Simulation des Betriebs eines echten Wärmekraftwerks zur Optimierung der Modi: Dampf und Mathematik

Es gibt ein großes Wärmekraftwerk. Es funktioniert wie gewohnt: Es verbrennt Gas, erzeugt Wärme zum Heizen von Häusern und Strom für das allgemeine Netz. Die erste Aufgabe ist das Heizen. Die zweite besteht darin, den gesamten erzeugten Strom auf dem Großhandelsmarkt zu verkaufen. Manchmal fällt auch bei kaltem Wetter Schnee bei klarem Himmel, aber das ist ein Nebeneffekt des Betriebs von Kühltürmen.

Ein durchschnittliches Wärmekraftwerk besteht aus ein paar Dutzend Turbinen und Kesseln. Wenn die benötigten Mengen an Strom- und Wärmeerzeugung genau bekannt sind, geht es darum, die Brennstoffkosten zu minimieren. In diesem Fall kommt es bei der Berechnung darauf an, die Zusammensetzung und den Prozentsatz der Belastung der Turbinen und Kessel zu wählen, um den höchstmöglichen Wirkungsgrad des Gerätebetriebs zu erreichen. Der Wirkungsgrad von Turbinen und Kesseln hängt stark von der Art der Anlage, der reparaturfreien Betriebszeit, der Betriebsart und vielem mehr ab. Ein weiteres Problem entsteht, wenn man angesichts bekannter Strompreise und Wärmemengen entscheiden muss, wie viel Strom erzeugt und verkauft werden soll, um den maximalen Gewinn aus der Arbeit auf dem Großhandelsmarkt zu erzielen. Dann ist der Optimierungsfaktor – Gewinn und Anlageneffizienz – viel weniger wichtig. Das Ergebnis kann sein, dass die Anlage völlig ineffizient arbeitet, die gesamte erzeugte Strommenge jedoch mit maximaler Marge verkauft werden kann.

Theoretisch ist das alles längst klar und klingt schön. Das Problem besteht darin, wie dies in der Praxis umgesetzt werden kann. Wir begannen mit der Simulationsmodellierung des Betriebs jedes einzelnen Geräts und der gesamten Station als Ganzes. Wir kamen zum Wärmekraftwerk und begannen, die Parameter aller Komponenten zu sammeln, ihre tatsächlichen Eigenschaften zu messen und ihren Betrieb in verschiedenen Modi zu bewerten. Auf dieser Grundlage erstellten wir genaue Modelle zur Simulation des Betriebs jedes einzelnen Geräts und nutzten diese für Optimierungsberechnungen. Mit Blick auf die Zukunft werde ich sagen, dass wir allein aufgrund der Mathematik etwa 4 % der tatsächlichen Effizienz gewonnen haben.

Passiert. Aber bevor ich unsere Entscheidungen beschreibe, werde ich darüber sprechen, wie das BHKW aus Sicht der Entscheidungslogik funktioniert.

Grundlegende Dinge

Die Hauptelemente eines Kraftwerks sind Kessel und Turbinen. Die Turbinen werden durch Hochdruckdampf angetrieben, der wiederum elektrische Generatoren antreibt, die Strom erzeugen. Die verbleibende Dampfenergie wird für Heizung und Warmwasser genutzt. Kessel sind Orte, an denen Dampf erzeugt wird. Das Aufheizen des Kessels und das Beschleunigen der Dampfturbine benötigt viel Zeit (Stunden), was einen direkten Brennstoffverlust darstellt. Das Gleiche gilt für Lastwechsel. Sie müssen diese Dinge im Voraus planen.

KWK-Anlagen verfügen über ein technisches Minimum, das einen minimalen, aber stabilen Betriebsmodus umfasst, in dem es möglich ist, Haushalte und industrielle Verbraucher mit ausreichend Wärme zu versorgen. Typischerweise hängt die benötigte Wärmemenge direkt vom Wetter (Lufttemperatur) ab.

Jede Einheit hat eine Effizienzkurve und einen Punkt maximaler Betriebseffizienz: Bei dieser oder jener Last liefern dieser und jener Kessel und diese und jene Turbine den günstigsten Strom. Günstig – im Sinne eines minimalen spezifischen Kraftstoffverbrauchs.

Die meisten unserer Blockheizkraftwerke in Russland verfügen über Parallelschaltungen, bei denen alle Kessel an einem Dampfkollektor betrieben werden und alle Turbinen ebenfalls von einem Kollektor angetrieben werden. Dies erhöht die Flexibilität beim Laden der Ausrüstung, verkompliziert jedoch die Berechnungen erheblich. Es kommt auch vor, dass die Stationsausrüstung in Teile unterteilt ist, die an verschiedenen Kollektoren mit unterschiedlichen Dampfdrücken betrieben werden. Und wenn man noch die Kosten für den Eigenbedarf hinzuzählt – den Betrieb von Pumpen, Ventilatoren, Kühltürmen und, seien wir ehrlich, Saunen direkt vor dem Zaun des Wärmekraftwerks –, dann brechen dem Teufel die Beine.

Die Eigenschaften aller Geräte sind nichtlinear. Jede Einheit hat eine Kurve mit Zonen, in denen die Effizienz höher und niedriger ist. Es hängt von der Last ab: Bei 70 % ist der Wirkungsgrad eins, bei 30 % ist er unterschiedlich.

Die Ausstattung unterscheidet sich in den Eigenschaften. Es gibt neue und alte Turbinen und Kessel sowie Aggregate unterschiedlicher Bauart. Durch die richtige Auswahl der Geräte und deren optimale Beladung an Punkten mit maximaler Effizienz können Sie den Kraftstoffverbrauch senken, was zu Kosteneinsparungen oder höheren Margen führt.

Woher weiß das BHKW, wie viel Energie es produzieren muss?

Die Planung erfolgt drei Tage im Voraus: Innerhalb von drei Tagen wird die geplante Zusammensetzung der Ausrüstung bekannt. Dies sind die Turbinen und Kessel, die eingeschaltet werden. Relativ gesehen wissen wir, dass heute fünf Kessel und zehn Turbinen in Betrieb sein werden. Wir können keine anderen Geräte einschalten oder die geplante ausschalten, aber wir können die Last für jeden Kessel von minimal auf maximal ändern und die Leistung der Turbinen erhöhen und verringern. Der Übergang vom Maximum zum Minimum beträgt je nach Ausstattung 15 bis 30 Minuten. Die Aufgabe hier ist einfach: Wählen Sie die optimalen Modi aus und pflegen Sie sie unter Berücksichtigung betrieblicher Anpassungen.

Woher kommt diese Zusammenstellung der Ausrüstung? Sie wurde auf Grundlage der Handelsergebnisse auf dem Großhandelsmarkt ermittelt. Es gibt einen Markt für Strom und Elektrizität. Auf dem Kapazitätsmarkt stellen Hersteller einen Antrag: „Es gibt solche und solche Geräte, das sind die minimalen und maximalen Kapazitäten unter Berücksichtigung des geplanten Ausfalls für Reparaturen.“ Wir können zu diesem Preis 150 MW liefern, zu diesem Preis 200 MW und zu diesem Preis 300 MW.“ Es handelt sich um Langzeitanwendungen. Andererseits kommen auch Großverbraucher mit Forderungen: „Wir brauchen so viel Energie.“ Spezifische Preise werden an der Schnittstelle zwischen dem, was die Energieerzeuger bereitstellen können, und dem, was die Verbraucher zu nehmen bereit sind, ermittelt. Diese Kapazitäten werden für jede Stunde des Tages ermittelt.

Typischerweise trägt ein Wärmekraftwerk die ganze Saison über ungefähr die gleiche Last: Im Winter ist das Hauptprodukt Wärme, im Sommer Strom. Starke Abweichungen sind meist mit einem Unfall am Kraftwerk selbst oder in benachbarten Kraftwerken in derselben Preiszone des Großhandelsmarktes verbunden. Aber es gibt immer Schwankungen, und diese Schwankungen haben großen Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit der Anlage. Die benötigte Leistung können drei Kessel mit einer Auslastung von 50 % oder zwei mit einer Auslastung von 75 % aufnehmen und schauen, was effizienter ist.

Die Marginalität hängt von den Marktpreisen und den Kosten der Stromerzeugung ab. Auf dem Markt können die Preise so hoch sein, dass es sich lohnt, Kraftstoff zu verbrennen, aber es ist gut, Strom zu verkaufen. Oder es kann sein, dass Sie zu einer bestimmten Stunde auf das technische Minimum gehen und Verluste reduzieren müssen. Denken Sie auch an die Reserven und Kosten für Treibstoff: Erdgas ist in der Regel begrenzt, und Gas darüber hinaus ist deutlich teurer, vom Heizöl ganz zu schweigen. All dies erfordert präzise mathematische Modelle, um zu verstehen, welche Anträge eingereicht werden müssen und wie auf veränderte Umstände reagiert werden soll.

Wie es gemacht wurde, bevor wir ankamen

Quasi auf dem Papier, basierend auf den nicht sehr genauen Eigenschaften der Geräte, die stark von den tatsächlichen abweichen. Unmittelbar nach dem Testen der Ausrüstung liegen sie bestenfalls bei plus oder minus 2 % des tatsächlichen Werts und nach einem Jahr bei plus oder minus 7–8 %. Tests werden alle fünf Jahre durchgeführt, oft seltener.

Der nächste Punkt ist, dass alle Berechnungen im Referenzkraftstoff durchgeführt werden. In der UdSSR wurde ein Schema eingeführt, bei dem ein bestimmter konventioneller Brennstoff in Betracht gezogen wurde, um verschiedene Kraftwerke zu vergleichen, die Heizöl, Kohle, Gas, Kernenergie usw. nutzen. Es war notwendig, die Effizienz jedes einzelnen Generators in den Papageien zu verstehen, und der herkömmliche Kraftstoff ist genau dieser Papagei. Er wird durch den Heizwert des Brennstoffs bestimmt: Eine Tonne Normalbrennstoff entspricht in etwa einer Tonne Kohle. Es gibt Umrechnungstabellen für verschiedene Kraftstoffarten. Bei Braunkohle beispielsweise sind die Indikatoren fast doppelt so schlecht. Der Kaloriengehalt hängt jedoch nicht mit Rubel zusammen. Es ist wie bei Benzin und Diesel: Es ist keine Tatsache, dass Diesel hinsichtlich des Kaloriengehalts effizienter ist, wenn Diesel 35 Rubel kostet und 92 32 Rubel.

Der dritte Faktor ist die Komplexität der Berechnungen. Herkömmlicherweise werden auf der Grundlage der Erfahrung des Mitarbeiters zwei oder drei Optionen berechnet, und häufiger wird der beste Modus aus der Historie früherer Zeiträume für ähnliche Belastungen und Wetterbedingungen ausgewählt. Natürlich glauben die Mitarbeiter, dass sie die optimalsten Modi wählen und glauben, dass kein mathematisches Modell sie jemals übertreffen wird.

Wir kommen. Um das Problem zu lösen, bereiten wir einen digitalen Zwilling vor – ein Simulationsmodell der Station. Dabei simulieren wir mit speziellen Ansätzen alle technologischen Prozesse für jedes Gerät, kombinieren Dampf-Wasser- und Energiebilanzen und erhalten ein genaues Modell des Betriebs des Wärmekraftwerks.

Zur Erstellung des Modells verwenden wir:

• Design und Spezifikationen der Ausrüstung.
• Eigenschaften basierend auf den Ergebnissen der neuesten Gerätetests: Alle fünf Jahre prüft und verfeinert die Station die Eigenschaften der Geräte.
• Daten in den Archiven automatisierter Prozessleitsysteme und Abrechnungssysteme für alle verfügbaren technologischen Indikatoren, Kosten sowie Wärme- und Stromerzeugung. Insbesondere Daten von Messsystemen für die Wärme- und Stromversorgung sowie von Telemechaniksystemen.
• Daten aus Papierstreifen- und Kreisdiagrammen. Ja, solche analogen Methoden zur Erfassung der Betriebsparameter von Geräten werden in russischen Kraftwerken immer noch verwendet und wir digitalisieren sie.
• Papierprotokolle an Stationen, an denen die Hauptparameter der Modi ständig aufgezeichnet werden, auch solche, die nicht von den Sensoren des automatisierten Prozessleitsystems erfasst werden. Der Lineman geht alle vier Stunden herum, schreibt die Messwerte neu und schreibt alles in ein Protokoll.

Das heißt, wir haben Datensätze darüber rekonstruiert, was in welchem ​​Modus funktionierte, wie viel Brennstoff zugeführt wurde, wie hoch die Temperatur und der Dampfverbrauch waren und wie viel thermische und elektrische Energie am Ausgang gewonnen wurde. Aus Tausenden solcher Sätze mussten die Eigenschaften jedes Knotens gesammelt werden. Glücklicherweise konnten wir dieses Data-Mining-Spiel schon lange spielen.

Die Beschreibung solch komplexer Objekte mithilfe mathematischer Modelle ist äußerst schwierig. Und noch schwieriger ist es, dem Chefingenieur zu beweisen, dass unser Modell die Betriebsmodi der Station korrekt berechnet. Aus diesem Grund haben wir den Weg eingeschlagen, spezielle technische Systeme zu verwenden, die es uns ermöglichen, ein Modell eines Wärmekraftwerks basierend auf dem Design und den technologischen Eigenschaften der Ausrüstung zusammenzustellen und zu debuggen. Wir haben uns für die Termoflow-Software des amerikanischen Unternehmens TermoFlex entschieden. Jetzt sind russische Analoga aufgetaucht, aber damals war dieses spezielle Paket das beste seiner Klasse.

Für jede Einheit werden ihr Design und ihre wichtigsten technologischen Eigenschaften ausgewählt. Das System ermöglicht eine detaillierte Beschreibung sowohl auf logischer als auch auf physikalischer Ebene bis hin zur Anzeige des Ablagerungsgrads in den Wärmetauscherrohren.

Dadurch wird das Modell des Wärmekreislaufs der Station aus Sicht der Energietechnologen anschaulich beschrieben. Technologen haben keine Ahnung von Programmierung, Mathematik und Modellierung, aber sie können das Design einer Einheit, die Ein- und Ausgänge von Einheiten auswählen und Parameter dafür festlegen. Dann wählt das System selbst die am besten geeigneten Parameter aus und der Technologe verfeinert sie, um maximale Genauigkeit für den gesamten Bereich der Betriebsarten zu erreichen. Wir haben uns zum Ziel gesetzt, eine Modellgenauigkeit von 2 % für die wichtigsten technologischen Parameter sicherzustellen und haben dies erreicht.

Dies erwies sich als gar nicht so einfach: Die ursprünglichen Daten waren nicht sehr genau, also gingen wir in den ersten paar Monaten um das Wärmekraftwerk herum, lasen manuell die aktuellen Indikatoren von den Manometern ab und stimmten das Modell darauf ab tatsächlichen Bedingungen. Zuerst haben wir Modelle von Turbinen und Kesseln hergestellt. Jede Turbine und jeder Kessel wurde überprüft. Um das Modell zu testen, wurde eine Arbeitsgruppe gebildet, in die Vertreter des Wärmekraftwerks einbezogen wurden.

Dann haben wir die gesamte Ausrüstung zu einem Gesamtschema zusammengestellt und das KWK-Modell als Ganzes abgestimmt. Ich musste einige Arbeiten durchführen, da es in den Archiven viele widersprüchliche Daten gab. Beispielsweise haben wir Modi mit einem Gesamtwirkungsgrad von 105 % gefunden.

Beim Aufbau einer kompletten Schaltung berücksichtigt das System immer den ausgeglichenen Modus: Material-, Elektro- und Wärmebilanzen werden erstellt. Als nächstes bewerten wir anhand der Indikatoren der Instrumente, wie alles zusammengebaute mit den tatsächlichen Parametern des Modus übereinstimmt.

Was ist passiert

Als Ergebnis erhielten wir ein genaues Modell der technischen Prozesse des Wärmekraftwerks, basierend auf den tatsächlichen Eigenschaften der Ausrüstung und historischen Daten. Dies ermöglichte genauere Vorhersagen als allein auf der Grundlage von Testmerkmalen. Das Ergebnis ist ein Simulator realer Anlagenprozesse, ein digitaler Zwilling eines Wärmekraftwerks.

Dieser Simulator ermöglichte die Analyse von „Was wäre wenn...“-Szenarien auf Basis vorgegebener Indikatoren. Dieses Modell wurde auch verwendet, um das Problem der Optimierung des Betriebs einer realen Station zu lösen.

Es konnten vier Optimierungsrechnungen durchgeführt werden:

1. Der Stationsschichtleiter kennt den Wärmeversorgungsplan, die Befehle des Netzbetreibers sind bekannt und der Stromversorgungsplan ist bekannt: Welche Geräte werden welche Lasten aufnehmen, um maximale Margen zu erzielen?
2. Auswahl der Ausrüstungszusammensetzung auf der Grundlage der Marktpreisprognose: Für ein bestimmtes Datum ermitteln wir unter Berücksichtigung des Lastplans und der Prognose der Außenlufttemperatur die optimale Zusammensetzung der Ausrüstung.
3. Einreichung von Anträgen am Markt einen Tag im Voraus: wenn die Zusammensetzung der Ausrüstung bekannt ist und eine genauere Preisprognose vorliegt. Wir berechnen und reichen einen Antrag ein.
4. Der Regelenergiemarkt befindet sich bereits innerhalb des aktuellen Tages, an dem die elektrischen und thermischen Fahrpläne festgelegt sind, aber mehrmals täglich, alle vier Stunden, wird der Handel auf dem Regelenergiemarkt gestartet, und Sie können einen Antrag stellen: „Ich bitte Sie, hinzuzufügen.“ 5 MW zu meiner Last.“ Wir müssen die Anteile der zusätzlichen Be- oder Entladung ermitteln, wenn dies die maximale Marge ergibt.

Test

Für korrekte Tests mussten wir die Standardlastmodi der Stationsausrüstung mit unseren berechneten Empfehlungen unter denselben Bedingungen vergleichen: Ausrüstungszusammensetzung, Lastpläne und Wetter. Im Laufe einiger Monate wählten wir vier- bis sechsstündige Intervalle am Tag mit einem stabilen Zeitplan. Sie kamen (oft nachts) zur Station, warteten darauf, dass die Station in den Betriebszustand überging, und berechneten dies erst dann im Simulationsmodell. War der Stationsschichtleiter mit allem zufrieden, wurde das Bedienpersonal geschickt, um die Ventile zu drehen und die Gerätemodi zu ändern.

Die Vorher- und Nachher-Indikatoren wurden im Nachhinein verglichen. Zu Spitzenzeiten, Tag und Nacht, am Wochenende und an Wochentagen. In jedem Modus haben wir Kraftstoffeinsparungen erzielt (bei dieser Aufgabe hängt die Marge vom Kraftstoffverbrauch ab). Dann sind wir komplett auf neue Regime umgestiegen. Man muss sagen, dass die Station schnell von der Wirksamkeit unserer Empfehlungen überzeugt war und wir gegen Ende der Tests zunehmend bemerkten, dass die Geräte in den zuvor berechneten Modi arbeiteten.

Projektergebnis

Anlage: BHKW mit Querverbindungen, 600 MW elektrische Leistung, 2 Gcal thermische Leistung.

Team: CROC – sieben Personen (Technologieexperten, Analysten, Ingenieure), CHPP – fünf Personen (Geschäftsexperten, Schlüsselbenutzer, Spezialisten).
Umsetzungszeitraum: 16 Monate.

Ergebnisse:

• Wir haben die Geschäftsprozesse der Aufrechterhaltung von Regimen und der Arbeit auf dem Großhandelsmarkt automatisiert.
• Durchführung umfassender Tests zur Bestätigung der wirtschaftlichen Wirkung.
• Durch die Umverteilung der Lasten im Betrieb haben wir 1,2 % Kraftstoff eingespart.
• Durch kurzfristige Anlagenplanung 1 % Kraftstoff gespart.
• Wir haben die Berechnung der Anwendungsstufen auf dem DAM nach dem Kriterium der Maximierung des Grenzgewinns optimiert.

Der Endeffekt beträgt etwa 4 %.

Die geschätzte Amortisationszeit des Projekts (ROI) beträgt 1–1,5 Jahre.

Um all dies umzusetzen und zu testen, mussten wir natürlich viele Prozesse ändern und eng mit der Leitung des Wärmekraftwerks und dem gesamten Energieerzeugungsunternehmen zusammenarbeiten. Aber das Ergebnis hat sich auf jeden Fall gelohnt. Es war möglich, einen digitalen Zwilling der Station zu erstellen, Optimierungsplanungsverfahren zu entwickeln und einen echten wirtschaftlichen Effekt zu erzielen.

Source: habr.com