Abstract
The paper seeks to increase efficiency of operational control of distributed technological heat and steam supply networks in metallurgical production complexes based on dynamic macro-modeling of network modes under structural switching and sharply variable loads. It suggests solving problems of resource flows stabilization in a technological network by solving the equations of inverse problems of network dynamics and using calculated contours of stream disturbance rearrangement. It is advisable to construct flow disturbance parading algorithms in a process network using inverse models of path dynamics of input control streams to input nodes of flow disturbances in the network. The paper presents a software macro model that allows modeling static and dynamic modes of steam and heat supply systems, control of charging and discharge processes of steam accumulators. The controlled parameter of the model is the steam pressure in the battery. The steam pressure in the accumulator is limited by means of a special pressure regulator, which is adjusted to a minimum of steam losses on the plug at its excess in the network. This software macro model allows modeling the operation of consumers with a sharply expressed variable load.
Highlights
Введение Современные АСУ технологическими сетями представляют собой автоматизированные комплексы
Подобные модели используют большой объем исходной информации, получение которой требует больших затрат на проведение обследований сетей
The paper seeks to increase efficiency of operational control of distributed technological heat and steam supply networks in metallurgical production complexes based on dynamic macro-modeling of network modes under structural switching and sharply variable loads
Summary
Введение Современные АСУ технологическими сетями представляют собой автоматизированные комплексы. Особенностью функционирования сетей теплои пароснабжения металлургических предприятий является то, что они относятся к классу крупномасштабных сложных нелинейных систем. Физические модели ориентированы на анализ деталей процессов и непосредственно не отражают причинно-следственных связей параметров сетей, что затрудняет их использование для оперативного управления сетями в целом и повышает время принятия управляющих решений. Вследствие сказанного перспективным подходом для оперативного управления сложными сетями является применение динамического моделирования, основанного на использовании сигнально-ориентированных моделей, отражающих причинно-следственные связи параметров сетей.
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
