Статистический метод определения рациональных тепловых нагрузок на железнодорожные системы кондиционирования воздуха при изменяющихся климатических условиях

Statistical Method to Define Rational Heat Loads on Railway Air Conditioning System for Changeable Climatic Conditions
Mykola Radchenko, Andrii Radchenko, Eugeniy Trushliakov, Serhiy Kantor, Веніамін Сергійович Ткаченко
2018-11-01

изменяющиеся климатические условияжелезнодорожные кондиционерырациональная тепловая нагрузкапроизводство холодильной мощностистатистический метод
Предложен статистический метод определения рациональных тепловых нагрузок на железнодорожные системы кондиционирования воздуха с учётом текущих переменных тепловых нагрузок, соответствующих преобладающим климатическим условиям на маршрутах. Согласно методу, рациональная проектная тепловая нагрузка холодильной установки — соответствующая текущим переменным климатическим условиям на маршруте и обеспечивающая эффективную работу холодильной установки с максимальной (или близкой к максимальной) производительностью холодопроизводства за определённый период эксплуатации (месячный, сезонный или годовой) — определяется статистической обработкой наборов данных почасовых холодопроизводительностей, соответствующих текущим климатическим условиям на маршрутах, путём суммирования их за период эксплуатации при различных установленных (проектных) холодопроизводительностях установки. Метод основан на гипотезе различных скоростей прироста производимой холодопроизводительности в период эксплуатации при увеличении установленной холодопроизводительности, что проявляется в замедлении скорости прироста при чрезмерно большом установленном запасе мощности. Исходя из этой гипотезы, рациональное значение тепловой нагрузки системы кондиционирования выбирают близким к значению, соответствующему максимальной суммарной холодопроизводительности за период эксплуатации. Такое рациональное проектное значение тепловой нагрузки позволяет сократить мощность холодильной установки и её стоимость на 15–20% по сравнению с традиционным проектированием по максимальной тепловой нагрузке. Эксплуатация холодильной установки в частичных режимах при традиционно избыточно выбранной установленной холодопроизводительности для максимальной тепловой нагрузки требует применения дорогостоящих инверторных компрессоров для управления скоростью двигателя в соответствии с текущими переменными тепловыми нагрузками.
1
Предложен статистический метод определения рациональных тепловых нагрузок для ж/д кондиционирования воздуха с использованием почасовых данных по холодильной мощности, суммируемых за периоды эксплуатации (месяц, сезон, год).
2
Выбор рациональной проектной тепловой нагрузки, близкой к значению максимального производства холодильной мощности, позволяет сократить требуемую мощность холодильной установки и её стоимость на 15–20% по сравнению с традиционным проектированием для максимальной нагрузки.
3
Подход основан на гипотезе о замедлении прироста производства холодильной мощности при увеличении установленной мощности, то есть убывающей отдаче при больших установленных мощностях.
4
Метод подбирает проектную холодильную мощность в соответствии с текущими изменяющимися климатическими условиями на маршрутах с целью максимизации производства холода за выбранный период.
5
Традиционные завышенные проекты вынуждают работать холодильную машину в частичных режимах и требуют дорогих инверторных компрессоров для регулирования скорости, что уменьшается при предложенном рациональном проектировании.

Система кондиционирования железнодорожного подвижного состава (холодильная машина и её установленная/проектная тепловая нагрузка)

Статистическое определение рациональной (оптимизированной) проектной тепловой нагрузки и соответствующей установленной холодопроизводительности на основе почасовых данных о холодопроизводительности при изменчивых климатических условиях с целью максимизации выработки холода за выбранный период эксплуатации и снижения установленной мощности/стоимости

Publication Details
Publication Date
2018-11-01
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Mykola Radchenko
Andrii Radchenko
Eugeniy Trushliakov
Serhiy Kantor
Веніамін Сергійович Ткаченко
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%