Русская версия English version

Метод оценки влияния решений по выбору способов энергоснабжения зданий на энергобаланс города

С.В. Косяков, С.А. Осипова, А.М. Садыков

Вестник ИГЭУ, 2019 г. выпуск 5, сс. 67—76

Скачать PDF

Аннотация на русском языке: 

Состояние вопроса. Развитие технологий энергосбережения открывает широкие возможности для варьирования способов энергоснабжения зданий за счет использования альтернативных видов энергоносителей и энергетических сетей. Исследования в области энергосбережения в основном направлены на поиск решений по экономии энергии у потребителей и на объектах   отдельных отраслей энергетики. При этом совместная работа различных энергетических сетей как единой системы энергоснабжения города и оценка целесообразности перераспределения энергетической нагрузки между различными энергетическими сетями в процессе развития территорий остается малоизученной проблемой. Целью исследования является разработка метода, позволяющего сравнивать варианты использования различных источников и видов энергоснабжения отдельных зданий по единому критерию изменения суммарных затрат на передачу, преобразование и потребление энергии в городе.

Материалы и методы. Использованы методы создания и анализа энергетических балансов территорий, методы расчета объемов потребления тепла, газа и электроэнергии жилыми зданиями на различные нужды, методы расчета потерь в энергетических сетях, методы сетевого анализа и наложения покрытий в ГИС, материалы баз данных энергетических предприятий и сферы ЖКХ.

Результаты. Предложен и реализован в виде программного комплекса метод, автоматизирующий процессы расчета энергобаланса жилищного сектора города для различных вариантов размещения, энергетического оснащения и присоединения к энергетическим сетям новых или реконструируемых зданий. Метод основан на использовании пространственной модели энергобаланса городской территории в среде ГИС. Приведен пример расчета влияния вариантов энергоснабжения одного из зданий в городе Иваново на показатели энергобаланса города.

Выводы. Полученные результаты показывают возможность сравнения вариантов подключения зданий к различным видам энергетических сетей по единому критерию минимизации общегородских затрат на энергоносители. Разработанный метод и его реализация могут использоваться при создании информационных систем поддержки принятия решений в органах муниципального и регионального управления.

Список литературы на русском языке: 
  1. Толстой М.Ю., Александрова И.В. Энергоаудит – оценка потенциала энергосбережения зданий и сооружений // Вестник Иркутского государственного технического университета. – 2010. – № 3(43). – С. 62–66.
  2. Самарин О.Д. Влияние энергосберегающих мероприятий на энергетический баланс здания // Энергосбережение и водоподготовка. – 2007. – № 1(45). – С. 58–59.
  3. Экспресс-анализ потенциала энергосбережения как инструмент повышения энергоэффективности регионов России / А.В. Кожевников, В.Г. Рыжков, А.Г. Шпенёв, С.М. Карпенко // Энергосбережение. – 2017. – № 7. – С. 20–29.
  4. Ратманова И.Д., Гурфова О.М. Информационно-аналитическое сопровождение энергетического менеджмента на региональном уровне // Вестник ИГЭУ. – 2017. – Вып. 5. – С. 59–68.
  5. Башмаков И.А., Мышак А.Д. Измерение и учет энергоэффективности // Академия энергетики. – 2012. – № 4. – С. 66–75.
  6. Папушкин В.Н. Радиус теплоснабжения. Хорошо забытое старое // Новости теплоснабжения. – 2010. – № 9. – С. 44–49.
  7. Повышение эффективности эксплуатации систем централизованного теплоснабжения на основе применения информационной системы мониторинга тепловых сетей / С.В. Косяков, А.М. Садыков, В.В. Сенников, В.В. Смирнов // Вестник ИГЭУ. – 2018. – Вып. 2. – С. 58–66.
  8. Косяков С.В., Гадалов А.Б., Садыков А.М. О подходе к реализации распределенной ГИС для внедрения единой карты инженерных сетей города // Вестник ИГЭУ. – 2014. – Вып. 5. – С. 64–70.

 

Ключевые слова на русском языке: 
ГИС, энергетический баланс, энергетические сети, пространственный анализ, поддержка принятия решений
Ключевые слова на английском языке: 
GIS, energy balance, power networks, spatial analysis, decision support
Индекс DOI: 
10.17588/2072-2672.2019.5.067-076
Количество скачиваний: 
21