Wyniki wyszukiwania

Filtruj wyniki

  • Czasopisma
  • Autorzy
  • Słowa kluczowe
  • Data
  • Typ

Wyniki wyszukiwania

Wyników: 2
Wyników na stronie: 25 50 75
Sortuj wg:

Abstrakt

Samochody elektryczne (SE) są obecnie uważane za jeden z najlepszych sposobów obniżenia emisji zanieczyszczeń powietrza w transporcie drogowym, w tym CO2 i hałasu w miastach. Mogą również w wydatny sposób przyczynić się do zmniejszenia zależności transportu drogowego od importu ropy naftowej. Niemniej jednak zapotrzebowanie na energię elektryczną dużej ilości SE w drogowym transporcie nie jest bez znaczenia i ma wpływ na system elektroenergetyczny. W artykule przeanalizowano potencjalny wpływ SE na popyt, podaż, strukturę i koszty wytwarzania energii elektrycznej oraz emisję CO2 i zanieczyszczeń powietrza w wyniku wprowadzenia na polskie drogi 1 mln SE do 2025 r. oraz potrojenia tej liczby do 2035 r. Do obliczeń wykorzystano model konkurencyjnego rynku energii elektrycznej ORCED. Wyniki analizy wskazują, że niezależnie od strategii ładowania, popyt SE powoduje niewielki wzrost ogólnego zapotrzebowania na energię elektryczną w Polsce i w konsekwencji również niewielki wzrost kosztów wytwarzania. Nawet duży wzrost SE w transporcie drogowym będzie powodował raczej umiarkowane zapotrzebowanie na dodatkowe moce wytwórcze, zakładając że przedsiębiorstwa energetyczne będą miały pewną kontrolę nad trybem ładowana aut. Wprowadzenie SE nie spowoduje obniżenia emisji CO2 w stosunku do samochodów konwencjonalnych w 2025 r., wręcz przeciwnie – zwiększy je niezależnie od strategii ładowania, gdyż energia dla pokrycia popytu SE pochodzi prawie wyłącznie z elektrowni węglowych. W 2035 r. natomiast, wniosek zależy od scenariusza ładowania i możliwe jest obniżenie, jak i wzrost emisji. Pojazdy elektryczne spowodują wzrost emisji netto SO2, przyczynią się natomiast do spadku emisji netto cząstek stałych oraz NOx.

Przejdź do artykułu

Autorzy i Afiliacje

Uroš Radović
Pobierz PDF Pobierz RIS Pobierz Bibtex

Abstrakt

This paper presents the results of developing a methodology for assessing and predicting the technical condition of boiler plants and steam turbines. The proposed method is based on generalized experimental data on failures to predict the damage of the principal elements and components of thermal power plants by Monte-Carlo simulation. The proposed method considers the complexity of technological processes, turnaround time, failure rate, and condition of the residual metal life. It allows developing approaches to assessing each element’s safety to obtain a reliable and representative sample of failure statistics to reliability assessment of boilers and steam turbines of thermal power plants. According to the results, the probability of failure operation of steam boilers and turbines is 0.037 in the 100 MW conditions. The obtained results can be used to create predictive models that provide approaches to prolonging the operational state of elements of boiler plants and steam turbines of thermal power plants. It can be used in the implementation of projects of digital energy systems for monitoring and diagnostics of the main power equipment of thermal power plants.
Przejdź do artykułu

Bibliografia

[1] Jiang Z., Huang X., Chang M., Li C., Ge Y.: Thermal error prediction and reliability sensitivity analysis of motorized spindle based on Kriging model. Eng. Fail. Anal. 127(2021), 105558.
[2] Mullor R., Mulero J., Trottini M.: A modelling approach to optimal imperfect maintenance of repairable equipment with multiple failure modes. Comput. Ind. Eng. 128(2019), 24–31.
[3] Maa Z., Rena Y., Xianga X., Turk Z.: Data-driven decision-making for equipment maintenance. Automat. Constr. 112(2020), 103103.
[4] Milovanovic Z.N., Papic LR, Milovanovic S.Z., Milovanovic V.Z., Dumonjic- Milovanovic S.R., Brankovic D.L.: Methods of risk modeling in a thermal power plant. In the Handbook of Reliability. In: Maintenance, and System Safety through Mathematical Modeling, Academic Press, 2021, 315–372.
[5] Gao W.: Comparison study on nature-inspired optimization algorithms for optimization back analysis of underground engineering. Eng. Comput. 37(2020), 3, 1895– 1919.
[6] Palakodeti S.R., Raju P.K., Guo H.: A dynamic process for evaluating the reliability of fossil power plant assets. Eng. Rep. 2(2020),12, e12277.
[7] Yuyama A., Kajitani Y., Shoji G.: Simulation of operational reliability of thermal power plants during a power crisis: Are we underestimating power shortage risk? Appl. Energ. 231(2018), 901–913.
[8] Jagtap H.P., Bewoor A.K., Kumar R., Ahmadi M.H., Assad M.E., Sharifpur M.: RAM analysis and availability optimization of thermal power plant water circulation system using PSO. Energ. Rep. 7(2021), 1133–1153.
[9] Ahmadizadeh P., Mashadi B., Lodaya D.: Energy management of a dual-mode power split powertrain based on the Pontryagin’s minimum principle. IET Intell. Transp. Syst. 11(2017), 9, 561–571.
[10] Melchor-Hernández C.L., Rivas-Dávalos F., Maximov S., Coria V.H., Guardado J.L.: A model for optimizing maintenance policy for power equipment. Elect. Power Energ. Syst. 68(2015), 304–312.
[11] Abunima H., Teh J., Lai C.M., Jabir H.J.: A systematic review of reliability studies on composite power systems: a coherent taxonomy motivations, open challenges, recommendations, and new research directions. Energies 11(2018), 9, 2417.
[12] Ellis M., Bojdo N., Filippone A., Clarkson R.: Monte Carlo Predictions of Aero-Engine Performance Degradation Due to Particle Ingestion. Aerospace 8(2021), 6, 146.
[13] Ivanitckii M.S., Sultanov M.M., Trukhanov V.M.: Analysis of the influence of operating modes of heat generating plants on the energy and environmental safety of thermal power plants. In: Proc. 2nd 2020 Int. Youth Conf. on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering, REEPE 2020, Moscow, March 12–14, 2020, 9059205.
[14] Arakelyan E.K., Boldyrev I.A., Gorban Y.A.: TPP generating unit technical and economic index accuracy increase. In: Proc. 2nd 2020 Int. Youth Conf. on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering, REEPE 2020, Moscow, March 12–14, 2020, C. 9059234.
[15] McIntyre K.B.: A review of the common causes of boiler failure in the sugar industry. In: Proc. S. Afr. Sug. Technol. Ass. 76(2002), 355–364.
[16] Shopeju O.O., Oyedepo S.O.: A comprehensive review of thermal power plants reliability using stochastic methods. IOP Conf. Ser.-Mat. Sci. Eng. 1107(2021), 1, 012161.
[17] Menni Y., Chamkha A.J., Zidani C., Benyoucef B.: Analysis of thermohydraulic performance of a solar air heater tube with modern obstacles. Arch. Thermodyn. 41(2020), 3, 78–83.
[18] Loutzenhiser P.G., Manz H., Felsmann C., Strachan P.A., Frank T., Maxwell G.M.: Empirical validation of models to compute solar irradiance on inclined surfaces for building energy simulation. Sol. Energy 81(2007), 2, 254–67.
[19] Broday E.E., Ruivo C.R., da Silva M.G.: The use of Monte Carlo method to assess the uncertainty of thermal comfort indices PMV and PPD: Benefits of using a measuring set with an operative temperature probe. J. Build. Eng. 35(2021), 1, 101961.
Przejdź do artykułu

Autorzy i Afiliacje

Makhsud Mansurovich Sultanov
1
Stepan Anatolyevich Griga
2
Maksim Sergeevich Ivanitckii
1
Anatoly Alekseevich Konstantinov
1

  1. National Research University MPEI, Krasnokazarmennaya 17, Moscow, 111250 Russia
  2. PJSC “Mosenergo”, Vernadsky Avenue 101/3, Moscow, 119526 Russia

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji