3655

типовым техническим решением будем подразумевать наличие готовых технических модулей, подбор которых и осуществляется в ходе проекта.

Задачи, принадлежащие классу М , отличаются от задач, принадлежащих классу Е, прежде всего тем, что задачи класса М можно отнести к задачам перебора комбинаций готовых технических модулей и анализу полученной системы.

Задачи класса Е более сложны, и в рамках данных задач дополнительно к задачам, рассматриваемым в классе М, рассматриваются задачи по использованию индивидуальных особенностей объекта, использованию новых конструкторских решений и т.д. В рамках задач смешанного типа существуют задачи, принадлежащие классу Е и М одновременно.

В зависимости от класса задач, стоимость энергокомплекса будет сильно различаться. Сокращение стоимости энергокомплекса может достигаться за счет сокращения стоимости изготовления, монтажа технических модулей и за счет использования типовых проектов.

Детальное рассмотрение графа, представленного выше, показывает, что наиболее просто должны решаться задачи проектирования энергокомплекса, принадлежащие классу М, для ветвей, выходящих из узла О.

Разнородность вышеописанных задач показывает, что для их эффективного решения должны использоваться различные модели, реализующих различные функции одних и тех же объектов проектирования.

Рис. 4. Классификация связей задач, решаемых в рамках проектирования энергокомплекса: М - множество задач в которых рассматриваются типовые решения; Е - множество задач в которых

прорабатываются индивидуальные решения; СМмножество задач смешанного типа; С- множество задач, где учитывается взаимная зависимость приходящих ресурсов; О- множество задач, где не учитывается взаимная зависимость приходящих ресурсов; СО - множество задач, частично учитывающих зависимость между приходящими ресурсами; Л-целью системы является работа на автономного потребителя; ЭС - целью системы является работа в энергосистеме; ЭК – энергокомплекс

Работы в области искусственного интеллекта, позволяющие автоматизировать процесс работы с множеством методик, в настоящий момент только ведутся. В частности, весьма перспективным является подход на базе семиотического моделирования [2], с использованием которого был построен прототип системы поддержки принятия решений для оперативно-диспетчерского персонала энергоблока.

В рамках данной статьи авторы предлагают вариант алгоритма решения ряда задач проектирования, принадлежащих только классу М. Для этого будет разработана имитационная математическая модель энергокомплекса и определены правила работы с ней. В случае продолжения работ по САПР ВИЭ, эта модель может входить в банк моделей САПР ВИЭ, а правила работы с ней - в базу знаний экспертной системы.

Таким образом, в рамках концепции всей системы проектирования должна быть определена процедура синтеза энергокомплекса и методика реализации данной процедуры.

152

Вкачестве критериев оценки выбираемой процедуры синтеза облика энергокомплекса могут выступать следующие локальные критерии:

1.Степень реализуемости алгоритма.

2.Степень учета дополнительных задач синтеза.

3.Точность расчетов.

4.Стоимость организации вычислительной процедуры.

Вкачестве данной процедуры синтеза предлагается использовать алгоритм, приводимый на рис. 5. Вербальноеописаниеработыалгоритма, представленногонарис.3, приведенониже.

После поступления технического задания (ТЗ) на проектирование определяется первое приближение по схеме энергокомплекса, по составу и параметрам преобразователей, которые входят в данную схему. На базе данной информации формируется ТЗ для выполнения работ по уточнению параметров данных преобразователей. После выполнения уточнения происходит оценка приемлемости получаемого решения. В случае, если решение приемлемо, то оно принимается, иначе формируются новые варианты ТЗ по преобразователям возобновляемой энергии (ПВЭ).

Степень реализуемости алгоритма оценим, исходя из степени реализуемости отдельных блоков, составляющих алгоритм.

Блок № 4 реализуем, так как он функционально эквивалентен существующим в настоящий момент организационно-техническим системам, выполняющим проекты по отдельным ПВЭ.

начало

1

ТЗ на проектирование энергокомплекса

2

Определить начальный состав S0 и начальные параметры энергокомплекса

3

Формирование ТЗ по проектам ПВЭ

4

Выполнение ТЗ

5

Проведение схемного и параметрического синтеза на базе результатов проектов ПВЭ

+

7

Проект энергокомплекса на базе ВИЭ

окончание

Рис. 5. Процедура синтеза энергокомплекса на базе ВИЭ

153

Блоков № 3,5,6 на сегодняшний день не существует, поэтому предполагается дальнейшая работа авторов по разработке методики, позволяющей их реализовать. При этом предполагается, что дополнительные задачи САПР ВИЭ будут решены цепочкой блоков №

3,4,5,6.

Стоимость организации вычислительной процедуры будет определяться числом итераций. Точность будет определяться блоком 6.

По мнению авторов, вышеприведенная процедура может быть реализована в виде двухуровневой иерархической системы. При этом компоновка активных элементов системы средствами автоматизации должна быть следующей:

-подсистема первого уровня иерархии управления должна обладать функциональностью, позволяющей оценить вариант альтернативы по различным критериям и получить субоптимальный вариант решения задачи;

-подсистемы второго уровня иерархии управления должны обладать функциональностью, позволяющей на базе результатов, полученных от подсистемы первого уровня, производить детальное проектирование своих блоков.

Выводы

Таким образом, должна быть реализована функционально распределенная САПР, соответствующая схема которой имеет вид (рис. 6):

САПР ЭК

Рис. 6. Предполагаемая архитектура САПР ВИЭ: ТИТ – традиционные источники теплоты; СИТ – солнечные источники теплоты; ГИТ – грунтовые источники теплоты

Библиографический список

1.Алексеев А.В., Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р., Слядзь Н.Н., Фомин С.А. Интеллектуальные системы принятия решений. – Рига, Зинатне, 1997.

2.Поспелов Д.А., Осипов Г.С. Прикладная семиотика//Новости искусственного интеллекта. 1999. №1.

The bibliographic list

1.Alekseev A.V., Borisov A.N., Viljums E.R., Sljadz N.N., Fomin S.A. Intellectual systems of decision-making. – Riga, Zinatne, 1997.

2.Pospelov D.A., Osipov G. S. Applied semiotics//artificial intellect News. 1999. №1.

Ключевые слова: возобновляемые источники энергии, комбинированная энергосистема, системный анализ, алгоритм синтеза энергокомплекса.

Keywords: the renewed energy sources, the combined power supply system, the system analysis, a power complex synthesis algorithm.

154

потребности в энергии и разряжаемых в период максимальной потребности, существенно повышает надежность и эффективность работы энергетических систем[2].

Наиболее известными и изученными аккумуляторами являются аккумуляторы с твердым аккумулирующим материалом [ТАМ].

Тепловые матрацы с ТАМ имеют простую конструкцию и в силу этого нашли наибольшее распространение. Для кратковременного аккумулирования чаще всего используются аккумуляторы с пористой матрицей. В качестве ТАМ служат наиболее дешевые материалы - щебень, фаолит, остатки строительных материалов. Такие тепловые аккумуляторы проектируются, как правило, с минимальным гидравлическим сопротивлением, что позволяет использовать принцип свободного конвективного переноса.

Аккумулятор представляет собой гетерогенную систему, которая состоит из твердого скелета и жидкости, которая принимает или передает теплоту (в капельной или газоподобной форме). Поскольку скорость течения жидкости небольшая (число Маха М безусловно меньше 0,6), газоподобная среда считается несжимаемой.

По расчетной модели принимаем, что аккумулятор представляет собою плотное вложение сферических частиц. Схема расчетной модели приведена на рисунке.

При принятой схеме твердый скелет модели представляет собой периодическую структуру, которая является непрерывной во всем пространстве аккумулятора. Непрерывность скелета не означает его целостность. Поскольку сферические части не деформируются, то координаты центра сферических частей постоянны. Параметром, характеризующим фильтрационные свойства подземных коллекторов, является коэффициент проницаемости. Для гранулярных коллекторов связь коэффициента проницаемости с пористостью выражается известной формулой Козени:

где S0 – поверхность частиц в единице объема породы; т – пористость.

Формула Козени, таким образом, устанавливает связь между тремя основными внутренними параметрами коллекторов: пористостью, проницаемостью и удельной поверхностью. Жидкость, которая фильтруется, занимает все свободное пространство между частями. При рассмотрении задач гидродинамики и теплообмена, как внешних задач для отдельной частицы, нет необходимости в детальном описании парового пространства.

156

Жидкую среду можно считать целостной. На входе в аккумулятор поток характеризуется такими параметрами: температура tx , давление px , скорость движения ωx, удельный объем υx , вязкость μx , энтальпия hx. На участке dx аккумулятора в направлении движения потока к последнему подводится (или отводиться) некоторое количество теплоты. Для преодоления сопротивления трения поток выполняет работу. Запишем уравнение первого закона термодинамики для горизонтального потока

где dQ – теплота, которая подводиться к потоку; Мх — масса жидкости в элементе аккумулятора; dLmp - работа потока, использованная на преодоление трения; ωdω – изменение кинетической энергии единицы массы потока.

Количество теплоты, которое подведено к потоку в аккумуляторе, состоит из составных частей: тепловыделение твердых частиц, которые размещены в аккумуляторе; потока теплоты теплопроводности в жидкости; теплоты, которая выделяется в результате трения потока жидкости с частицами (диссипация к механической энергии потока).

Величину, выделяемую теплопроводностью отдельными частицами, считая их сферическими, определим из уравнения

где r — текущая координата по радиусу частицы; dK — диаметр частицы; r0 -радиус частицы; λr – теплопроводность материала частицы; tr -температура частицы.

Принимая, что все частицы в одной строке имеют одинаковую температуру, можно записать уравнение для суммарного тепловыделения всех частиц в объеме, который выделяется для аккумулирования

где Np - количество частиц в строке. Количество частиц в каждой строке равняется

где Yp и zp – размеры аккумулятора в направлении соответствующих координат. Количество теплоты, которое поступает в выделенный элемент аккумулятора за счет

теплопроводности в жидкости, равняется

где b – ширина аккумулятора; Н – высота аккумулятора; λp – теплопроводность жидкости; tp – температура жидкости.

Работа потока на преодоление трения полностью превращается в теплоту, которую принимает поток. Соответственно dQmp = dLmp. Теплоприток от частиц твердого скелета системы определим из уравнения теплообмена при граничных условиях третьего рода

Коэффициенты теплоотдачи сферических частичек при обтекании их потоком могут

быть определены из соотношения:

Nu = 2 + 0,03 Pr0,33 -Re0,54 + 0,35 Pr0,35 -Re0,58, (8)

где Pr, Re - соответственно критерии Прандля и Рейнольдса. Используя выше записанные соотношения, получим

где m - пористость массива аккумулятора; рр - плотность жидкости.

Последним членом в уравнении (9) можно пренебречь. Учитывая, кроме того, что dhp = cptpy где ср — удельная изобарная теплоемкость жидкости, получим уравнение, которое описывает процесс теплообмена в аккумуляторе с ТАМ

Усредненное уравнение энергии для движущейся несжимаемой жидкости имеет вид

где λэ - коэффициент эффективной теплопроводности слоя. Для твердого скелета уравнение энергии имеет вид

где λк - коэффициент каркасной теплопроводности.

Уравнение (12) записывается для единицы объема пространства, все входящие в него величины имеют смысл средних по твердой фазе.

Выводы

Таким образом, аккумулятор представляет собой гетерогенную систему, которая состоит из твердого скелета и жидкости, которая принимает или передает теплоту (в капельной или газоподобной форме). Поскольку скорость течения жидкости небольшая (число Маха М безусловно меньше 0,6), газоподобная среда считается несжимаемой.

По расчетной модели принимаем, что аккумулятор представляет собою плотное вложение сферических частиц. Полученные уравнения для жидкой и для дисперсной фазы записаны, по существу, как для сплошной среды. Влияние формы и размеров частиц, а также структуры коллектора на процессы теплопереноса в явной форме не выражается.

Библиографический список

1.Андрющенко А.И. Сравнительная энергоэффективность применения тепловых насосов для централизованного теплоснабжения //Промышленная энергетика. - 1997. - №6. -

С. 2-6

2.Васильев Г.П., Шилкин Н.В. Использование низкопотенциальной тепловой энергии земли в теплонасосных установках // АВОК. - 2003. - №2. - С. 52-60.

158

3.Драганов Б.Х., Морозюк Т.В., Никульшин Р.К., Гулько Т.В. Теплонасосные системы

сподземным аккумулированием теплоты // Пром. теплотехника. - 2000. - Т. 22. - № 5-6. - С. 46-49.

The bibliographic list

1.Andryushenko A.I. Comparative power efficiency of application of thermal pumps for the centralised heat supply//Industrial power. 1997. №6. p. 2-6

2.Vasilev G. P, Shilkin N.V. Use low potential earth thermal energy in thermal pumps installations//АVОК. 2003. №2. p. 52-60.

3.Draganov B.H., Morozjuk T.V., Nikulshin R. K, Gulko T.V. Thermal pumps of system with underground accumulation of warmth//Prom. of the heating engineer. - 2000. - Т. 22. - № 5-6. p. 46-49.

Ключевые слова: аккумуляторы теплоты, зарядка, разрядка, численное моделирование.

Keywords: warmth accumulators, gymnastics, discharge, numerical modelling.

И.С.Кузнецов, Р.Н.Кузнецов, А.А.Горских

ВАРИАНТНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРИ ПРОКЛАДКЕ ТРАСС ИНЖЕНЕРНЫХ СЕТЕЙ

Разработан новый метод выбора оптимального маршрута прокладки инженерной сети на основе теории генетических алгоритмов. Использование полученного метода позволяет выполнять вариантное проектирование и обосновывать минимальный по стоимости маршрут прокладки инженерной сети.

I.S.Kuznetsov, R.N.Kuznetsov, A.A.Gorskih

VARIANT ENGINEERING APPLIED TO LAYING NETWORK ROUTES

A new method of selection of optimal network route using genetic algorithms has been developed. Usage of derived method allows to apply variant engineering and justify minimal cost network route.

Развитие инженерных сетей выступает важнейшим условием успешного развития экономики Российской Федерации. При этом наблюдается постоянное возрастание стоимости прокладки трасс инженерных сетей, что обуславливает важность выбора оптимальных трасс с целью снижения их стоимости. В связи с этим все более существенное значение приобретает разработка методов вариантного проектирования маршрутов прокладки инженерных сетей.

Существующие в настоящее время способы оптимизации трасс прокладки инженерных сетей методом кратных маршрутов ориентированы на работу с магистральными

159

газопроводами [1]. Вместе с тем для решения оптимизационных задач на графах в последнее время получает все большее применение теория генетических алгоритмов [2].

Выбор варианта маршрута прокладки инженерной сети – это оптимизация стоимости прокладки по нескольким критериям. На маршрут прокладки влияют различные факторы, такие как перепады высот, доступность, дороги, окружающая среда, природные, геологические и т.д. [4] Поиск оптимальной трассы инженерной сети основывается на предположении о достоверности и достаточности исходных данных о местности и факторах, влияющих на маршрут прокладки. Глубина проработки исходных данных определяет точность прокладки трассы инженерной сети, однако временные и финансовые затраты на проведение необходимых исследований приводят к тому, что не всегда имеется возможность проработать данные в достаточной степени. Поэтому после построения поверхности стоимости и последующей обратной трассировки оптимального варианта маршрута инженерной сети могут последовать корректировки, производимые в ручном режиме. Для удобства корректировки при трассировке маршрута следует предусмотреть расчет дополнительных маршрутов прокладки инженерной сети, близких к оптимальным. Таким образом, выбор варианта решения при планировании прокладки инженерной сети зависит не только от глобального оптимального решения, но и от предоставления целесообразных альтернативных вариантов маршрутов, один из которых выбирается проектировщиками в ручном режиме.

Для нахождения альтернативных вариантов маршрутов предлагается использовать генетические алгоритмы, являющиеся подмножеством эволюционных алгоритмов.

Рассматривались растровые карты влияющих факторов. Растровая карта может быть представлена как регулярная сетка, каждая ячейка которой имеет значение, соответствующая в рассматриваемом случае стоимости прокладки, или прохождения, через данную ячейку. Для упрощения работы алгоритма была введена единая нумерация всех ячеек. Таким образом, рассматриваемые решения представляют собой набор номеров ячеек сетки, отмеченных для прокладки инженерной сети. Каждая ячейка, составляющая маршрут прокладки инженерной сети, соответствует одному гену в хромосоме в терминологии генетических алгоритмов, а хромосома соответствует маршруту целиком. Поскольку рассматриваются разные по длине маршруты, алгоритм должен оперировать хромосомами переменной длины. При этом гены в пределах одной хромосомы не должны дублироваться, так как это приводит к зацикливанию маршрута в целом либо какого-то его участка.

Первым шагом генетического алгоритма (ГА) является создание начальной популяции особей фиксированного размера, которые в дальнейшем будут эволюционировать. Для первого шага ГА в качестве начальной популяции выбирались маршруты от начальной точки прокладки до конечной. Выбор маршрутов происходил при помощи видоизмененного алгоритма Дейкстры [3], который искал маршруты с учетом стоимости прохождения и начального направления на конечную точку.

Генетические алгоритмы являются итеративными. Каждая итерация соответствует новому поколению особей, которые проходят отбор и видоизменяются генетическими операторами скрещивания и мутации. Отбор особей происходит пропорционально оценке приспособленности особей. Приспособленность особи определяется посредством расчета функции приспособленности. Для решения оптимизационной задачи требуется нахождение максимума этой функции. В случае с нахождением весовых коэффициентов карт факторов, влияющих на прокладку инженерной сети, роль функции приспособленности будет выполнять следующая функция:

j

160

где i – индекс хромосомы внутри популяции, j принимает значения номеров ячеек маршрута соответственно генам, из которых состоит i-я хромосома, M j - стоимость движения через

ячейку с индексом j.

Селекция особей производилась методом рулетки, то есть прямо пропорционально приспособленности особей. Для каждой особи рассчитывалась величина относительной приспособленности, и далее в соответствии с этой величиной производился случайный отбор особей. Вероятность отбора особи с индексом i определялась как:

j

Для применения генетических операторов создавался временный пул особей, который заполнялся особями, прошедшими селекцию.

Для каждой пары особей с определенной вероятностью может применяться оператор скрещивания. Для оставшихся особей оператор скрещивания не применяется, и эти особи сохраняются в неизменном виде до применения оператора мутации. Иллюстрация применения оператора скрещивания приведена на рис. 1.

Селекция Скрещивание

Рис. 1. Селекция и скрещивание

Поскольку в предлагаемом ГА применяются хромосомы различной длины, оператор скрещивания отличается от классического оператора скрещивания. Каждая хромосома представляет собой маршрут, что накладывает дополнительные ограничения на выбор особей для скрещивания. Поскольку маршрут должен быть непрерывным, в хромосомах особей должен присутствовать как минимум один общий ген, что соответствует прохождению маршрутов через одну и ту же ячейку, что в свою очередь означает пересечение маршрутов (рис. 2).

161