Modellierung des Betriebs eines realen Kraftwerks zur Optimierung der Betriebsbedingungen: Dampf und Mathematik

Es gibt ein großes Kraftwerk. Es läuft wie gewohnt: es verbrennt Gas, erzeugt Wärme für die Beheizung von Häusern und Elektrizität für das öffentliche Netz. Die erste Aufgabe ist die Beheizung. Die zweite besteht darin, die gesamte erzeugte Elektrizität auf dem Großhandelsmarkt zu verkaufen. Manchmal fällt bei klarem Himmel und Frost auch Schnee, aber das ist eine Nebenwirkung des Betriebs der Kühltürme.

Ein durchschnittliches Kraftwerk besteht aus mehreren Dutzend Turbinen und Kesseln. Wenn die notwendigen Volumina an erzeugter Elektrizität und Wärme genau bekannt sind, reduziert sich die Aufgabe auf die Minimierung der Brennstoffkosten. In diesem Fall besteht die Berechnung darin, die Zusammensetzung und den Ladeprozentsatz der Turbinen und Kessel auszuwählen, um den höchstmöglichen Wirkungsgrad des Betriebs der Geräte zu erreichen. Der Wirkungsgrad von Turbinen und Kesseln hängt stark von der Art der Geräte, der Betriebszeit ohne Reparaturen, dem Betriebsmodus und vielen anderen Faktoren ab. Es gibt auch eine andere Aufgabe, bei der, angesichts der Preise für Elektrizität und der Volumina an Wärme, entschieden werden muss, wie viel Elektrizität erzeugt und verkauft werden soll, um den maximalen Gewinn auf dem Großhandelsmarkt zu erzielen. In diesem Fall ist der Optimierungsfaktor – Gewinn und Wirkungsgrad der Geräte – von weitaus geringerem Interesse. Das Ergebnis könnte ein Betrieb sein, bei dem die Geräte absolut ineffizient arbeiten, aber das gesamte erzeugte Volumen an Elektrizität kann mit maximaler Marge verkauft werden.

In der Theorie ist all dies lange klar und klingt schön. Das Problem ist, wie man das in der Praxis umsetzt. Wir haben mit der Simulationsmodellierung des Betriebs jeder Geräteeinheit und der gesamten Anlage begonnen. Wir sind zum Kraftwerk gegangen und haben begonnen, die Parameter aller Komponenten zu sammeln, indem wir ihre tatsächlichen Eigenschaften gemessen und die Arbeit in verschiedenen Betriebsmodi bewertet haben. Auf dieser Basis haben wir präzise Modelle zur Simulation des Betriebs jeder Geräteeinheit erstellt und sie für Optimierungsberechnungen verwendet. Um es vorwegzunehmen, wir haben etwa 4 % der tatsächlichen Effizienz nur durch Mathematik gewonnen.

Es hat geklappt. Aber bevor ich unsere Lösungen beschreibe, werde ich erläutern, wie das Kraftwerk aus der Sicht der Entscheidungsfindungslogik funktioniert.

Grundlegende Dinge

Die Hauptbestandteile eines Kraftwerks sind Kessel und Turbinen. Die Turbinen werden durch Hochdruckdampf in Bewegung gesetzt, der wiederum die Generatoren antreibt, die elektrische Energie erzeugen. Die Restenergie des Dampfes wird für die Heizung und für warmes Wasser verwendet. Kessel sind die Orte, an denen Dampf erzeugt wird. Das Aufheizen des Kessels und das Anlaufen der Dampfturbine benötigen sehr viel Zeit (Stunden), was direkte Energieverluste bedeutet. Das Gleiche gilt für die Änderung der Last. Solche Dinge müssen im Voraus geplant werden.

Die Ausrüstung eines Heizkraftwerks hat ein technisches Minimum, das einen stabilen Betriebsmodus umfasst, in dem eine ausreichende Wärmemenge für Wohnhäuser und industrielle Verbraucher bereitgestellt werden kann. In der Regel hängt die erforderliche Wärmemenge direkt von den Wetterbedingungen (Lufttemperatur) ab.

Jeder Aggregat hat eine Effizienzkurve und einen Punkt, an dem die maximale Effizienz erreicht wird: Bei einer bestimmten Last erzeugen ein bestimmter Kessel und eine bestimmte Turbine die günstigste elektrische Energie. Günstig bedeutet hier den minimalen spezifischen Brennstoffverbrauch.

Die meisten Heizkraftwerke in Russland arbeiten mit parallelen Verbindungen, bei denen alle Kessel auf einen gemeinsamen Dampfkollektor arbeiten und alle Turbinen ebenfalls von einem einzigen Kollektor gespeist werden. Dies erhöht die Flexibilität bei der Lastverteilung, erschwert jedoch die Berechnungen erheblich. Manchmal wird die Ausrüstung der Station auch in Teile unterteilt, die an verschiedene Kollektoren mit unterschiedlichem Dampfdruck angeschlossen sind. Wenn man dann noch die Kosten für den internen Bedarf berücksichtigt – wie den Betrieb von Pumpen, Ventilatoren, Kühltürmen und, um keinen Hehl daraus zu machen, Saunen direkt hinter dem Heizkraftwerk – wird es richtig kompliziert.

Die Eigenschaften der gesamten Ausrüstung sind nicht linear. Jedes Aggregat hat eine Kurve mit Zonen, in denen die Effizienz höher und niedriger ist. Dies hängt von der Last ab: Bei 70 % liegt die Effizienz auf einem Level, bei 30 % auf einem anderen.

Die Ausrüstung variiert in ihren Eigenschaften. Es gibt neue und alte Turbinen und Kessel sowie Aggregate unterschiedlicher Bauart. Durch die richtige Auswahl der Ausrüstung und die optimale Beladung in den Punkten der maximalen Effizienz kann der Brennstoffverbrauch gesenkt werden, was zu Einsparungen bei den Kosten oder einer höheren Marge führt.

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

Die Planung erfolgt drei Tage im Voraus: Nach drei Tagen wird der geplante Bestand an Anlagen bekannt. Das sind die Turbinen und Kessel, die in Betrieb genommen werden. Vereinfacht gesagt, wissen wir, dass heute fünf Kessel und zehn Turbinen in Betrieb sind. Wir können keine andere Ausrüstung einschalten oder die geplante ausschalten, aber wir können die Last für jeden Kessel von Minimum bis Maximum variieren und die Leistung der Turbinen erhöhen oder verringern. Der Übergang vom Maximum zum Minimum dauert je nach Equipment zwischen 15 und 30 Minuten. Hier ist die Aufgabe einfach: die optimalen Betriebsmodi auswählen und diese unter Berücksichtigung der operativen Anpassungen aufrechterhalten.

Woher stammt dieser Bestand an Anlagen? Er wurde basierend auf den Ergebnissen der Ausschreibungen auf dem Großhandelsmarkt ermittelt. Es gibt einen Markt für Leistung und Elektrizität. Auf dem Markt für Leistung beantragen Produzenten: „Es gibt folgende Anlagen, hier sind die minimale und maximale Leistung unter Berücksichtigung der geplanten Instandhaltungsarbeiten. Wir können 150 MW zu diesem Preis bereitstellen, 200 MW zu diesem Preis und 300 MW zu diesem Preis.“ Dies sind langfristige Anträge. Auf der anderen Seite beantragen auch große Verbraucher: „Wir benötigen so viel Energie.“ Die konkreten Preise werden zum Zeitpunkt des Zusammentreffens dessen, was die Energieerzeuger liefern können, und dessen, was die Verbraucher abnehmen wollen, festgelegt. Diese Leistungen werden für jede Stunde des Tages definiert.

Normalerweise trägt ein Heizkraftwerk die gesamte Saison über eine relativ konstante Last: Im Winter ist das Prioritätsgut Wärme, im Sommer Elektrizität. Starke Abweichungen sind häufig auf Notfälle an der Station selbst oder an benachbarten Kraftwerken in derselben Preiszone des Großhandelsmarktes zurückzuführen. Aber es gibt immer Schwankungen, und diese Schwankungen beeinflussen die wirtschaftliche Effizienz des Betriebs der Station erheblich. Die benötigte Leistung kann durch drei Kessel mit einer Auslastung von 50 % oder zwei Kessel mit einer Auslastung von 75 % bereitgestellt werden, und man muss schauen, was dabei effizienter ist.

Die Marge hängt von den Marktpreisen und den Produktionskosten von Elektrizität ab. Auf dem Markt können die Preise so gestaltet sein, dass es rentabel ist, Brennstoff zu verbrennen, während Elektrizität gut verkauft wird. Es kann aber auch sein, dass man zu einem bestimmten Zeitpunkt auf das technische Minimum herunterfahren und Verluste reduzieren muss. Man muss auch an die Lagerbestände und die Kosten für Brennstoffe denken: Das gleiche Erdgas ist normalerweise limitiert, und überschüssiges Gas ist deutlich teurer, ganz zu schweigen von Heizöl. All dies erfordert präzise mathematische Modelle, um zu verstehen, welche Anfragen gestellt werden sollten und wie man auf sich ändernde Umstände reagiert.

Wie es vor unserem Eintreffen gemacht wurde

Praktisch auf Papier basierend auf nicht sehr genauen Spezifikationen der Ausrüstung, die stark von den tatsächlichen Werten abweichen. Direkt nach den Tests der Ausrüstung liegen sie bestenfalls im Bereich von plus/minus 2 % von den tatsächlichen Werten, und nach einem Jahr sind es bereits plus/minus 7-8 %. Die Tests werden alle fünf Jahre durchgeführt, oft auch seltener.

Ein weiterer Punkt ist, dass alle Berechnungen in konditionellem Brennstoff vorgenommen werden. In der UdSSR wurde ein System angenommen, in dem ein gewisser konditioneller Brennstoff zur Vergleichung verschiedener Kraftwerke, die mit Heizöl, Kohle, Gas, Atomkraft usw. betrieben werden, berechnet wurde. Es galt zu verstehen, welche Effizienz jeder Generator in einer bestimmten Einheit hat, und dieser konditionelle Brennstoff ist genau diese Einheit. Er wird durch den Heizwert des Brennstoffs definiert: Eine Tonne konditionellen Brennstoffs entspricht etwa einer Tonne Steinkohle. Es gibt Umrechnungstabellen für verschiedene Brennstoffarten. Zum Beispiel sind die Werte für Braunkohle fast doppelt so schlecht. Aber der Heizwert ist nicht mit Rubeln verbunden. Es ist wie bei Benzin und Diesel: Es ist kein Fakt, dass, wenn Diesel 35 Rubel kostet und 92er Benzin 32 Rubel, Diesel hinsichtlich des Heizwertes effizienter sein wird.

Ein dritter Faktor ist die Komplexität der Berechnungen. Bedingt werden auf der Grundlage der Erfahrung des Mitarbeiters zwei oder drei Optionen berechnet, und häufiger wird der beste Modus aus der Geschichte vorheriger Perioden für ähnliche Lasten und Wetterbedingungen ausgewählt. Natürlich glauben die Mitarbeiter, dass sie die optimalsten Modi auswählen, und sind überzeugt, dass kein mathematisches Modell sie jemals übertreffen wird.

Wir kommen. Um das Problem zu lösen, bereiten wir einen digitalen Zwilling vor – ein Simulationsmodell des Kraftwerks. Das bedeutet, dass wir mit speziellen Methoden alle technologischen Prozesse für jede einzelne Maschinenkomponente simulieren, die Dampf- und Energiesalden bilanzen und ein genaues Modell des Betriebs des Heizkraftwerks erhalten.

Für die Erstellung des Modells verwenden wir:

• Die Konstruktion und die passiven Merkmale der Ausrüstung.
• Die Eigenschaften basierend auf den Ergebnissen der letzten Tests der Ausrüstung: jede fünf Jahre werden die Eigenschaften der Ausrüstung im Kraftwerk getestet und präzisiert.
• Daten in den Archiven des automatisch gesteuerten Systems (АСУ ТП) und in den Buchhaltungssystemen zu allen verfügbaren technologischen Kennzahlen, zu den Verbrauchszahlen und der Erzeugung von Wärme und Strom. Insbesondere Daten aus den Buchhaltungssystemen für die Lieferung von Wärme und Strom sowie aus den Telemetriesystemen.
• Daten von Band- und Runddiagrammen auf Papier. Ja, solche analogen Methoden zur Aufzeichnung von Ausrüstungsparametern werden immer noch in russischen Kraftwerken verwendet, und wir digitalisieren sie.
• Papierprotokolle in den Kraftwerken, in denen ständig die Hauptparameter der Betriebsbedingungen aufgezeichnet werden, einschließlich jener, die nicht von den Sensoren der АСУ ТП erfasst werden. Ein Bediener geht alle vier Stunden rum, notiert die Werte und trägt alles ins Protokoll ein.

Das heißt, wir haben wiederhergestellte Datensätze darüber, in welchem Modus gearbeitet wurde, wie viel Brennstoff zugeführt wurde, welche Temperaturen und Dampfmengen herrschten und wie viel thermische und elektrische Energie am Ausgang erzeugt wurde. Aus tausenden solcher Sätze mussten die Eigenschaften jedes Moduls gesammelt werden. Zum Glück können wir schon lange mit diesem Data Mining umgehen.

Solche komplexen Objekte mit Hilfe mathematischer Modelle zu beschreiben, ist äußerst schwierig. Noch schwieriger ist es, dem Cheftechniker zu beweisen, dass unser Modell die Betriebsmodi der Station korrekt berechnet. Daher haben wir uns für den Einsatz spezialisierter Ingenieurkomplexe entschieden, die es ermöglichen, das Modell des Heizkraftwerks basierend auf den konstruktiven und technologischen Eigenschaften der Ausrüstung zusammenzustellen und zu optimieren. Wir haben die Software Termoflow von der amerikanischen Firma TermoFlex ausgewählt. Inzwischen gibt es russische Analoga, aber zu diesem Zeitpunkt war genau dieses Paket das beste in seiner Klasse.

Für jedes Aggregat werden seine Konstruktion und die wichtigsten technischen Eigenschaften ausgewählt. Das System ermöglicht es, alles sehr detailliert sowohl auf logischer als auch auf physischer Ebene zu beschreiben, bis hin zur Angabe des Ablagerungsgrads in den Rohren der Wärmetauscher.

Insgesamt wird das Modell des Wärmeplans der Station visuell in den Begriffen der Energietechnologen beschrieben. Die Technologen haben keine Kenntnisse in Programmierung, Mathematik und Modellierung, aber sie können die Konstruktion der Einheit, die Ein- und Ausgänge der Aggregate auswählen und die Parameter angeben. Danach wählt das System selbst die am besten geeigneten Parameter aus, und der Technolog verfeinert sie, um die maximale Genauigkeit für den gesamten Betriebsbereich zu erreichen. Unser Ziel war es, eine Modellgenauigkeit von 2 % für die wichtigsten technischen Parameter zu gewährleisten, und dies haben wir erreicht.

Das war nicht so einfach: Die Ausgangsdaten waren nicht sehr genau, weshalb wir die ersten beiden Monate in die Heizkraftwerke gingen und manuell die aktuellen Werte von den Manometern ablasen und das Modell an die tatsächlichen Betriebsbedingungen anpassten. Zuerst erstellten wir Modelle von Turbinen und Kesseln. Jede Turbine und jeder Kessel wurde genau überprüft. Zur Überprüfung des Modells wurden Arbeitsgruppen gebildet, in die Vertreter der Heizkraftwerke aufgenommen wurden.

Dann haben wir die gesamte Ausrüstung in ein allgemeines Schema integriert und das Modell des Heizkraftwerks insgesamt angepasst. Es war notwendig, viel zu arbeiten, da in den Archiven viele widersprüchliche Daten gefunden wurden. Zum Beispiel fanden wir Betriebspunkte mit einem Gesamtwirkungsgrad von 105 %.

Wenn Sie das vollständige Schema erstellen, berechnet das System immer einen ausgewogenen Betriebszustand: Stoff-, elektrische und Wärmebilanzen werden aufgestellt. Danach bewerten wir, wie alles zusammen mit den tatsächlichen Betriebsparametern anhand der Messwerte übereinstimmt.

Was ist herausgekommen?

Insgesamt haben wir ein genaues Modell der Betriebsprozesse der Heizkraftwerke erstellt, das auf den tatsächlichen Eigenschaften der Ausrüstung und den historischen Daten basiert. Dies ermöglichte eine genauere Prognose als nur auf der Grundlage von Testmerkmalen. Es entstand ein Simulator realer Prozesse der Station, ein digitaler Zwilling des Heizkraftwerks.

In diesem Simulator wurde die Möglichkeit geschaffen, Analysen für Szenarien «Was wäre, wenn ...» basierend auf festgelegten Parametern durchzuführen. Dieses Modell wurde auch zur Lösung der Optimierungsaufgabe für den Betrieb der realen Station verwendet.

Es gelang uns, vier Optimierungsberechnungen zu realisieren:

1. Der Schichtleiter der Station kennt den Wärmeurlaubplan, die Teams des Systembetreibers sind bekannt, der Elektrizitätsurlaubsplan ist bekannt: welches Gerät welche Lasten zu nehmen hat, um die maximale Marge zu erzielen.
2. Die Auswahl der Gerätezusammensetzung basierend auf den Marktpreisen: Am festgelegten Datum, unter Berücksichtigung des Lastplans und der Temperaturprognose der Außenluft, bestimmen wir die optimale Gerätezusammensetzung.
3. Einreichung von Anfragen auf dem Markt für den nächsten Tag: Wenn die Gerätezusammensetzung vorliegt und präzisere Preisprognosen vorhanden sind. Wir berechnen und reichen die Anfrage ein.
4. Der ausgleichende Markt — innerhalb der laufenden Tage, wenn die elektrischen und thermischen Pläne festgelegt sind, finden mehrmals täglich alle vier Stunden Auktionen auf dem ausgleichenden Markt statt, und man kann eine Anfrage einreichen: „Ich bitte darum, mich um 5 MW zu belasten“. Es gilt, die Anteile der Mehrbelastung oder Entlastung zu finden, wenn dies die maximale Marge gibt.

Tests

Für korrekte Tests mussten wir die Standardbeladungsmodi der Geräte der Station mit unseren berechneten Empfehlungen unter gleichen Bedingungen vergleichen: Gerätezusammensetzung, Lastenpläne und Wetter. Über einen Zeitraum von zwei Monaten wählten wir Tagesintervalle von vier bis sechs Stunden mit stabilen Plänen. Wir kamen zur Station (oft nachts), warteten, bis die Station den Betrieb aufnahm, und erst dann berechneten wir diesen in einem Simulationsmodell. Wenn der Schichtleiter der Station zufrieden war, schickten wir das operative Personal los, um die Absperrklappen zu drehen und die Betriebsmodi der Geräte zu ändern.

Wir verglichen die Werte vor und nach dem Fakt. In Spitzenzeiten, tagsüber und nachts, an Wochenenden und Arbeitstagen. In jedem Modus erzielten wir Einsparungen beim Kraftstoff (in dieser Aufgabe hängt die Marge vom Kraftstoffverbrauch ab). Danach wechselten wir vollständig zu den neuen Modi. Man muss sagen, dass die Station recht schnell an die Effizienz unserer Empfehlungen glaubte, und gegen Ende der Tests bemerkten wir immer öfter, dass die Geräte in den zuvor von uns berechneten Modi arbeiteten.

Projektabschluss

Objekt: Kraftwerk mit Querverbindungen, 600 MW elektrische Leistung, 2.400 Gkal — Wärme.

Team: KROK — sieben Personen (Technologie-Experten, Analysten, Ingenieure), Kraftwerk — fünf Personen (Business-Experten, Hauptnutzer, Fachleute).
Durchführungszeitraum: 16 Monate.

Ergebnisse:

• Wir haben die Geschäftsprozesse der Betriebsführung und der Arbeit auf dem Großhandelsmarkt automatisiert.
• Wir haben praktische Tests durchgeführt, die den wirtschaftlichen Gesamteffekt bestätigen.
• Wir haben 1,2 % Kraftstoff eingespart, indem wir die Lastverteilung bei der Betriebsführung optimiert haben.
• Wir haben 1 % Kraftstoff durch kurzfristige Planung der Ausrüstungszusammenstellung eingespart.
• Wir haben die Berechnung der Anforderungsstufen für RSW optimiert, um die marginale Gewinnmaximierung zu erreichen.

Der Gesamteffekt beträgt etwa 4 %.

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

Natürlich war es erforderlich, viele Prozesse zu ändern und eng mit der Führung der Heizkraftwerke sowie der gesamten Erzeugungsgesellschaft zusammenzuarbeiten, um all dies zu implementieren und zu testen. Aber das Ergebnis war es auf jeden Fall wert. Es gelang, einen digitalen Zwilling des Kraftwerks zu schaffen, Verfahren zur optimalen Planung zu entwickeln und einen realen wirtschaftlichen Effekt zu erzielen.

Quelle: habr.com