본 연구에서는 공급자와 소비자, 열 저장시설과 연계 네트워크로 구성된 통합 지역난방 시스템의 최적화를 시행하였다. 최적화는 혼합정수 선형계획법(MILP, Mixed Integer Linear Programming)으로 구성되었고 ...
본 연구에서는 공급자와 소비자, 열 저장시설과 연계 네트워크로 구성된 통합 지역난방 시스템의 최적화를 시행하였다. 최적화는 혼합정수 선형계획법(MILP, Mixed Integer Linear Programming)으로 구성되었고 목적함수는 1주일 동안의 열 요구량을 만족함과 동시에 통합 지역난방 시스템의 제한 조건에 따른 전체 운영비용이다. 최적화를 진행함에 있어서 통합 지역난방 시스템의 운영방안을 결정하는 중요 변수인 계통한계가격의 예측을 선행적으로 수행하였다. 계통한계가격의 예측은 개발된 예측식을 이용하여 이루어졌다. 예측된 계통한계가격과 실제 계통한계가격을 각각 적용하여 최적화를 진행하고 그 결과값을 비교하였다. 전산모사 결과 개발된 최적화 운영시스템의 도입에 의해 통합 지역난방 시스템의 에너지 효율이 증가함을 확인할 수 있었다. 또한 실제 계통한계가격과 예측된 계통한계가격을 통합 지역난방 시스템에 적용하여 최적화를 수행한 결과 실제 계통한계가격을 통한 최적화 결과와 매우 유사한 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 공급자와 소비자, 열 저장시설과 연계 네트워크로 구성된 통합 지역난방 시스템의 최적화를 시행하였다. 최적화는 혼합정수 선형계획법(MILP, Mixed Integer Linear Programming)으로 구성되었고 목적함수는 1주일 동안의 열 요구량을 만족함과 동시에 통합 지역난방 시스템의 제한 조건에 따른 전체 운영비용이다. 최적화를 진행함에 있어서 통합 지역난방 시스템의 운영방안을 결정하는 중요 변수인 계통한계가격의 예측을 선행적으로 수행하였다. 계통한계가격의 예측은 개발된 예측식을 이용하여 이루어졌다. 예측된 계통한계가격과 실제 계통한계가격을 각각 적용하여 최적화를 진행하고 그 결과값을 비교하였다. 전산모사 결과 개발된 최적화 운영시스템의 도입에 의해 통합 지역난방 시스템의 에너지 효율이 증가함을 확인할 수 있었다. 또한 실제 계통한계가격과 예측된 계통한계가격을 통합 지역난방 시스템에 적용하여 최적화를 수행한 결과 실제 계통한계가격을 통한 최적화 결과와 매우 유사한 결과를 얻을 수 있었다.
In this work, Integrated District Heating System (IDHS) composed of suppliers, customers, heat storages and heat network is optimized. Optimization is implemented with MILP(Mixed Integer Linear Programming). Also, objective function should satisfy heat demand of 1 week and minimize overall operation...
In this work, Integrated District Heating System (IDHS) composed of suppliers, customers, heat storages and heat network is optimized. Optimization is implemented with MILP(Mixed Integer Linear Programming). Also, objective function should satisfy heat demand of 1 week and minimize overall operation cost based on constraints of Integrated District Heating System. Before optimizing Integrated District Heating System, we try to predict System Marginal Prices, critical factor for determining operating plan of IDHS. To achieve accurate prediction, we develop new forecasting model for SMP(System Marginal Prices). We implement optimization of IDHS with estimated SMP obtained by using the forecasting model and with actual SMP followed by comparison between two results. From numerical simulations, we can find that energy efficiency of IDHS is increased by applying developed optimal operation system. Also, results of optimization of IDHS with estimated SMP is similar to the result obtained by using actual SMP. Therefore, it is verified that developed SMP forecasting model have high reliability.
In this work, Integrated District Heating System (IDHS) composed of suppliers, customers, heat storages and heat network is optimized. Optimization is implemented with MILP(Mixed Integer Linear Programming). Also, objective function should satisfy heat demand of 1 week and minimize overall operation cost based on constraints of Integrated District Heating System. Before optimizing Integrated District Heating System, we try to predict System Marginal Prices, critical factor for determining operating plan of IDHS. To achieve accurate prediction, we develop new forecasting model for SMP(System Marginal Prices). We implement optimization of IDHS with estimated SMP obtained by using the forecasting model and with actual SMP followed by comparison between two results. From numerical simulations, we can find that energy efficiency of IDHS is increased by applying developed optimal operation system. Also, results of optimization of IDHS with estimated SMP is similar to the result obtained by using actual SMP. Therefore, it is verified that developed SMP forecasting model have high reliability.
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