Muzlash Xavfini Hisobga Oluvchi Optimallashtirish, asl nomi Freeze-Risk-Aware Optimization (FRAO), yirik koʻlamli koʻp sektorli bilvosita havo sovitish tizimlarining qishki ishlashida mavjud past tashqi muhit haroratidan koʻproq sovitish foydasini olishni, shu bilan birga mahalliy muzlash xavfi va prognoz noaniqligini bevosita boshqaruv cheklovlariga kiritishni maqsad qilgan maʻlumotlarga asoslangan model bashoratli boshqaruv yondashuvidir. Tadqiqot Xitoy shimolidagi 2 × 1000 MW koʻmir yoqilgʻisida ishlaydigan elektr stansiyasidan olingan haqiqiy DCS ishlash maʻlumotlari asosida LSTM-ga tayangan sektor va tizim darajasidagi prognoz modellarini yaratgan hamda bu modellarni sektorlar boʻyicha model bashoratli boshqaruv bilan birlashtirgan. Namunaviy past harorat sharoitlarida asosiy qaytish suvi haroratini 5,14–5,37 °C va prognoz qilingan blok orqa bosimini 0,67–0,70 kPa kamaytirish mumkinligi xabar qilingan. Biroq dala tekshiruvi hozircha ochiq konturli qarorlarni qoʻllab-quvvatlash darajasida; optimallashtirilgan buyruqlarning DCS orqali toʻliq yopiq konturda kuzatuv samaradorligi koʻrsatilmagan.

Qishda past tashqi harorat havo bilan sovitiladigan issiqlik elektr stansiyasi uchun ikki qarama-qarshi taʻsirni yuzaga keltiradi. Bir tomondan, issiqlikni atmosferaga chiqarish osonlashadi va turbina-kondensator tizimining orqa bosimini kamaytirish mumkin. Boshqa tomondan, issiqlik almashgich sirtlarida suvning muzlashi, quvurlarning shikastlanishi va sizib chiqish xavfi ortadi. Shu sababli operatorlar xavfsizlik zaxirasini kattalashtirib, tizimni zarur boʻlganidan issiqroq ishlatishlari mumkin. FRAOning asosiy tadqiqot savoli ushbu xavfsizlik zaxirasini doimiy va haddan tashqari konservativ saqlash oʻrniga mahalliy harorat, kelajakdagi ishlash sharoitlari va model prognoz xatosiga koʻra dinamik ravishda sozlash mumkinmi-yoʻqmi degan masaladir.

Tadqiqot faqat iqtisodiy optimallashtirishni amalga oshirmaydi. Mahalliy devor harorati, sektor qaytish suvi harorati, haroratning qanchalik tez pasayishi mumkinligi va havo kirish jalyuzlarining qanchalik tez harakatlana olishi bir xil optimallashtirish muammosi doirasida xavfsizlik va amalga oshirish mumkinligi shartlariga aylantiriladi. Shunday qilib, maqsad faqat qaytish suvini imkon qadar sovitish emas, balki muzlash xavfsizlik chegaralaridan pastga tushmasdan erishish mumkin boʻlgan eng past xavfsiz issiqlik ishlash holatini izlashdir.

Bilvosita havo sovitish tizimidagi asosiy muammo

Issiqlik elektr stansiyasida turbinadan chiqqan bugʻ kondensatorda kondensatsiyalanadi. Kondensator samaradorligi aylanma suvning qanchalik sovuq qaytishi bilan chambarchas bogʻliq. Qaytish suvining pastroq harorati kondensator bosimini va natijada turbina orqa bosimini kamaytirishi mumkin; bu esa bir xil elektr ishlab chiqarish uchun yoqilgʻi sarfini pasaytirishga hissa qoʻshishi mumkin.

Oʻrganilgan tizim bevosita suv-havo aloqasi oʻrniga aylanma suv issiqlik almashgichlar orqali atmosfera bilan issiqlik almashadigan bilvosita havo sovitish sxemasidir. Qishda tashqi havo juda sovuq boʻlganda bu tizimning sovitish quvvati ortadi. Ammo mahalliy quvur yoki sovitish-delta devorlarining harorati kritik darajalarga tushsa, muzlash boshlanishi mumkin. Oʻrtacha qaytish suvi harorati xavfsiz koʻrinsa ham, minoraning muayyan sektoridagi mahalliy sirt baribir xavfli darajada sovuq boʻlishi mumkin.

Shu sababli tadqiqot butun minorani ifodalovchi yagona oʻrtacha oʻzgaruvchini optimallashtirish oʻrniga minoraning turli sektorlaridagi issiqlik xatti-harakatini alohida bashorat qiladi.

FRAO Nima va U Nima Qiladi?

Freeze-Risk-Aware Optimization (FRAO) kelajakdagi havo kirish jalyuzi ochilishlarini sektorlar boʻyicha optimallashtiradigan; mahalliy devor harorati, qaytish suvi harorati, model prognoz xatosi, harorat oʻzgarish tezligi va aktuator harakati cheklovlarini bir xil model bashoratli boshqaruv muammosiga kiritadigan qishki ishlashni optimallashtirish doirasidir.

Oʻrganilgan elektr stansiyasi va sovitish minorasi

Aylanma suv ikki tarmoqqa boʻlinib, sektor guruhlariga yuboriladi. Har bir sovitish deltasining tashqarisidagi havo kirish jalyuzlari issiqlik almashgichga kiradigan havo miqdorini va natijada suv qanchalik sovitilishini boshqaradi. Sektorlardan chiqqan sovitilgan suv umumiy qaytish quvurida birlashadi va kondensatorda turbina chiqindi bugʻini kondensatsiyalash uchun ishlatiladi.

Maʻlumotlar toʻplami

Tadqiqotda ikki qishki ishlash davri birlashtirilgan: 1 Yanvar–28 Fevral 2025 va 10 Noyabr 2025–10 Yanvar 2026. Jami 121 kunlik yozuvlar ichida 1 daqiqalik namuna olish oraligʻida 174.075 ta yaroqli namuna va 220 ta ishlash oʻzgaruvchisi olingan.

Manbada 5 °C dan past tashqi muhit sharoitlari qishki namunalarning %61,1 qismini tashkil etadi. Tizim, shuningdek, 2020 yilda jiddiy qishki muzlash shikastlanishini boshdan kechirgan va manba bu hodisaning toʻgʻridan-toʻgʻri iqtisodiy zararini taxminan 10 million RMB deb koʻrsatgan. Bu hodisa nafaqat iqtisodiy optimallashtirish, balki mahalliy muzlash xavfsizligi nima uchun markaziy loyihalash mezoni ekanini koʻrsatadigan dala kontekstidir.

Nega bitta tizim oʻrtachasi yetarli emas?

Minora atrofidagi havo oqimi, suv taqsimoti va issiqlik uzatish barcha sektorlarda bir xil emas. Bir vaqtda bir sektorning devor harorati xavfsiz qolishi, boshqa sektorda esa pastroq harorat yuzaga kelishi mumkin. Shu sababli FRAO ikki miqyosdan birgalikda foydalanadi:

• Sektor darajasi: mahalliy qaytish suvi va devor haroratlari muzlash xavfsizligini ifodalaydi.
• Tizim darajasi: asosiy qaytish suvi harorati va blok orqa bosimi umumiy sovuq tomon samaradorligini ifodalaydi.

Devor Harorati Nega Muzlash Xavfi Uchun Kritik Oʻzgaruvchidir?

Muzlash issiqlik almashgich sirtida mahalliy ravishda boshlanishi mumkinligi sababli sektorning oʻrtacha qaytish suvi harorati yakka oʻzi yetarli xavfsizlik koʻrsatkichi emas; tadqiqotdagi ablatsiya tajribasi ham devor harorati xavfsizlik hadi olib tashlanganda muzlash xavfiga qarshi jalyuzni yopish reaksiyasi taxminan 10 daqiqa kechikishi mumkinligini koʻrsatadi.

FRAOning funksional arxitekturasi

Manba matni qatlamlar sonini bir joyda “besh” deb ifodalagan boʻlsa-da, usul tavsifi va 3-rasm quyidagi oltita funksional tarkibiy qismni koʻrsatadi:

1. Maʻlumotlar qatlami: tarixiy DCS oʻlchovlaridan holat oynasini yaratadi va kelajakdagi boshqarilmaydigan oʻzgaruvchilarning tendensiyasini chiqaradi.
2. Prognoz qatlami: LSTM asosidagi modellar bilan sektor va tizim haroratlari hamda orqa bosimni prognoz qiladi.
3. Xavfsizlik marjasini yangilash: xavfli yoʻnalishdagi prognoz xatolarini kuzatib, harorat cheklovlarini qatʻiylashtiradi.
4. Cheklov va jarima hosil qilish: muzlash chegaralari, harorat pasayish tezligi va jalyuz harakati cheklovlarini xarajat hadlariga aylantiradi.
5. MPC optimallashtirish: kelajakdagi jalyuz ochilish trayektoriyalari orasidan eng past xavfsiz xarajatni izlaydi.
6. Yuqori darajadagi set qiymatini hosil qilish: optimallashtirilgan issiqlik trayektoriyasini mavjud DCS qoʻllay oladigan qaytish suvi harorati set qiymatiga aylantiradi.

Tarixiy holat oynasi va kelajakdagi ishlash tendensiyasi

Har bir optimallashtirish siklining boshida tizim oxirgi \(H_h\) vaqt qadamini tarixiy holat oynasi sifatida toʻplaydi:

Tenglama (1):

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

Bu yerda \(X_{i,t}\) sektor \(i\) uchun tegishli ishlash oʻzgaruvchilarini; \(H_h\) esa tarixiy oynaning uzunligini ifodalaydi.

Kelajakdagi tashqi muhit harorati va blok yuklamasi kabi boshqarilmaydigan oʻzgaruvchilar toʻliq maʻlum boʻlmagani sababli yaqin oʻtmishdagi oʻrtacha oʻzgarish tendensiyasi hisoblanadi:

Tenglama (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 amali tendensiyaning ham ruxsat etilgan oʻzgarish tezligini, ham fizik oʻzgaruvchi chegaralarini oshib ketishiga yoʻl qoʻymaydi. Bu tuzilma kelajakni “aniq bilayotgandek” tutmaydi; u faqat yaqin davrdagi tendensiyani fizik chegaralar ichida MPC prognoz ufqiga olib oʻtadi.

LSTM prognoz modellari

Doimiy aylanib turadigan suvning issiqlik inersiyasi va tashilish kechikishlari sababli tarixiy holat kelajakdagi haroratlarga taʻsir qiladi. Tadqiqot ushbu vaqtga bogʻliqlikni uzoq-qisqa muddatli xotira tarmoqlari, yaʻni Long Short-Term Memory (LSTM) yordamida modellashtiradi.

Tenglama (3):

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

\(\hat{T}_{ret,i,t}\) sektor qaytish suvi harorati prognozini, \(\hat{T}_{wall,i,t}\) mahalliy devor harorati prognozini, \(U_{i,t}\) jalyuz boshqaruv oʻzgaruvchilarini va \(Z_{i,t}\) aylanma suv nasoslari holatlarini koʻrsatadi.

Sektor prognozlari keyin tizim darajasidagi modelga uzatiladi:

Tenglama (4):

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

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

Bu zanjir sektorlardagi mahalliy issiqlik qarorlarini asosiy qaytish suvi haroratiga, undan keyin esa kondensator va blok orqa bosimi xatti-harakatiga bogʻlaydi.

Prognoz Xatosi Xavfsizlik Cheklovlarini Qanday Oʻzgartiradi?

FRAO faqat prognoz qiymatidan foydalanmaydi; model haroratni amaldagidan yuqori prognoz qilganda yuzaga keladigan xavfli yoʻnalishdagi xatoni kuzatadi va yaqin davrdagi xatolar taqsimotiga koʻra xavfsizlik marjasini kengaytirib, ruxsat etilgan harorat chegaralarini avtomatik ravishda yanada konservativ qiladi.

Xavfli yoʻnalishdagi prognoz xatosi

Muzlash nuqtai nazaridan kritik xato modelning haroratni amaldagidan yuqoriroq prognoz qilishidir. Bunday xato optimallashtiruvchiga tizim xavfsiz degan notoʻgʻri ishonch berishi mumkin. Shu sababli tadqiqot faqat mutlaq xatodan emas, balki xavfli yoʻnalishdagi ijobiy ortiqcha prognozdan foydalanadi.

Tenglama (5):

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

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

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

Bu yerda \(M_{wall}\) dinamik devor harorati xavfsizlik marjasidir. Oʻrtacha xato \(\mu\) va xatolar taqsimotining standart ogʻishi \(\sigma\) birgalikda qoʻllanadi. Manbada \(k_{\sigma}=2\) tanlangan.

Qaytish suvi harorati uchun ham shu mantiq qoʻllanadi:

Tenglama (6):

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

Ushbu loyihalash natijasi shuki: model yaqinda xavfli yoʻnalishda koʻproq xato qilsa, optimallashtirish muammosi avtomatik ravishda qatʻiyroq xavfsizlik hududiga tortiladi.

Bosqichli muzlashdan himoya darajalari

Xavf darajasi oshgani sari haroratning quyi chegaralari koʻtariladi va bitta optimallashtirish davrida harorat qanchalik tez pasayishiga ruxsat berilishi kamaytiriladi.

Xavfsizlik jarima hadlari

Tenglama (7):

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

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

Prognoz qilingan harorat xavfsiz quyi chegaradan yuqorida qolgan vaqt davomida bu buzilish jarimasi nol boʻladi. Xavfsiz quyi chegaradan pastga tushganda esa farqning kvadrati xarajatni tez oshiradi. Shu tariqa optimallashtirish sovuqroq ishlashni maqsad qilgan holda muzlash chegarasidan pastga oʻtishga qarshi kuchli matematik qarshilik yuzaga keladi.

Issiqlik inersiyasi uchun harorat oʻzgarishi jarimasi

Holatning yakuniy harorat nuqtai nazaridan xavfsiz koʻrinishi haroratning oʻsha nuqtaga qanchalik tez tushgani ahamiyatsiz degani emas. Katta aylanma tizimda issiqlik inersiyasi va tashilish kechikishi mavjud.

Tenglama (8):

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

Bu had prognoz qilingan harorat pasayishi ruxsat etilgan bir qadamli chegaradan katta boʻlganda jarimani oshiradi.

Vaqtga bogʻliq vazn

Tenglama (9):

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

Yaqin kelajak prognozlari joriy boshqaruv qaroriga bevosita taʻsir qilgani uchun yuqoriroq vazn oladi; prognoz ufqi uzaygani sari vazn eksponensial ravishda kamayadi.

Jalyuz aktuatorining fizik amalga oshirilishi

Jalyuzlarni nazariy jihatdan har bir siklda tasodifiy va keskin harakatlantirib boʻlmaydi. Aktuatorning oʻlik zonasi, harakat kattaligi va harakat chastotasi hisobga olinadi.

Tenglama (10):

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

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

Birinchi had bir qadamli harakatning haddan tashqari kattalashishini, ikkinchi had esa boshqaruv trayektoriyasidagi keskin yoʻnalish/tezlik oʻzgarishlarini bostiradi. Shu tariqa matematik jihatdan kam xarajatli, ammo haqiqiy aktuator uchun tebranuvchan yoki amalga oshirib boʻlmaydigan yechim tanlanishining oldi olinadi.

Optimallashtirish maqsadi

Sektor \(i\) uchun asosiy iqtisodiy/issiqlik maqsadi prognoz ufqidagi qaytish suvi haroratini kamaytirishdir:

Tenglama (11):

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

Biroq \(J_i\) yakka oʻzi optimallashtirilmaydi. Xavfsizlik va amalga oshirish jarimalari umumiy xarajatga qoʻshiladi:

Tenglama (12):

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

Gradient asosidagi MPC qidiruvi

Har bir siklda kelajakdagi boshqaruv ketma-ketligi mavjud jalyuz ochilishi bilan boshlanadi:

Tenglama (13):

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

Keyin boshqaruv trayektoriyasi gradient asosida yangilanadi:

Tenglama (14):

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

\(\Pi_{\Omega}\) jalyuz ochilishini fizik jihatdan mumkin boʻlgan %0–100 oraligʻiga proyeksiyalaydi. \(\eta_{lr}\) optimallashtirish qadam kattaligidir.

Nomzod boshqaruv ketma-ketligi ostida kelajakdagi harorat trayektoriyalari qayta hisoblanadi:

Tenglama (15):

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

Tenglama (16):

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

Umumiy xarajati eng past boʻlgan amalga oshiriladigan boshqaruv trayektoriyasi tanlanadi:

Tenglama (17):

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

Nega optimallashtirilgan jalyuz buyrugʻi toʻgʻridan-toʻgʻri DCSga yuborilmaydi?

FRAO mavjud stansiya xavfsizlik arxitekturasini egallash oʻrniga uning ustida yuqori darajadagi optimallashtirish qatlami sifatida loyihalangan. Optimallashtirilgan jalyuz trayektoriyasi issiqlik jihatidan erishish mumkin boʻlgan holatni topish uchun ishlatiladi; haqiqiy DCSga esa qaytish suvi harorati set qiymati yuboriladi. Shu tariqa mavjud quyi darajadagi boshqaruv va himoya mantiqi xavfsizlik vakolatini saqlab qoladi.

Barqaror set qiymatini hosil qilish uchun optimallashtirilgan harorat trayektoriyasiga soft-min operatori qoʻllanadi:

Tenglama (18):

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

Manbada \(s=1\) tanlangan. Maqsad bitta prognoz nuqtasidagi haddan tashqari past qiymat set qiymatini keraksiz ravishda sakratishining oldini olgan holda optimallashtirishning sovitish yoʻnalishidagi boshqaruv taʻsirini saqlashdir.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Prognoz modellarining samaradorligi

Mahalliy devor harorati modelining boshqa uch modelga nisbatan pastroq \(R^2\) koʻrsatishi muhim. Chunki muzlash xavfsizligi uchun kritik oʻzgaruvchi ayni paytda atrof-muhit buzilishlari, mahalliy havo oqimi, suv taqsimoti va oʻlchash shovqiniga koʻproq sezgir. FRAOning adaptiv xato marjasi aynan shu sababli usul xavfsizlik arxitekturasining markazidadir.

Oʻta past harorat sharoiti: 7 Fevral 2025

00:00–12:00 oraligʻidagi misol hodisada tizim avval P2 himoya darajasida ishlaydi. Tashqi muhit harorati -20 °C ga yaqinlashganda aylanma suv nasoslari tartibi ikkita yuqori tezlikdagi nasosdan ikkita yuqori tezlikdagi + bitta past tezlikdagi nasosga oʻtkazilib, suv oqimi oshiriladi.

Tashqi harorat -20 °C dan pastga tushganda tizim P3 darajasiga oʻtadi va FRAO xavfsizlik maqsadida qaytish suvi harorati maqsadini oshiradi. Tashqi harorat yana koʻtarilganda tizim P2 ga qaytadi.

Ushbu sinov jarayonida FRAO uchun xabar qilingan oʻrtacha oʻzgarishlar:

P1 past harorat sharoiti: 24 Dekabr 2025

Anʻanaviy ishlash tashqi harorat taxminan -5 °C dan tez pasayganda xavfsizlik uchun sektor qaytish suvi set qiymatlarini taxminan 30 °C dan 35 °C gacha oshiradi. FRAO esa harorat tendensiyasi va keyingi tiklanishni prognoz qilib, qaytish suvi haroratini zarur boʻlganidan ortiq koʻtarmaydi; optimallashtirilgan trayektoriyani taxminan 26–28 °C oraligʻida ushlab turadi.

Iliqroq qish sharoiti

18 Dekabr 2025 10:00–22:00 davrida tashqi harorat taxminan 0 °C dan 8 °C gacha koʻtarilganda muzlash xavfi asta-sekin kamayadi. Dastlabki bosqichda FRAO asosiy qaytish suvi haroratini oʻrtacha 1,83 °C ga koʻproq pasaytira oladi. Biroq harorat yanada koʻtarilganda havo kirish jalyuzlari allaqachon toʻliq ochiq holatga keladi va fizik jihatdan qoʻshimcha sovitish imkoniyati qolmaydi. Bu holatda FRAO va tarixiy ishlash trayektoriyalari bir-biriga yaqinlashadi.

Bu natija muhim cheklovni koʻrsatadi: FRAO har bir sharoitda sunʻiy “yaxshilanish” hosil qilmaydi. Aktuator allaqachon chegara holatida boʻlsa, optimallashtirish foydalanishi mumkin boʻlgan fizik erkinlik qolmaydi.

Ablatsiya tadqiqoti: qaysi xavfsizlik komponenti haqiqatan zarur?

Mualliflar 7 Fevral 2025 ning 00:00–02:00 oraligʻidagi tez sovish qismida jarima hadlarini birma-bir olib tashlab, tizim xatti-harakatini tekshirgan.

FRAOning Dala Tekshiruvi Yopiq Konturda Boʻlganmi?

Yoʻq. 15–19 Yanvar 2026 dala qoʻllanilishida FRAO qarorlarni qoʻllab-quvvatlash tizimi sifatida ishlatilgan va optimallashtirilgan qaytish suvi set qiymatlari operatorlarga tavsiya sifatida berilgan; haqiqiy jalyuz harakatlari mavjud DCS va operator nazoratida qolganligi sababli yopiq konturdagi FRAO kuzatuv samaradorligi hali tasdiqlanmagan.

Dala qoʻllanilishining real vaqt hisoblash samaradorligi

Sikllar Intel Xeon Gold 6338 protsessorli bitta serverda ishlatilgan. Optimallashtirish sikli 1 daqiqa, maʻlumotlarni uzatish va hisoblashning birgalikda tugashi esa taxminan 20 soniya davom etgan. Shu tariqa usul yuqori unumli tezlatkich uskunasisiz sikl vaqti ichida hisoblab chiqilgan.

Ochiq konturli dala davrida tavsiya etilgan qaytish suvi harorati set qiymatlari oʻlchangan haqiqiy qiymatlardan oʻrtacha 1,54 °C pastroq boʻlgan.

Iliqroq davrlarda tizimda allaqachon qoʻshimcha optimallashtirish imkoniyati boʻlmagani sababli FRAO pastroq maqsad tavsiya qilmagan oraliqlar ham xabar qilingan. Sektor 7 ning butun qish davomida yopiq boʻlishi va blokning 19 Yanvardan keyin texnik xizmatga chiqarilishi dala maʻlumotlari qamrovini cheklagan.

Iqtisodiy va emissiya hisobi

Model baholashiga koʻra asosiy qaytish suvi haroratining taxminan 5 °C ga past boʻlishi orqa bosimning taxminan 0,7 kPa kamayishiga mos keladi. Manba oʻrganilgan blokning turbina termodinamik xususiyatlari hamda qozon va quvurlash samaradorligidan foydalanib, ushbu orqa bosim kamayishi standart koʻmir sarfi koʻrsatkichini taxminan 1,26 g/(kW·h) ga kamaytirishi mumkinligini hisoblaydi.

Tenglama (19):

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

\(\Delta b=1,26\;g/(kW\cdot h)\), \(P_{avg}=500\;MW\) va \(t_{opt}=1760\;h\) farazlari bilan bitta blok uchun:

Potensial standart koʻmir tejalishi: 1108,8 tce/yil.

CO₂ hisobi:

Tenglama (20):

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

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

natijasida bitta blok uchun 2949,4 tonna/yil potensial CO₂ kamayishi hisoblanadi.

Ushbu iqtisodiy qiymatlar haqiqiy yillik nazorat qilinadigan dala tajribasida bevosita oʻlchangan tejam emas. Orqa bosim kamayishi stansiyaning termodinamik xususiyatlari, oʻrtacha yuklama va samarali optimallashtirish vaqtiga asoslangan hisobiy bahodir. Manba kompaniya maxfiyligi sababli batafsil turbina termodinamik xarakteristika egri chiziqlarini eʻlon qilmaydi.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlaydigan xulosalar

• Mahalliy devor harorati muzlash xavfsizligi nuqtai nazaridan tizim oʻrtachasi bilan almashtirib boʻlmaydigan darajada muhim ekani qoʻllab-quvvatlanadi.
• Prognoz xatosini xavfsizlik marjasiga kiritish orqali cheklovlarni dinamik ravishda qatʻiylashtirish mumkinligi koʻrsatiladi.
• Namunaviy tarixiy qish sharoitlarida FRAO anʻanaviy konservativ ishlashga nisbatan pastroq qaytish suvi harorati va prognoz qilingan orqa bosimni taʻminlay olishi koʻrsatiladi.
• Ochiq konturli dala qoʻllanilishi algoritm real vaqtda hisoblanishi va operatorga pastroq set qiymatlarini tavsiya qilishi mumkinligini koʻrsatadi.
• Ablatsiya natijalari devor xavfsizligi, harorat oʻzgarish chegarasi va aktuator harakati jarimalarining turli va bir-birini toʻldiruvchi vazifalarga ega ekanini koʻrsatadi.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlamaydigan xulosalar

• FRAOning DCSda toʻliq yopiq konturda uzoq muddatli xavfsiz va iqtisodiy samaradorligi hali koʻrsatilmagan.
• 1108,8 tce/yil va 2949,4 tonna CO₂/yil qiymatlari oʻlchangan yillik dala tejami emas.
• Natijalar boshqa stansiya turlari, boshqa iqlimlar yoki boshqa sovitish minorasi geometriyalari uchun bevosita kafolat bermaydi.
• Manba LSTM modellarining toʻliq oʻqitish arxitekturasi, oʻqitish/tasdiqlash/test boʻlinishi nisbatlari, epoch, batch size va shu kabi qayta ishlab chiqarish tafsilotlarini toʻliq bermaydi.
• Sektor 7 uchun qishki ishlash optimallashtirish maʻlumoti mavjud boʻlmagani sababli barcha oʻn ikki sektor bir xil maʻlumot qamroviga ega emas.
• Kompaniya maxfiyligi sababli iqtisodiy hisobda ishlatilgan batafsil turbina termodinamik xarakteristika egri chiziqlarini mustaqil ravishda qayta tekshirish mumkin emas.

Ilmiy ahamiyati

Tadqiqotning eng muhim hissasi qishki sovitishni optimallashtirishni faqat “orqa bosimni qanchalik pasaytira olamiz?” degan savol sifatida qoʻymasligidir. FRAOda iqtisodiy maqsad mahalliy fizik xavf va model noaniqligi bilan bitta matematik qaror tuzilmasida birlashtiriladi. Ayniqsa prognoz xatosi faqat modelni baholash metrikasi sifatida qoldirilmay, keyingi boshqaruv siklining xavfsizlik chegarasini oʻzgartirishi maʻlumotlarga asoslangan boshqaruv bilan operatsion xavfsizlik oʻrtasidagi bogʻlanishni kuchaytiruvchi asosiy loyihalash elementidir.

Bundan tashqari, usul mavjud DCSni yoʻq qilishga urinmaydi. FRAO yuqori darajada yaxshiroq issiqlik maqsadini hisoblaydi; quyi darajadagi haqiqiy aktuator boshqaruvi va himoya mantiqi mavjud sanoat tizimida qoladi. Ushbu arxitektura butunlay yangi boshqaruv infratuzilmasini qurish oʻrniga mavjud stansiya avtomatizatsiyasiga qarorlarni qoʻllab-quvvatlash yoki kelajakda tasdiqlansa yuqori darajadagi optimallashtirish qatlamini qoʻshish yondashuvini ifodalaydi.

Manba va Usul Haqida Izoh

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

Mualliflar: He Xiao, Houzhang Tan, Fuxin Yang

Masʻul mualliflar: Houzhang Tan va Fuxin Yang

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

Manba turi: Preprint tadqiqot maqolasi.

Platforma: SSRN.

SSRN Abstract ID: 7382903.

DOI: 10.2139/ssrn.7382903.

SSRN roʻyxatga olingan sana: 31 Avgust 2026.

Taqriz holati: Manba PDF tadqiqot hali taqrizdan oʻtmaganini aniq koʻrsatadi.

Jurnal / jild / son: Manbada taqrizli jurnal nashri, jild yoki son haqida maʻlumot yoʻq.

Litsenziya / mualliflik huquqi holati: SSRN yozuvi qayta foydalanishga ruxsat beruvchi ochiq Creative Commons litsenziyasini koʻrsatmaydi; huquqlar saqlanganini va ruxsatsiz qayta foydalanishga yoʻl qoʻyilmasligini bildiradi. Ushbu Verianla maqolasida asl manba rasmlari, sahifa tasvirlari va himoyalangan jadval dizaynlari ishlatilmagan.

Maʻlumotlar manbai: Oʻrganilgan 2 × 1000 MW stansiyaning bilvosita havo sovitish tizimi DCS yozuvlari; ikki qish davrida 121 kun, 174.075 ta yaroqli namuna, 220 ta oʻzgaruvchi va 1 daqiqalik namuna olish.

Usul: Sektor va tizim darajasidagi LSTM prognoz modellari; prognoz xatosiga bogʻliq adaptiv xavfsizlik marjasi; bosqichli muzlashdan himoya chegaralari; harorat oʻzgarishi va jalyuz harakati jarimalari; sektor asosidagi chekli ufqli MPC; soft-min asosidagi DCSga mos yuqori darajadagi set qiymatini hosil qilish.

Dala tekshiruvi: Ochiq konturli qarorlarni qoʻllab-quvvatlash. Optimallashtirilgan set qiymatlari hali DCS orqali bevosita yopiq konturli FRAO boshqaruvi sifatida qoʻllanmagan.

Moliyalashtirish: Manba PDFda alohida moliyalashtirish bayonoti keltirilmagan.

Manfaatlar toʻqnashuvi: Manba PDFda alohida manfaatlar toʻqnashuvi bayonoti keltirilmagan.

Maʻlumotlarning mavjudligi: Manba foydalanilgan DCS maʻlumotlar toʻplami uchun ochiq ommaviy maʻlumotlar ombori yoki yuklab olish havolasini koʻrsatmaydi.

Muallif hissalari / CRediT: Manba PDFda batafsil CRediT hissa jadvali yoʻq.

Asosiy qayta ishlab chiqarish cheklovlari: Batafsil LSTM oʻqitish arxitekturasi va oʻqitish protsedurasining barcha giperparametrlari ochiq emas; turbina termodinamik xarakteristika egri chiziqlari kompaniya maxfiyligi sababli eʻlon qilinmagan; dala qoʻllanilishi ochiq kontur bilan cheklangan; Sektor 7 qishki davrda yopiq.

Manba ichidagi nomuvofiqlik izohi: Matn FRAO arxitekturasini bir nuqtada “besh qatlam” deb atagan boʻlsa-da, ayni tavsifda va usulning vizual tuzilmasida oltita funksional tarkibiy qism sanab oʻtiladi. Verianla matni bu farqni yashirincha tuzatish oʻrniga ochiq koʻrsatgan.

Vizual foydalanish izohi: Manbaning 1–9-rasmlari huquqiy holati sababli bevosita qayta nashr etilmasligi kerak. Zarur boʻlganda faqat manbada aniq koʻrsatilgan tizim aloqalari va sonli faktlardan foydalanib, vizual oʻxshashlikni saqlamaydigan original Verianla texnik sxemalari tayyorlanishi lozim.