Симулация на работата на реална топлоелектрическа централа за оптимизиране на режимите: пара и математика

Има голяма когенерационна централа. Тя работи както обикновено: гори газ, произвежда топлина за домовете и електричество за мрежата. Основната ѝ цел е отопление. Втората ѝ цел е да продава цялата генерирана електроенергия на пазара на едро. Понякога, дори при минусови температури и ясно небе, се появява сняг, но това е страничен ефект от охладителните кули.

Средностатистическата когенерационна централа се състои от няколко десетки турбини и котли. Ако необходимите обеми производство на електроенергия и топлина са точно известни, задачата се свежда до минимизиране на разходите за гориво. В този случай изчислението се свежда до избор на състав и процент на натоварване на турбините и котлите, за да се постигне възможно най-висока ефективност на оборудването. КПД на турбините и котлите зависи силно от вида на оборудването, времето за работа между ремонтите, режима на работа и много други. Друг проблем възниква, когато при известни цени на електроенергията и обеми топлина, задачата е да се реши колко електроенергия да се генерира и продава, за да се максимизират печалбите от работа на пазара на едро. В този случай факторът за оптимизация - печалбата и ефективността на оборудването - е много по-маловажен. Резултатът може да е ситуация, в която оборудването работи напълно неефективно, но цялата произведена електроенергия може да се продава с максимален марж.

На теория всичко това отдавна е ясно и звучи добре. Предизвикателството е как да го приложим на практика. Започнахме да симулираме работата на всяко оборудване и на цялата инсталация като цяло. Отидохме в когенерационната централа и започнахме да събираме параметри за всички компоненти, да измерваме реалната им производителност и да оценяваме работата им в различни режими. Въз основа на тях създадохме прецизни модели за симулиране на работата на всяко оборудване и ги използвахме за оптимизационни изчисления. Гледайки напред, мога да кажа, че постигнахме около 4% по-висока ефективност в реалния свят, просто чрез математика.

Проработи. Но преди да опиша нашите решения, ще обясня как работи когенерационната централа от гледна точка на вземането на решения.

Основни неща

Основните компоненти на електроцентралата са котли и турбини. Турбините се задвижват от пара под високо налягане, която от своя страна задвижва електрически генератори, които генерират електричество. Всяка останала енергия от парата се използва за отопление и топла вода. Котлите са мястото, където се създава парата. Загряването на котела и достигането на скорост на парната турбина отнема много време (часове), което е пряка загуба на гориво. Същото важи и за промените в натоварването. Такива неща трябва да се планират предварително.

Оборудването на когенерационните централи има технически минимум, който включва минимален, но стабилен режим на работа, който може да осигури достатъчно топлина за домове и промишлени потребители. Обикновено необходимото количество топлина зависи пряко от времето (температурата на въздуха).

Всеки агрегат има крива на ефективност и точка на пикова ефективност: при дадено натоварване, даден котел и дадена турбина произвеждат най-евтината електроенергия. Евтина, т.е. с минимален специфичен разход на гориво.

Повечето когенерационни централи в Русия са паралелно свързани, което означава, че всички котли захранват един парен колектор и всички турбини също се захранват от един колектор. Това добавя гъвкавост при натоварването на оборудването, но значително усложнява изчисленията. Оборудването на централата понякога е разделено на секции, които захранват различни колектори с различно налягане на парата. А ако добавите разходите за вътрешни нужди – работа на помпи, вентилатори, охладителни кули и, честно казано, сауни точно извън оградата на когенерационната централа – тогава това се превръща в истинска мъка.

Цялото оборудване има нелинейни характеристики. Всеки модул има крива със зони с по-висока и по-ниска ефективност. Това зависи от натоварването: при 70% ефективността ще бъде в една посока, при 30% - в друга.

Оборудването варира по спецификации. Има нови и стари турбини и котли, както и агрегати с различни конструкции. Чрез правилния избор на оборудване и оптималното му натоварване в точките на пикова ефективност можете да намалите разхода на гориво, което води до икономии на разходи или по-високи маржове.

Как една топлоелектрическа централа знае колко енергия да произведе?

Планирането се извършва три дни предварително: планираната конфигурация на оборудването се определя три дни предварително. Това са турбините и котлите, които ще бъдат включени. Например, знаем, че днес ще работят пет котела и десет турбини. Не можем да включваме друго оборудване или да изключваме планираното оборудване, но можем да променяме натоварването за всеки котел от минимално до максимално и да увеличаваме и намаляваме турбините. Увеличението от максимум до минимум е от 15 до 30 минути, в зависимост от оборудването. Задачата тук е проста: да се изберат оптималните режими и да се поддържат, като се вземат предвид оперативните корекции.

Откъде се появи този комплект оборудване? Определено е въз основа на резултатите от търговете на пазара на едро. Съществува пазар на капацитет и пазар на електроенергия. На пазара на капацитет производителите подават оферти: „Имаме такъв вид оборудване, това са минималният и максималният капацитет, като се вземе предвид планираната поддръжка. Можем да доставим 150 MW на тази цена, 200 MW на тази цена и 300 MW на тази цена.“ Това са дългосрочни оферти. От друга страна, големите потребители също подават оферти: „Имаме нужда от толкова енергия.“ Конкретните цени се определят на пресечната точка между това, което производителите на енергия могат да доставят, и това, което потребителите са готови да приемат. Тези капацитети се определят за всеки час от деня.

Обикновено, една когенерационна централа поддържа приблизително равномерно натоварване през целия сезон: топлината е основният продукт през зимата, а електричеството през лятото. Значителни колебания най-често се дължат на аварии в самата централа или в съседни електроцентрали в една и съща ценова зона на едро. Колебания обаче винаги са налице и тези колебания оказват значително влияние върху икономическата ефективност на централата. Необходимият капацитет може да се постигне с три котла, работещи на 50% натоварване, или два котла, работещи на 75% натоварване, като ефективността на всеки от тях може да се определи.

Маржиналността зависи от пазарните цени и разходите за производство на електроенергия. Пазарните цени може да са такива, че е изгодно да се гори гориво, но да се продава електроенергия изгодно. Или може да се окаже, че в определен момент е необходимо да се работи на минимално ниво и да се намалят загубите. Резервите и разходите за гориво също трябва да се вземат предвид: природният газ например обикновено е ограничен, а газът над лимита е значително по-скъп, да не говорим за мазута. Всичко това изисква прецизни математически модели, за да се разбере кои поръчки да се подават и как да се реагира на променящите се обстоятелства.

Как беше направено преди да пристигнем

Това са практически хартиени тестове, базирани на неточни спецификации на оборудването, които се различават значително от действителната производителност. Веднага след тестването на оборудването, в най-добрия случай те ще бъдат в рамките на 2% от действителната производителност, а след една година ще бъдат в рамките на 7-8%. Тестването се провежда на всеки пет години, често по-рядко.

Следващият момент е, че всички изчисления са базирани на еквивалентно гориво. В СССР е приета система, при която се изчислява определено еквивалентно гориво, за да се сравняват различни електроцентрали, използващи мазут, въглища, газ, ядрена енергия и т.н. Необходимо е било да се разбере ефективността на всеки генератор по отношение на папагали, а еквивалентното гориво е този папагал. Тя се определя от калорийността на горивото: един тон еквивалентно гориво е приблизително равен на един тон въглища. Има таблици за преобразуване за различните видове гориво. Например, за кафявите въглища цифрите са почти два пъти по-лоши. Но калорийността не е свързана с рубли. Това е като бензина и дизела: ако дизелът струва 35 рубли, а 92-октановият октан струва 32 рубли, това не означава непременно, че дизелът ще бъде по-ефективен по отношение на калорийността.

Третият фактор е сложността на изчисленията. Обикновено се изчисляват два или три сценария въз основа на опита на служителя, но по-често най-добрият режим се избира от историята на предишни периоди за подобни натоварвания и метеорологични условия. Естествено, служителите вярват, че избират най-оптималните режими и приемат, че никой математически модел никога няма да ги надмине.

Идваме на помощ. За да решим проблема, създаваме дигитален близнак – симулационен модел на инсталацията. Използвайки специализирани подходи, симулираме всички технологични процеси за всяко оборудване, синхронизираме парния и енергийния баланс и получаваме точен модел на работата на когенерационната централа.

За да създадем модела, използваме:

• Проектни и паспортни характеристики на оборудването.
• Характеристики, базирани на резултатите от последните тестове на оборудването: на всеки пет години станцията тества и усъвършенства характеристиките на своето оборудване.
• Данни в архивите на автоматизирани системи за управление на процеси и измервателни системи за всички налични показатели за процесите, потреблението и производството на топлинна и електрическа енергия. По-конкретно, данни от системи за измерване на топлинна и електрическа енергия, както и от телеметрични системи.
• Данни от лентови диаграми и кръгли хартиени диаграми. Да, тези аналогови методи за записване на работните параметри на оборудването все още се използват в руските електроцентрали и ние ги дигитализираме.
• Хартиените дневници на станциите непрекъснато записват ключови работни параметри, включително тези, които не са регистрирани от сензорите на автоматизираната система за управление на процесите. Полеви работник ходи на всеки четири часа, преписва показанията и ги записва в дневника.

Тоест, ние реконструирахме набори от данни за това какво е работило в кой режим, колко гориво е било подадено, каква е била температурата и потокът на парата и колко топлинна и електрическа енергия е била произведена. От хиляди такива набори трябваше да съставим характеристиките на всеки компонент. За щастие, ние играем тази игра за извличане на данни от дълго време.

Описването на такива сложни обекти с помощта на математически модели е изключително трудно. А още по-голямо предизвикателство е да се докаже на главния инженер, че нашият модел точно изчислява режимите на работа на централата. Затова избрахме специализирани инженерни пакети, които ни позволяват да сглобим и фино настроим модел на когенерация въз основа на проектните и технологични характеристики на оборудването. Избрахме софтуера Termoflow на американската компания TermoFlex. Въпреки че сега се предлагат руски еквиваленти, по това време този пакет беше най-добрият в своя клас.

За всеки агрегат се избират неговите конструктивни и ключови технологични характеристики. Системата позволява подробно описание на всичко, както логически, така и физически, чак до нивото на отлагания в тръбите на топлообменника.

В резултат на това, моделът на термичната диаграма на централата е описан визуално с терминологията на енергийните инженери. Инженерите нямат опит в програмирането, математиката или моделирането, но могат да изберат дизайна, входовете и изходите на блока и да зададат техните параметри. След това системата автоматично избира най-подходящите параметри, а инженерът ги усъвършенства, за да постигне максимална точност в целия диапазон от режими на работа. Поставихме си цел да постигнем 2% точност на модела за ключови параметри на процеса и постигнахме това.

Това се оказа нелека задача: първоначалните данни не бяха много точни, така че през първите няколко месеца посетихме когенерационната централа, ръчно преписвайки текущите показания от манометрите и настройвайки модела, за да съответства на реалните работни условия. Първо, създадохме модели на турбини и котли. Всяка турбина и котел бяха калибрирани. Беше създадена работна група за валидиране на модела, включваща представители на когенерационната централа.

След това сглобихме цялото оборудване в една система и настроихме целия модел на когенерационната централа. Това изискваше известна работа, тъй като архивите съдържаха много противоречиви данни. Например, открихме режими с обща ефективност от 105%.

При сглобяването на цялата верига, системата винаги изчислява балансирана работа: генерират се материални, електрически и топлинни баланси. След това оценяваме как целият възел съответства на действителните работни параметри въз основа на показанията на инструмента.

Какво стана

В резултат на това получихме точен модел на технологичния процес в когенерационната централа, базиран на действителните характеристики на оборудването и исторически данни. Това позволи по-точно прогнозиране, отколкото би могло да се постигне само с тестови данни. Резултатът беше симулатор на действителните процеси в централата, дигитален близнак на когенерационната централа.

Този симулатор позволи анализ на сценарии „какво би станало, ако“ въз основа на зададени параметри. Този модел беше използван и за оптимизиране на работата на реална инсталация.

Беше възможно да се реализират четири оптимизационни изчисления:

1. Ръководителят на смяната на станцията знае графика за подаване на топлина, командите на системния оператор са известни, а графикът за подаване на електроенергия е известен: кое оборудване какви товари трябва да поеме, за да се постигне максимална маргиналност.
2. Избор на състав на оборудването въз основа на прогнозата за пазарните цени: за дадена дата, като се вземе предвид графикът на натоварване и прогнозата за външната температура, определяме оптималния състав на оборудването.
3. Подаване на оферти на пазара „ден напред“: когато разполагаме с оборудването и по-точна ценова прогноза, изчисляваме и подаваме офертата.
4. Балансиращият пазар вече е в рамките на текущия ден, когато графиците за електроенергия и топлина са фиксирани, но няколко пъти на ден, на всеки четири часа, се стартира търговия на балансиращия пазар и можете да подадете заявка: „Искам допълнителни 5 MW натоварване.“ Трябва да намерите дела на допълнителното натоварване или разтоварване, който дава максимален марж.

тест

За да проведем точни тестове, трябваше да сравним стандартните режими на натоварване на оборудването на станцията с нашите препоръки за проектиране при идентични условия: състав на оборудването, графици на натоварване и метеорологични условия. В течение на няколко месеца избрахме интервали от четири до шест часа със стабилен график. Посещавахме станцията (често през нощта), изчаквахме станцията да достигне работния си режим и едва след това го изчислявахме в симулационния модел. Ако ръководителят на смяната на станцията беше доволен, изпращахме оперативния персонал да задейства клапаните и да промени режимите на оборудването.

Сравнихме данните за производителността преди и след. В пиковите часове, денем и нощем, през уикендите и делничните дни. Постигнахме икономии на гориво във всеки режим (в този случай маржът зависи от разхода на гориво). След това преминахме изцяло към новите режими. Заслужава да се отбележи, че станцията бързо придоби увереност в ефективността на нашите препоръки и към края на тестовете все по-често забелязвахме, че оборудването работи в режимите, които бяхме изчислили по-рано.

Резултат от проекта

Обект: Когенерационна централа с напречни връзки, 600 MW електрически капацитет, 2400 Gcal топлина.

Екип: CROC – седем души (технологични експерти, анализатори, инженери), CHPP – пет души (бизнес експерти, ключови потребители, специалисти).
Период на изпълнение: 16 месеца.

Резултати:

• Автоматизирахме бизнес процесите за поддържане на режими и работа на пазара на едро.
• Проведени са полеви тестове, за да се потвърди икономическият ефект.
• Спестихме 1,2% гориво чрез преразпределение на товарите по време на работа.
• Спестено е 1% гориво чрез краткосрочно планиране на оборудването.
• Оптимизирахме изчисляването на етапите на поръчката за RSV въз основа на критерия за максимизиране на пределната печалба.

Крайният ефект е около 4%.

Очакваният период на възвръщаемост на проекта (ROI) е 1–1,5 години.

Разбира се, внедряването и тестването на всичко това изискваше промяна на много процеси и тясно сътрудничество както с ръководството на когенерационната централа, така и с генериращата компания като цяло. Но резултатът определено си заслужаваше. Успяхме да създадем дигитален близнак на централата, да разработим процедури за оптимизационно планиране и да постигнем реални икономически ползи.

Източник: www.habr.com