы температура болжол менен 0 °Cден 8 °Cге көтөрүлгөндө тоңуу тобокелдиги акырындап азаят. Алгачкы этапта FRAO негизги кайтарым суунун температурасын орточо 1,83 °C көбүрөөк төмөндөтө алат. Бирок температура дагы жогорулаганда аба кирүү жалюздары буга чейин толук ачык абалга келип, физикалык жактан кошумча муздатуу мүмкүнчүлүгү калбайт. Мындай учурда FRAO менен тарыхый иштөө траекториялары бири-бирине жакындайт.

Бул жыйынтык маанилүү чекти көрсөтөт: FRAO бардык шартта жасалма “жакшыртуу” жаратпайт. Эгер актуатор буга чейин эле чек абалында болсо, оптималдаштыруу пайдалана ала турган физикалык эркиндик калбайт.

Абляциялык изилдөө: кайсы коопсуздук компоненти чындап керек?

Авторлор 7 Февраль 2025тин 00:00–02:00 аралыгындагы тез муздоо бөлүгүндө айып мүчөлөрүн өз-өзүнчө алып салып, системанын жүрүм-турумун изилдешкен.

FRAOнун Талаалык Текшерүүсү Жабык Контурда Болгонбу?

Жок. 15–19 Январь 2026 талаалык колдонууда FRAO чечимди колдоо системасы катары иштетилип, оптималдаштырылган кайтарым суунун коюлган маанилери операторлорго сунуш катары берилген; чыныгы жалюз кыймылдары учурдагы DCS жана оператор көзөмөлүндө калгандыктан, жабык контурдагы FRAO көзөмөлдөө натыйжалуулугу азырынча тастыкталган эмес.

Талаалык колдонуунун реалдуу убакыттагы эсептөө натыйжалуулугу

Циклдер Intel Xeon Gold 6338 процессорлуу бир серверде иштетилген. Оптималдаштыруу цикли 1 мүнөт, маалыматтарды өткөрүү менен эсептөөнүн чогуу аякташы болсо болжол менен 20 секунд болгон. Ошентип ыкма жогорку өндүрүмдүү тездеткич жабдыксыз цикл убактысынын ичинде эсептеле алган.

Ачык контурлуу талаалык мезгилде сунушталган кайтарым суунун температурасынын коюлган маанилери өлчөнгөн чыныгы маанилерден орточо 1,54 °C төмөн чыккан.

Жылуураак мезгилдерде системада буга чейин эле кошумча оптималдаштыруу мүмкүнчүлүгү болбогондуктан, FRAO төмөнүрөөк максат сунуштабаган аралыктар да билдирилген. Сектор 7нин кыш бою жабык болушу жана энергоблоктун 19 Январдан кийин техникалык тейлөөгө чыгарылышы талаа маалыматтарынын камтуусун чектеген.

Экономикалык жана эмиссиялык эсеп

Модель баалоосуна ылайык, негизги кайтарым суунун температурасынын болжол менен 5 °Cге төмөн болушу арткы басымдын болжол менен 0,7 kPa төмөндөшүнө туура келет. Булак изилденген энергоблоктун турбинасынын термодинамикалык мүнөздөмөлөрүн жана казан менен түтүк системасынын натыйжалуулугун колдонуп, бул арткы басымдын төмөндөшү стандарттык көмүр керектөө көрсөткүчүн болжол менен 1,26 g/(kW·h) азайта аларын эсептейт.

Теңдеме (19):

\[ \Delta M_{ce} = \Delta b\, P_{avg}\, t_{opt} \]

\(\Delta b=1,26\;g/(kW\cdot h)\), \(P_{avg}=500\;MW\) жана \(t_{opt}=1760\;h\) божомолдору менен бир энергоблок үчүн:

Потенциалдуу стандарттык көмүр үнөмдөөсү: 1108,8 tce/жыл.

CO₂ эсеби:

Теңдеме (20):

\[ \Delta M_{CO_2} = \Delta M_{ce} EF_{CO_2} \]

\[ EF_{CO_2}=2,66\;tCO_2/tce \]

натыйжасында бир энергоблок үчүн 2949,4 тонна/жыл потенциалдуу CO₂ азайышы эсептелет.

Бул экономикалык маанилер чыныгы жылдык көзөмөлдөнгөн талаалык тажрыйбада түз өлчөнгөн үнөмдөө эмес. Арткы басымдын төмөндөшү станциянын термодинамикалык мүнөздөмөлөрүнөн, орточо жүктөн жана натыйжалуу оптималдаштыруу убактысынан алынган баалоо болуп саналат. Булак компаниянын купуялуулугуна байланыштуу турбинанын термодинамикалык мүнөздөмө ийри сызыктарын толук жарыялабайт.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• Жергиликтүү дубал температурасы тоңуу коопсуздугу жагынан системанын орточо көрсөткүчү менен алмаштырууга болбой тургандай маанилүү экени колдоого алынат.
• Божомол катасын коопсуздук маржасына киргизүү аркылуу чектөөлөрдү динамикалык түрдө күчөтүүгө болору көрсөтүлөт.
• Өкүлчүлүктүү тарыхый кышкы шарттарда FRAO салттуу этият иштөөгө салыштырмалуу төмөнүрөөк кайтарым суунун температурасын жана божомолдонгон арткы басымды камсыз кыла алары көрсөтүлөт.
• Ачык контурлуу талаалык колдонуу алгоритмди реалдуу убакытта эсептөөгө болорун жана операторго төмөнүрөөк коюлган маанилерди сунуштай аларын көрсөтөт.
• Абляция натыйжалары дубал коопсуздугу, температура өзгөрүү чеги жана актуатор кыймылынын айыптары ар башка жана бири-бирин толуктаган милдеттерди аткарарын көрсөтөт.

Изилдөө колдобогон жыйынтыктар

• FRAOнун DCSте толук жабык контурда узак мөөнөттүү коопсуз жана экономикалык натыйжалуулугу азырынча көрсөтүлгөн эмес.
• 1108,8 tce/жыл жана 2949,4 тонна CO₂/жыл маанилери өлчөнгөн жылдык талаалык үнөмдөө эмес.
• Жыйынтыктар башка станция түрлөрү, башка климаттар же башка муздатуу мунарасы геометриялары үчүн түз кепилдик бербейт.
• Булак LSTM моделдеринин толук окутуу архитектурасын, окутуу/текшерүү/тест бөлүштүрүү катыштарын, epoch, batch size жана ушул сыяктуу кайра өндүрүү деталдарын толук билдирбейт.
• Сектор 7 үчүн кышкы иштөө оптималдаштыруу маалыматы жок болгондуктан, бардык он эки сектор бирдей маалымат камтуусуна ээ эмес.
• Компаниянын купуялуулугуна байланыштуу экономикалык эсепте колдонулган турбинанын термодинамикалык мүнөздөмө ийри сызыктарын көз карандысыз кайра текшерүүгө мүмкүн эмес.

Илимий мааниси

Изилдөөнүн эң маанилүү салымы — кышкы муздатууну оптималдаштырууну жөн гана “арткы басымды канчалык төмөндөтө алабыз?” деген суроо катары түзбөгөнү. FRAOдо экономикалык максат жергиликтүү физикалык тобокелдик жана моделдин белгисиздиги менен бир эле математикалык чечим түзүмүндө бириктирилет. Өзгөчө божомол катасы моделди баалоо метрикасы катары гана калбастан, кийинки башкаруу циклинин коопсуздук чегин өзгөртүшү маалыматтарга негизделген башкаруу менен эксплуатациялык коопсуздуктун ортосундагы байланышты күчөткөн негизги долбоорлоо элементи болуп саналат.

Мындан тышкары, ыкма учурдагы DCSти жок кылууга аракет кылбайт. FRAO жогорку деңгээлде жакшыраак жылуулук максатын эсептейт; төмөнкү деңгээлдеги чыныгы актуаторду башкаруу жана коргоо логикасы учурдагы өнөр жай системасында калат. Бул архитектура толугу менен жаңы башкаруу инфраструктурасын куруунун ордуна учурдагы станция автоматташтыруусуна чечимди колдоо же келечекте тастыкталса жогорку деңгээлдеги оптималдаштыруу катмарын кошуу ыкмасын билдирет.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Түп нуска изилдөө: Frost-risk-aware data-driven model predictive control for winter operation optimization of large-scale multi-sector cooling systems

Авторлор: He Xiao, Houzhang Tan, Fuxin Yang

Жооптуу авторлор: Houzhang Tan жана Fuxin Yang

Мекеме: MOE Key Laboratory of Thermo-Fluid Science and Engineering, School of Energy and Power Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, Shaanxi, China.

Булак түрү: Preprint изилдөө макаласы.

Платформа: SSRN.

SSRN Abstract ID: 7382903.

DOI: 10.2139/ssrn.7382903.

SSRN катталган күнү: 31 Август 2026.

Рецензия абалы: Булак PDF изилдөөнүн азырынча рецензиядан өтпөгөнүн ачык көрсөтөт.

Журнал / том / номер: Булакта рецензияланган журнал жарыясы, том же номер маалыматы жок.

Лицензия / автордук укук абалы: SSRN жазуусу кайра колдонууга уруксат берген ачык Creative Commons лицензиясын көрсөтпөйт; укуктар корголгонун жана уруксатсыз кайра колдонууга жол берилбесин билдирет. Бул Verianla макаласында түп нуска булактын сүрөттөрү, барак көрүнүштөрү жана корголгон таблица дизайндары колдонулган эмес.

Маалымат булагы: Изилденген 2 × 1000 MW станциянын кыйыр аба муздатуу системасынын DCS жазуулары; эки кышкы мезгилде 121 күн, 174.075 жарактуу үлгү, 220 өзгөрмө жана 1 мүнөттүк үлгү алуу.

Ыкма: Сектордук жана системалык деңгээлдеги LSTM божомол моделдери; божомол катасына байланышкан адаптивдүү коопсуздук маржасы; баскычтуу тоңуудан коргоо чектери; температура өзгөрүүсү жана жалюз кыймылы үчүн айыптар; секторго негизделген чектүү горизонттуу MPC; soft-min негизиндеги DCSке шайкеш жогорку деңгээлдеги коюлган маанини түзүү.

Талаалык текшерүү: Ачык контурлуу чечимди колдоо. Оптималдаштырылган коюлган маанилер азырынча DCS аркылуу түздөн-түз жабык контурлуу FRAO башкаруусу катары колдонулган эмес.

Каржылоо: Булак PDFде өзүнчө каржылоо билдирүүсү берилген эмес.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Булак PDFде өзүнчө кызыкчылыктардын кагылышы тууралуу билдирүү берилген эмес.

Маалыматтардын жеткиликтүүлүгү: Булак колдонулган DCS маалыматтар топтому үчүн ачык коомдук маалымат кампасын же жүктөө шилтемесин көрсөтпөйт.

Автордук салымдар / CRediT: Булак PDFде толук CRediT салым таблицасы жок.

Негизги кайра өндүрүү чектөөлөрү: LSTM окутуу архитектурасынын деталдары жана окутуу процедурасынын бардык гиперпараметрлери ачык эмес; турбинанын термодинамикалык мүнөздөмө ийри сызыктары компаниянын купуялуулугуна байланыштуу жарыяланган эмес; талаалык колдонуу ачык контур менен чектелген; Сектор 7 кышкы мезгилде жабык.

Булак ичиндеги шайкешсиздик боюнча эскертүү: Текст FRAO архитектурасын бир жерде “беш катмар” деп атаганы менен, ошол эле түшүндүрмөдө жана ыкманын визуалдык түзүмүндө алты функционалдык компонент саналат. Verianla тексти бул айырманы үнсүз оңдогондун ордуна ачык көрсөткөн.

Визуалдык колдонуу эскертүүсү: Булактын 1–9-сүрөттөрү укуктук абалына байланыштуу түздөн-түз кайра жарыяланбашы керек. Зарыл учурда булакта ачык берилген системалык байланыштар жана сандык фактылар гана колдонулуп, визуалдык окшоштукту сактабаган оригиналдуу Verianla техникалык схемалары даярдалышы керек.