供熱管網水力熱力仿真方法綜述

周 揚, 王海超, 王 海, 王向偉,龐印成, 郎 輝, 王海鴻, 邢 軍

(1.大連理工大學土木工程學院,遼寧 大連 116024;2．同濟大學 機械工程學院,上海 200092; 3.承德熱力集團有限責任公司,河北 承德 067000;4.黃驊市蘭天熱力投資有限公司,河北 黃驊 061100;5.北京市熱力集團有限責任公司,北京 100000;6.賽拓信息技術有限公司,遼寧 大連 116024)

1 概述

近年來,我國城鎮化高速發展,建筑面積迅速增大,供暖能耗及碳排放日益增加,2020年城鎮建筑能耗以標準煤計為10.6×108t,其中北方城鎮供暖能耗以標準煤計為2.67×108t,占建筑能耗的1/4[1]。為響應國家碳達峰、碳中和號召,在滿足建筑舒適性的前提下進行節能減排已經成當務之急。

區域供熱的發展存在以下特點[2]。

① 由單一熱源供熱向多熱源發展

城市能源網連接多種熱源,各熱源之間如何協同配合成為研究熱點。

② 熱媒溫度越來越低

依據GB 50736-2012《民用建筑供暖通風與空氣調節設計規范》,散熱器集中供暖系統宜按75、50 ℃連續供暖進行設計,且供水溫度不宜大于85 ℃,供回水溫差不宜小于20 ℃。說明提倡中低溫供暖,利用低品位能源達到熱舒適性要求。利用低品位能源可以提高能源利用效率,但如何加大供熱低品位能源占比仍然是當今的一個熱點問題。

③ 供熱網絡越來越復雜化、智能化

供熱網絡日益趨向于全網分布式,對熱網的控制更趨近于智能化,在大數據、云平臺基礎上搭建、監測、調控熱網成為發展趨勢。利用互聯網思維+智慧能源改造傳統能源行業已成為主要發展方向[3]。

總體而言,傳統供熱系統仍然處于大流量、小溫差供熱模式,運行能耗高、能源利用率低,經常出現冷熱不均、水力失調、熱力失調等,管網安全性低,故障檢測不夠及時精準。主要是由于傳統供熱系統缺乏對管網運行狀態及熱負荷科學預測及評價方法,無法找到最佳供熱方式。另外,傳統供熱系統缺乏快速準確水力計算方法,往往采用設計工況下的運行調節策略進行控制,只適用于單一工況,對于多熱源的系統無法找到最優控制方式。

解決當前問題,一方面,需要掌握供熱介質在供熱管道內的運行規律,分析并處理管道的事故工況,合理設計供熱系統的管網布置方式。另一方面,供熱管網系統的運行狀況直接影響系統的效率及能耗。因此人們對供熱管道的優化設計及運行管理要求越來越高,管網仿真技術越來越重要。

由于供熱介質受到設備故障、水泵啟停等影響,壓力、流量、溫度等沿管道時刻改變。為實現供熱管網優化調度,需首先保證供熱管網水力熱力計算準確,得到供熱系統運行特性,進而確定最優調節方法,實現供熱管網優化調度。因此對供熱管網進行準確的水力計算、熱力計算尤為重要。而在計算機及通信技術高速發展的今天,利用先進技術對供熱管網的水力熱力進行求解,能極大提高效率。以下對供熱管網的水力熱力仿真方法進行綜述,分析當前水力、熱力仿真算法的發展趨勢。

2 水力仿真求解

2.1 穩態水力仿真求解

國外最早對穩態流動水力工況仿真模擬的研究是由Hardy[4]提出的,他提出將基爾霍夫定律及圖論理論應用到水力計算中,基于基爾霍夫第一、第二定律,分別提出了兩種水力計算方法:第1種是保證各節點的流量和等于0,通過調整各管段流量使環網壓頭和等于0;第2種是保證環網壓頭和等于0,通過調整各管段流量使各節點的流量和等于0。這兩種方法成為穩態流動仿真模擬的指導思想。但對于大型管網,存在過程復雜、計算量大的缺點。隨著計算機技術發展,Martin等人[5]將Newton-Rophson算法應用到供熱管網水力計算求解中,這種方法對上述缺陷進行了一定改善,計算程序得到簡化,適用于較大規模管網,但受早期計算機限制,計算收斂速度較慢。為進一步提高計算收斂速度,在運用Newton-Rophson算法求解管網水力工況的基礎上,Wood等人[6]將線性化理論應用于供熱管網水力計算中,極大改善了算法收斂性。

國內對管網水力工況仿真模擬的研究最早出現在1988年,石兆玉等人[7]將基本回路法與節點分析法相結合,對管網穩態水力工況進行求解。隨著計算機水平的提高,利用計算機對大型管網進行水力工況模擬仿真越來越成為一種經濟可行的方法[8]。為了提高計算速度,石兆玉等人[9]將管網水力計算方法編寫成HXW程序。隨后,一些學者[10-11]提出采用最小平方和法和節點壓力法進行水力工況模擬仿真,并編寫相關程序,結果表明,兩種方法均能計算出設計工況下管網水力參數。

傳統的穩態流動仿真模型雖然具有計算簡單、收斂速度快等優點,但由于對供熱系統邊界條件進行了簡化,當管網拓撲結構發生變化時,需要根據改變后的拓撲結構和邊界條件,重新聯立方程組求解,在實際工程上應用具有局限性。

相對于穩態水力仿真而言,動態水力仿真雖然在模型構建時較為繁瑣,計算過程較為復雜,計算速度較慢,但充分考慮了時間對系統水力工況的影響,計算精度較高,能夠充分考慮管網水錘的影響,有助于提升管網安全性。

2.2 動態水力仿真求解

文獻[12]指出,動態水力仿真最早在1913年由Allive提出,由于未在仿真計算中考慮能量方程,計算誤差大,雖然無法真正投入實際應用,但為后來的相關理論研究提供了思路。直到1974年,Wylie等人[13]在此基礎上提出隱式差分法求解管網動態仿真問題,計算結果較為準確,至此動態水力仿真開始被引入實際管網水力計算中。

近些年,應用到動態水力物理模型求解方法主要包括有限體積法、節點法、有限元法、活塞流法、特征線法、函數法等及其相關變形優化方法。

1980年,Lappus等人[14]提出可以采用有限差分法求解動態流動的偏微分方程。1993年,Kentfield[15]簡化了動量方程中的慣性項,采用特征線法求解管網一維非穩態流動,該簡化在減小了計算量的同時降低了計算精度。在此基礎上,1995年,Zhou等人[16]在考慮動量方程的慣性項的基礎上修正算法,分別模擬了管壁粗糙度等拓撲參數及流體流速等水力參數各不相同的8種工況,模擬結果與實際情況較為接近。1999年,Faille等人[17]采用有限體積法求解控制方程,結果表明該方法精度較高。2000年,Dukhovnaya等人[18]采用雙流體模型,利用二階精確總變差遞減(TVD)方案求解控制方程組,結果表明該方案精度較高,可以充分保留激波,分散效應很小,發現獲得的結果具有定量描述性,然而,由于缺乏實驗數據,它們無法量化。2002年,Greyvenstein[19]充分考慮了動量方程中的對流加速度項對問題求解的影響,提出利用一種隱式有限差分法求解系統控制方程,該方法在求解包括快速和慢速瞬態在內的一系列問題上的求解速度、準確性、穩定性和靈活性得到明顯提高。除此之外,國外學者為求解管網瞬態流動,相繼提出了諸多其他研究方法,如運用正交配置法求解偏微分方程[20]等。

國內對于管網動態水力仿真的研究較少。華靖等人[21]分析了長輸管道的水擊動態特性,提出了水擊防范措施。由世俊等人[22]通過建立管網動態水力仿真模型,分析了閥門開度和水泵功率調節對流量的影響。該模型可以用于大型管網的動態水力計算,但隨著管網復雜程度增加,模型求解速度及計算精度明顯降低。

近些年來,隨著計算機技術的發展,編程思想得到了一定的普及,少量學者將面向對象編程的思想引入管網仿真計算中,并以此描述管網的拓撲結構[23-24]。楊懷磊等人[23]在三維煤氣管網的系統設計中引入面向對象編程思想。郭勇等人[25]利用面向對象方法描述供熱管網的結構參數。趙冬泉等人[26]、郝興[27]在開發排水管網、油氣管網仿真軟件時也用到了面向對象方法。但已有文獻采用面向對象方法的最終目的都是為了提高軟件開發效率[28]或是方便管理管網GIS信息[29]。這些文獻致力于改善對管網結構的表達,但并沒有將面向對象方法直接應用到水力計算中。

針對上述問題,王海等人[30-31]將面向對象編程思想應用到管網的水力計算中。基于“網絡元”的思想進行建模求解,將管網結構解析成為各類元件對象的集合。將元件抽象為具體的類,一個具體的類由屬性、方法、事件3部分組成。屬性表示類的物理參數,方法表示類所能實現的功能,事件則表示類的一些變化。經驗證,該方法可以快速求解水力工況。該方法同樣適用于三維非對稱非規則管網的水力計算[32]。同時,該方法也適用于對管網堵塞、泄漏等特殊情況的計算[33]。

3 熱力仿真求解

3.1 穩態熱力仿真求解

對于供熱管網而言,對熱力特性的研究與對水力計算的研究同等重要,實際上,水力特性研究的目的還是進行熱力特性的分析。在水力仿真計算出現一段時間后,熱力仿真計算的研究熱潮也隨之而來。由于求解管網熱力特性往往需要系統水力特性作基礎,因而管網熱力工況與水力工況息息相關。

國外最早對穩態熱力工況仿真的研究是Patankar[34]1980年基于熱力計算方程組和管網拓撲關系建立的有限體積模型,求解了供熱管網的溫度分布及各管段熱損失,但該種方法只能求解固定供回水溫差下的管網熱損失。為解決這一問題,2001年Dahm[35]采用拉格朗日方法建立供熱管網模型,設定管道徑向流速分布均勻,成功求解出不同供回水溫差下管道各處的熱損失。

除此之外,國外學者也將諸多分析方法應用到穩態熱力工況問題的求解中。Dai[36]為簡化計算過程,將半無限土壤介質轉化為有限解域進而數值求解土壤中的傳熱,該簡化減小了計算量但使得解析解與實際情況存在明顯偏差。為提高該算法的精度,Wang等人[37]和Hong等人[38]分別考慮流體物性隨流體溫度和摩擦熱變化的規律,采用辛普森求積法求解,求解結果可滿足一般工程要求。Danielewicz等人[39]的研究表明穩態熱力工況分析僅代表在某些條件下發生的狀態,不能反映集中供熱熱網的實際工作情況。

與國外相比,國內對于穩態熱力工況仿真模擬的研究起步比較晚。鄒平華等人[40]通過對管網進行熱力計算,分析了供熱系統未進行初調節、用戶散熱器面積偏離設計值及用戶實際熱負荷偏離設計熱負荷3種工況下熱力失調的特點。薛宏文等人[41]通過計算管網的熱力工況,對管網的流量與溫度進行了優化。賀平等人[42]分析了直接連接和間接連接供熱系統的熱力工況,根據分析結果提出了優化措施。王思瑩等人[43]聯立了供熱管網節點、管段熱平衡方程,得到了管網熱力工況的變化過程。

3.2 動態熱力仿真求解

國外最早動態熱力工況仿真模擬的研究是由Benonysson[44]于1991年提出的節點法結合有限元法建立的模型,將水力工況視作穩態,但由于水的熱量和壓力波傳播速度不同,故將熱力工況視為瞬態。隨著計算機技術的發展,1997年Elmqvist等人[45]提出Modelica語言,該語言可用于仿真模型的二次開發,后來開發的Dymola、SimulationX等模擬仿真軟件便是以此為基礎而搭建的。2009年,Stevanovic等人[46]對管道進行離散化,采用特征線法將傳熱方程轉化為常微分方程進行求解,求解速度得到提升。2012年,Jie等人[47]采用函數法求得溫度傳播方程的解析解,并在實際工程中得到驗證。Sartor等人[48]將活塞流法與體積模型法進行對比分析,得出在空間離散程度較高時,二者精度相差不大,但對于長管道活塞流法的穩定性更好。Heijde等人[49]在Dymola軟件中利用Modelica語言搭建了一種基于活塞流法的模型,模型仿真結果也驗證了上述結論。Gabrielaitiene等人[50]將有限元法與節點法進行對比分析,結果表明有限元法對溫度峰值的預測較為準確,而節點法對預測溫度變化速度方面較為準確。Zheng等人[51]以傅里葉級數為基礎,采用函數法求解控制方程,并與節點法進行對比,發現函數法的平均誤差、穩定性及計算速度均優于節點法。

國內對于管網動態熱力仿真的研究較少,且起步較晚。王海等人[52]采用面向對象方法建立三維管網仿真模型進行水力、熱力計算,并與基于圖論理論搜索基本回路進行建模運算的傳統方法對比,結果表明該方法精度優于傳統方法。丁超[53]提出可以利用一階隱式迎風方法求解管網熱力特性。王娜[54]利用二階隱式迎風方法建立集中供熱管網的動態水力、熱力工況耦合數值計算方法,結果表明該種方法可以較好描述管網熱動態特性。

4 仿真在數字孿生背景下應用及發展趨勢

4.1 仿真在數字孿生背景下的應用

近些年來,隨著計算機行業的發展,各行各業與數字孿生的結合研究越來越多。數字孿生技術以物理系統的數據信息為基礎搭建高精度仿真模型,進行仿真并提供智慧化決策。Grieves等人[55]將數字孿生定義為將物理系統作為一個實體的數字信息構造。在這種情況下,孿生意味著該數字信息將在其整個生命周期中與物理系統相關聯。數字孿生和物理系統進行雙向信息交互,數字孿生根據物理系統的實時數據及歷史數據進行學習及修正,而數字孿生模型產生的決策又會反作用于物理系統,使物理系統能夠按設計最優化運行。

將數字孿生技術應用到供熱領域形成智慧供熱系統,能明顯改善傳統供熱系統的不足。智慧供熱系統的數字孿生技術通常包括物理設備層、感知調控層和智慧決策層[56]。物理設備層由熱源、熱網、負荷及儲熱系統組成。感知調控層則由熱源監控與控制系統、熱力站監控與控制系統、負荷監控與控制系統及儲熱系統監控與控制系統組成。智慧決策層則為供熱系統數字孿生模型。感知調控層對物理設備層進行實時測量,將實時測量結果傳輸給智慧決策層,智慧決策層經處理后得出智慧決策傳輸給感知調控層,感知調控層再根據智慧決策對物理設備層進行調控以達到供熱系統最優化運行的目的。

數字孿生技術在智慧供熱領域的應用較多。Tong等人[57]建立了單一經濟目標函數的非線性優化模型,并采用粒子群優化算法設計供水管網。Savic等人[58]建立了以供水管道流速、壓力和損失為約束條件的供水系統優化設計的多目標函數,利用遺傳算法求解該多目標優化問題,取得了較好的效果。除此之外,神經網絡算法還廣泛應用于建筑能耗及室內溫度等相關的預測,具體文獻見表1。

表1 神經網絡算法一些相關應用文獻

4.2 水力熱力仿真發展趨勢

上述數字孿生技術在智慧供熱領域的應用主要在于建立并校準數據模型、對熱負荷等進行預測及對供熱系統進行優化調度。水力熱力仿真的發展趨勢如下。

① 基于管網實際拓撲結構、物理屬性及邊界條件建立準確的水力仿真模型,全面接入供熱系統運行過程中的實時流量、溫度、壓力等參數,通過反饋調節對仿真模型進行校準調節。

② 通過神經網絡、時間序列預測等數值模擬方法產生大量虛擬數據進行辨識,或預測供熱系統當前或未來的狀態及性能。通過預測得到熱負荷等數據,按需精準分配熱網各環路的實時流量。

③ 基于數字孿生模型,實現供熱管網實時優化調度、故障檢測、運行調節等。利用智能算法模型尋找城市集中供熱系統最低運行成本的最優化運行方式,降低供熱系統能耗及運行成本,提高能源利用效率,助力實現碳達峰、碳中和的目標。

④ 采用精細化控制手段,通過自動控制改善大型供熱管網水力失調、熱力失調問題,提高熱用戶的滿意度。

5 結束語

雖然在目前的供熱管網仿真技術研究中,國內外學者已經對管道穩態及動態模型進行了大量研究和完善,并提出了多種求解方法,且對其進行了改進。管網仿真計算也與計算機技術接軌,較大程度地提高了計算速率。但是大部分研究還是以圖論理論為基礎進行水力熱力計算,且很少考慮管道中非管元件的動作。因此,我國在管道在線控制系統仿真方面以及管網故障預測診斷方面的研究工作還很薄弱,是今后的重點研究方向。