Метод зниження витрат газу в гібридному газотурбінно-електричному приводі газоперекачувального агрегату

dc.contributor.authorРезніков О. І.
dc.contributor.authorReznikov Oleksandr I.
dc.date.accessioned2026-06-02T08:35:51Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionРезніков, О. І. Метод зниження витрат газу в гібридному газотурбінно-електричному приводі газоперекачувального агрегату = Method for reducing gas consumption in a hybrid gas turbine-electric drive of a gas pumping unit / О. І. Резніков // Зб. наук. пр. НУК. – Миколаїв : Гельветика, 2025. – № 4 (502). – С. 122–129.
dc.description.abstractМета. У статті представлено розробку й наукове обґрунтування методу зниження витрат природного газу в роботі газоперекачувального агрегату (ГПА) шляхом оптимального розподілу навантаження між газотурбінним приводом і електроприводом. Метою дослідження є підвищення енергоефективності ГПА без необхідності фізичної модернізації обладнання, за рахунок удосконалення алгоритмів керування. Методика. Запропоновано математичну модель оптимізації на добову періодичність, у якій змінна αt, що містить частку навантаження на електропривод у час t, визначається методом послідовного квадратичного програмування (SLSQP). Обрана цільова функція – щоденні витрати газу ( ) 24 1 1 , t t t еф L = - a η Σ де Lt – навантаження в годину t, ηеф = 0,35 – ефективний коефіцієнт газотурбінного агрегату. У моделі враховано обмеження на сумарну електропотужність , ()( )ел t t max L P a ≤ добові ліміти електроспоживання atLt ≤ Et, а також межові умови at ∈ [0, 1]. Реалізовано ефективну програмну реалізацію рішення в Python із використанням бібліотеки SciPy. Застосування методу нелінійної оптимізації SLSQP із підтримкою нерівностей дозволило досягти надлінійної збіжності та надійного числа ітерацій при моделюванні задачі розподілу навантаження в гібридній системі. Результати. Отримані результати моделювання засвідчили економічну та екологічну обґрунтованість застосування гібридної схеми. Впровадження оптимізованої стратегії управління навантаженням між газотурбінним і електричним приводами забезпечило щомісячну економію 16 400–18 200 грн, що еквівалентно понад 1,5 млн грн на рік на один агрегат. Такий підхід супроводжується значним скороченням викидів CO2. Модель показала високу стабільність збіжності й адаптивність до зміни навантажень, демонструючи готовність до впровадження в умовах української інфраструктури без додаткових капіталовкладень у техніку. Наукова новизна. Наукова новизна полягає у використанні методу SLSQP для задачі оптимального розподілу навантаження між газовим і електричним приводами ГПА, що дозволяє досягти мінімізації витрат природного газу за реальних обмежень на потужність і енергоспоживання. Запропоновано інтеграцію стохастичного прогнозування навантажень, варіабельності тарифів на електроенергію (режими «пік / ніч»), а також поєднання гібридної схеми з відновлюваними джерелами енергії (акумулятори, сонячна генерація). Це відкриває можливість переходу від детермінованої до стохастичної оптимізації (наприклад, SLSQP + багатошарова імітація) та розширення моделі на багатокластерну конфігурацію декількох ГПА у межах газопроводів. Практична значимість. Реалізація запропонованого підходу не вимагає фізичної модернізації обладнання, оскільки оптимізація досягається шляхом переналаштування системи керування. Це забезпечує високу стійкість, гнучкість та швидку окупність рішення, а також низькі інвестиційні ризики. Подальше удосконалення моделі через інтеграцію відновлюваних джерел енергії здатне підвищити енергетичну автономність системи та знизити залежність від коливань ринкових тарифів.
dc.description.abstract1Purpose. The article presents the development and scientific justification of a method for reducing natural gas consumption in the operation of a gas pumping unit (GPU) by optimally distributing the load between the gas turbine drive and the electric drive. The purpose of the study is to increase the energy efficiency of the GPU without the need for physical modernization of the equipment, by improving control algorithms. Method. A mathematical optimization model for daily periodicity is proposed, in which the variable α_t, which contains the share of the load on the electric drive at time t, is determined by the method of sequential quadratic programming (SLSQP). The selected objective function is daily gas consumption ( ) 24 1 1 , t t t еф L = - a η Σ where Lt is the load at hour t, ηеф = 0,35 is the effective coefficient of the gas turbine unit. The model takes into account the restrictions on the total electric power , ()( )ел t t max L P a ≤ daily electricity consumption limits αt Lt ≤ Et, as well as boundary conditions αt ∈ [0,1]. An effective software implementation of the solution in Python using the SciPy library was implemented. The application of the nonlinear optimization method SLSQP with support for inequalities made it possible to achieve superlinear convergence and a reliable number of iterations when modeling the load distribution problem in a hybrid system. Results. The obtained modeling results demonstrated the economic and environmental feasibility of using the hybrid scheme. The implementation of an optimized load management strategy between gas turbine and electric drives provided monthly savings of 16,400–18,200 UAH, which is equivalent to over 1.5 million UAH per year per unit. This approach is accompanied by a significant reduction in CO2 emissions. The model showed high stability of convergence and adaptability to load changes, demonstrating readiness for implementation in the conditions of Ukrainian infrastructure without additional capital investments in equipment. Scientific novelty. The scientific novelty consists in using the SLSQP method for the problem of optimal load distribution between gas and electric drives of gas turbines, which allows minimizing natural gas costs under real constraints on capacity and energy consumption. The integration of stochastic load forecasting, variability of electricity tariffs (peak / night modes) is proposed, as well as the combination of a hybrid scheme with renewable energy sources (batteries, solar generation). This opens up the possibility of transitioning from deterministic to stochastic optimization (for example, SLSQP + multilayer simulation) and expanding the model to a multi-cluster configuration of several gas turbines within gas pipelines. Practical importance. The implementation of the proposed approach does not require physical modernization of the equipment, since optimization is achieved by reconfiguring the control system. This ensures high stability, flexibility and quick payback of the solution, as well as low investment risks. Further improvement of the model through the integration of renewable energy sources can increase the energy autonomy of the system and reduce dependence on fluctuations in market tariffs.
dc.identifier.issn2311-3405 (Print)
dc.identifier.issn2313-0415 (Online)
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/12910
dc.language.isouk
dc.relation.ispartofseriesУДК; 338.45:622.691
dc.subjectгазоперекачувальний агрегат
dc.subjectтурбіна
dc.subjectпривід
dc.subjectгаз
dc.subjectнавантаження
dc.subjectекономія
dc.subjectgas pumping unit
dc.subjectturbine
dc.subjectdrive
dc.subjectgas
dc.subjectload
dc.subjecteconomy
dc.titleМетод зниження витрат газу в гібридному газотурбінно-електричному приводі газоперекачувального агрегату
dc.title.alternativeMethod for reducing gas consumption in a hybrid gas turbine-electric drive of a gas pumping unit
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Reznikov.pdf
Розмір:
1.16 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:

Зібрання