- Код статьи
- 10.31857/S0002331024050045-1
- DOI
- 10.31857/S0002331024050045
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 5
- Страницы
- 42-58
- Аннотация
- В последние годы в энергетике широкое развитие получило направление, связанное с внедрением распределенной генерации энергии и появлением активных потребителей (АП), в том числе в рамках системы теплоснабжения. Ввиду появления у потребителей роли участников энергетических рынков, принимающих активное участие в процессе управления своим энергоснабжением, возникает необходимость принимать решения о вариантах энергоснабжения в условиях несовпадающих интересов сторон – АП и системы централизованного теплоснабжения (СЦТ). В статье выполнена математическая постановка задачи поиска компромиссного решения, которая включает в себя модель АП, модель СЦТ и обобщенный критерий желательности. Разработана методика выбора оборудования источников энергии у АП в СЦТ с учетом интересов СЦТ и АП и их возможности производства тепловой энергии. Предложена структура мультиагентной системы и разработаны алгоритмы поведения агентов, учитывающие сложный характер поведения АП и объектов СЦТ. Приведены результаты апробации разработанного методического и программного обеспечения на тестовой модели системы теплоснабжения.
- Ключевые слова
- централизованная система теплоснабжения активные потребители мультиагентный подход мультиагентная система источник тепловой энергии распределенная генерация
- Дата публикации
- 14.09.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 14
Библиография
- 1. Стенников В.А., Воропай Н.И., Барахтенко Е.А., Соколов Д.В. Цифровизация интегрированных энергетических систем // Энергобезопасность и энергосбережение, 2020. № 4. С. 5–10.
- 2. Стенников В.А., Постников И.В., Пеньковский А.В. Методы и модели оптимального управления теплоснабжающими системами с активными потребителями тепловой энергии // Известия Российской академии наук. Энергетика, 2021. № 3. С. 12–23.
- 3. Воропай Н.И., Паламарчук С.И., Подковальников С.В. Современное состояние и проблемы электроэнергетики России // Проблемы прогнозирования, 2001. № 5. С. 49–69.
- 4. Воропай Н.И. Smart Grid: Мифы, реальность, перспективы // Энергетическая политика, 2010. № 2. С. 9–15.
- 5. Lee M., Han C., Kwon S., Kim Y. Energy and cost savings through heat trading between two massive prosumers using solar and ground energy systems connected to district heating networks // Energy, 2023. V. 284. 129347.
- 6. Pipiciello M., Caldera M., Cozzini M., Ancona M.A., Melino F., Pietra B.D. Experimental characterization of a prototype of bidirectional substation for district heating with thermal prosumers // Energy, 2021. V. 223. 120036.
- 7. Filho W.L., Trevisan L.V., Lange Salvia A., Mazutti J., Dibbern T., Ruiz de Maya S., Bernal E.F., Eustachio J.H.P.P., Sharifi A., Alarcón-del-Amo M.D.C, Kushnir I. Prosumers and sustainable development: An international assessment in the field of renewable energy // Sustainable Futures, 2024. V. 7. 100158.
- 8. Stennikov V., Barakhtenko E., Mayorov G., Sokolov D., Zhou B. Coordinated management of centralized and distributed generation in an integrated energy system using a multi-agent approach // Applied Energy, 2022. V. 309. 118487.
- 9. Khan M.W., Wang J., Xiong L., Ma M. Modelling and optimal management of distributed microgrid using multiagent systems // Sustainable Cities and Society, 2018. V. 41. P. 154–169.
- 10. Kyriakou D.G., Kanellos F.D., Ipsakis D. Multi-agent-based real-time operation of microgrids employing plug-in electric vehicles and building prosumers // Sustainable Energy, Grids and Networks, 2024. V. 37. 101229.
- 11. Городецкий В.И., Карсаев О.В., Самойлов В.В., Серебряков С.В. Прикладные многоагентные системы группового управления // Искусственный интеллект и принятие решений, 2009. № 2. С. 3–24.
- 12. Wooldridge M., Jennings N. Intelligent Agents: Theory and Practice // The Knowledge Engineering Review, 1995. V. 10. № 2. P. 115–152.
- 13. Захахатнов В.Г., Попов В.М., Афонькина В.А. Функция желательности Харрингтона как критерий оптимального выбора зерносушилки // Известия Оренбургского государственного аграрного университета, 2022. № 2(94). С. 110–114.
- 14. Николаев А.Е. Методика оценки состояния научно-технологического потенциала оборонно-промышленного комплекса России с использованием функции желательности Харрингтона // Экономический анализ: теория и практика, 2013. № 30 (333). С. 22–33.
- 15. Беспалов В.И., Котлярова, Е.В. Основные принципы совершенствования методики социо-эколого-экономической оценки состояния окружающей среды территорий промышленных зон крупных городов // Инженерный вестник Дона, 2011. № 4. С. 137–144.
- 16. Меренков А.П., Хасилев В.Я. Теория гидравлических цепей / М.: Наука, 1985. 278 с.
- 17. Antonova V., Grechishkina N., Kuznetsov N. Analysis of the Modeling Results for Passenger Traffic at an Underground Station Using AnyLogic // Journal of Communications Technology and Electronics, 2020. V. 65. P. 712–715.
- 18. Zhang Y., Wang Y., Wu L. Research on Demand-driven Leagile Supply Chain Operation Model: a Simulation Based on AnyLogic in System Engineering // Systems Engineering Procedia, 2012. V. 3. P. 249–258.
