Modelado del funcionamiento de una central eléctrica real para optimizar los modos: vapor y matemáticas

Hay una gran central térmica. Funciona como de costumbre: quema gas, produce calor para calentar casas y electricidad para la red general. La primera tarea es la calefacción. La segunda, vender toda la electricidad producida en el mercado mayorista. A veces, aún en frío con cielo despejado, cae nieve, pero esto es un efecto secundario del funcionamiento de las torres de enfriamiento.

Una central térmica promedio consta de un par de docenas de turbinas y calderas. Si se conocen con precisión los volúmenes necesarios de producción de electricidad y calor, la tarea se reduce a minimizar los costos de combustible. En este caso, el cálculo se basa en la selección de la composición y el porcentaje de carga de turbinas y calderas para lograr la máxima eficiencia operativa del equipo. La eficiencia de turbinas y calderas depende en gran medida del tipo de equipo, del tiempo de funcionamiento sin reparación, del modo de operación y muchas otras cosas. Existe también otra tarea, en la que, dada la información sobre los precios de la electricidad y los volúmenes de calor, se debe decidir cuánta electricidad producir y vender para obtener la máxima ganancia en el mercado mayorista. En este caso, el factor de optimización —la ganancia y la eficiencia del equipo— tiene mucha menos importancia. El resultado puede ser un régimen en el que el equipo opera de manera absolutamente ineficiente, pero todo el volumen de electricidad producida se puede vender con el máximo margen.

En teoría, todo esto está claro y suena bonito. El problema es cómo hacerlo en la práctica. Comenzamos la simulación del funcionamiento de cada unidad de equipo y de toda la estación en su conjunto. Fuimos a la central térmica y comenzamos a recopilar parámetros de todos los nodos, midiendo sus características reales y evaluando su funcionamiento en diferentes modos. Sobre esta base, creamos modelos precisos para simular el funcionamiento de cada unidad de equipo y los utilizamos para cálculos de optimización. Adelantándome, diré que logramos un aumento real de aproximadamente el 4 % en la eficiencia simplemente gracias a las matemáticas.

Lo logramos. Pero antes de describir nuestras soluciones, contaré cómo funciona la central térmica desde el punto de vista de la lógica de toma de decisiones.

Cosas básicas

Los elementos principales de una central eléctrica son las calderas y las turbinas. Las turbinas son impulsadas por vapor de alta presión, que a su vez hace girar los generadores eléctricos, produciendo electricidad. El exceso de energía del vapor se utiliza para calefacción y agua caliente. Las calderas son los lugares donde se genera vapor. El calentamiento de la caldera y la aceleración de la turbina de vapor requieren mucho tiempo (horas), lo que conlleva una pérdida directa de combustible. Lo mismo ocurre con los cambios de carga. Es necesario planificar estas cosas con antelación.

El equipo de la central termoeléctrica tiene un mínimo técnico, que incluye un modo de operación mínimo, pero estable, que puede proporcionar una cantidad suficiente de calor a hogares y consumidores industriales. Por lo general, la cantidad necesaria de calor depende directamente del clima (temperatura del aire).

Cada unidad tiene una curva de eficiencia y un punto de máxima eficiencia: a cierta carga, cierta caldera y cierta turbina producen electricidad de la manera más económica. Económica en el sentido de que tiene el menor consumo específico de combustible.

La mayoría de las centrales termoeléctricas en Rusia tienen conexiones en paralelo, donde todas las calderas funcionan para un solo colector de vapor y todas las turbinas también se alimentan de un solo colector. Esto añade flexibilidad a la carga del equipo, pero complica mucho los cálculos. También hay ocasiones en que el equipo de la estación se divide en partes que funcionan en diferentes colectores con diferentes presiones de vapor. Y si añadimos los gastos de necesidades internas, como el funcionamiento de bombas, ventiladores, torres de refrigeración y, para no ocultarlo, saunas justo detrás de la valla de la central, entonces ya sería muy complicado.

Las características de todo el equipo son no lineales. Cada unidad tiene una curva con zonas donde la eficiencia es más alta y más baja. Esto depende de la carga: a un 70 % de carga, la eficiencia será una, y a un 30 % será otra.

El equipo varía en sus características. Hay turbinas y calderas nuevas y viejas, y hay unidades de diferentes diseños. Al seleccionar adecuadamente el equipo y cargarlo de manera óptima en los puntos de máxima eficiencia, se puede reducir el consumo de combustible, lo que lleva a un ahorro de costos o a una mayor rentabilidad.

¿Cómo sabe la central termoeléctrica cuánta energía necesita producir?

La planificación se realiza con tres días de antelación: tres días antes se conoce la composición del equipo programado. Estas son las turbinas y calderas que estarán activas. En términos simples, sabemos que hoy funcionarán cinco calderas y diez turbinas. No podemos encender otro equipo o apagar el programado, pero podemos cambiar la carga de cada caldera desde el mínimo hasta el máximo, y en las turbinas, aumentar y disminuir la potencia. El cambio de máximo a mínimo toma entre 15 y 30 minutos, dependiendo de la unidad de equipo. Aquí la tarea es sencilla: elegir los modos óptimos y mantenerlos teniendo en cuenta los ajustes operativos.

¿De dónde proviene esta composición de equipo? Se determinó a partir de los resultados de las subastas en el mercado mayorista. Hay un mercado de potencia y de electricidad. En el mercado de potencia, los productores presentan ofertas: "Hay tal equipo, estas son las potencias mínima y máxima teniendo en cuenta el mantenimiento programado. Podemos ofrecer 150 MW a este precio, 200 MW a este precio, y 300 MW a este precio". Estas son ofertas a largo plazo. Por otro lado, los grandes consumidores también presentan solicitudes: "Necesitamos tanta energía". Los precios específicos se determinan en el momento en que se cruzan las capacidades que los productores de energía pueden ofrecer y lo que los consumidores quieren comprar. Estas capacidades se determinan para cada hora del día.

Por lo general, las centrales térmicas mantienen una carga aproximadamente constante durante toda la temporada: en invierno, el producto prioritario es el calor, y en verano, la electricidad. Las fuertes desviaciones suelen estar relacionadas con algún tipo de accidente en la propia planta o en plantas eléctricas adyacentes dentro de la misma zona de precios del mercado mayorista. Pero siempre hay fluctuaciones, y estas fluctuaciones afectan significativamente la eficiencia económica de la operación de la planta. La potencia necesaria se puede obtener con tres calderas funcionando al 50 % de su carga o con dos al 75 %, observando cuál de ellas es más eficiente.

La rentabilidad depende de los precios del mercado y del costo de producción de energía. En el mercado, los precios pueden darse de tal manera que resulte rentable quemar combustible, pero vender bien la electricidad. Puede suceder también que, en un momento dado, sea necesario reducirse al mínimo técnico y minimizar pérdidas. También es importante tener en cuenta las reservas y el costo del combustible: el gas natural, por ejemplo, suele estar limitado, y el gas excesivo es significativamente más caro, sin mencionar el fuelóleo. Todo esto requiere modelos matemáticos precisos para entender qué solicitudes presentar y cómo reaccionar a las circunstancias cambiantes.

Cómo se hacía antes de nuestra llegada

Prácticamente en papel, con características del equipo que no son muy precisas, con una gran variación respecto a la realidad. Inmediatamente después de las pruebas del equipo, en el mejor de los casos, tendrán un margen de más o menos 2 % respecto a la realidad, y ya después de un año, más o menos 7-8 %. Las pruebas se realizan cada cinco años, a menudo con menor frecuencia.

El siguiente punto es que todos los cálculos se realizan en un combustible condicional. En la URSS se adoptó un esquema en el que se consideraba un cierto combustible condicional para comparar diferentes estaciones que utilizan fuelóleo, carbón, gas, generación nuclear, etc. Se necesitaba entender la eficiencia de cada generador en "papagayos", y el combustible condicional es precisamente ese "papagayo". Se determina por el poder calorífico del combustible: una tonelada de combustible condicional equivale aproximadamente a una tonelada de carbón mineral. Existen tablas de conversión para diferentes tipos de combustible. Por ejemplo, para el carbón lignito, los indicadores son casi el doble de desfavorables. Pero el poder calorífico no está relacionado con los rublos. Es como la gasolina y el diesel: no es un hecho que si el diesel cuesta 35 rublos y el 92 cuesta 32 rublos, el diesel será más eficiente en términos de poder calorífico.

El tercer factor es la complejidad de los cálculos. Condicionalmente, basándose en la experiencia del empleado, se calculan dos o tres opciones, y más a menudo se elige el modo mejor de los períodos anteriores para cargas y condiciones climáticas similares. Naturalmente, los empleados creen que eligen los modos más óptimos y consideran que ningún modelo matemático los superará jamás.

Llegamos. Para resolver la tarea, preparamos un gemelo digital: un modelo de simulación de la estación. Esto implica que, mediante enfoques especiales, simulamos todos los procesos tecnológicos para cada unidad de equipos, equilibramos los balances de vapor y energía y obtenemos un modelo preciso del funcionamiento de la central térmica.

Para crear el modelo, utilizamos:

• La construcción y las características de pasaporte del equipo.
• Las características basadas en los resultados de las últimas pruebas del equipo: cada cinco años se realizan pruebas en la estación para verificar y ajustar las características del equipo.
• Datos en los archivos de los sistemas de control automático (АСУ ТП) y sistemas de registro sobre todos los indicadores tecnológicos disponibles, consumos y producción de calor y electricidad. En particular, datos de los sistemas de contabilidad sobre la entrega de calor y electricidad, así como de los sistemas de telemecánica.
• Datos de gráficos de papel de cinta y circulares. Sí, esos métodos analógicos de registro de los parámetros de funcionamiento del equipo aún se utilizan en las plantas eléctricas rusas, y los digitalizamos.
• Registros en papel en las estaciones, donde se registran continuamente los principales parámetros de funcionamiento, incluidos aquellos que no son capturados por los sensores de АСУ ТП. Un inspector realiza una ronda cada cuatro horas, transcribe las lecturas y las anota en el registro.

Es decir, tenemos conjuntos de datos recuperados sobre cómo funcionaba el equipo en diferentes modos, cuánto combustible se suministraba, cuáles eran las temperaturas y el consumo de vapor, y cuánta energía térmica y eléctrica se producía al final. De miles de estos conjuntos, tuvimos que recopilar las características de cada nodo. Afortunadamente, en este Data Mining ya tenemos experiencia.

Describir objetos tan complejos mediante modelos matemáticos es extremadamente difícil. Y aún más complicado es demostrar al ingeniero jefe que nuestro modelo calcula correctamente los modos de funcionamiento de la estación. Por eso optamos por usar complejos de ingeniería especializados que permiten componer y ajustar el modelo de la central térmica basado en las características constructivas y tecnológicas del equipo. Elegimos el software Termoflow de la compañía estadounidense TermoFlex. En ese momento aparecieron analógicos rusos, pero precisamente este paquete era el mejor en su clase.

Para cada agregado, se seleccionan su diseño y características tecnológicas principales. El sistema permite describir todo con gran detalle, tanto a nivel lógico como físico, incluso especificando el grado de depósitos en los tubos de los intercambiadores de calor.

Como resultado, el modelo del esquema térmico de la estación se describe visualmente en términos de tecnólogos energéticos. Los tecnólogos no entienden de programación, matemáticas ni modelado, pero pueden elegir el diseño del nodo, las entradas y salidas de los agregados, y especificar los parámetros de estos. A partir de ahí, el sistema selecciona automáticamente los parámetros más adecuados, y el tecnólogo los ajusta para lograr la máxima precisión en todo el rango de modos de operación. Nuestro objetivo era asegurar una precisión del modelo del 2 % en los parámetros tecnológicos principales y lo logramos.

No fue tan fácil de hacer: los datos iniciales no eran muy precisos, por lo que durante los primeros meses recorrimos las plantas de energía y anotamos manualmente las lecturas actuales de los manómetros, ajustando el modelo a los modos reales. Primero se hicieron modelos de turbinas y calderas. Cada turbina y caldera fue calibrada cuidadosamente. Para verificar el modelo, se creó un grupo de trabajo que incluyó a representantes de la planta de energía.

Luego reunimos todo el equipo en un esquema general y ajustamos el modelo de la planta de energía en su totalidad. Hubo que trabajar, ya que en los archivos apareció mucha información contradictoria. Por ejemplo, encontramos modos con una eficiencia general del 105 %.

Cuando se reúne el esquema completo, el sistema siempre calcula un modo equilibrado: se elaboran balances materiales, eléctricos y térmicos. Después, evaluamos cómo todo en conjunto se corresponde a los parámetros reales del modo en función de las lecturas de los instrumentos.

¿Qué resultados se obtuvieron?

Como resultado, obtuvimos un modelo preciso de los procesos tecnológicos de la planta de energía, basado en las características reales del equipamiento y en datos históricos. Esto permitió realizar pronósticos más precisos que basándose solo en las características de las pruebas. Se creó un simulador de los procesos reales de la estación, un gemelo digital de la planta de energía.

En este simulador, se implementó la posibilidad de realizar análisis de escenarios 'qué pasaría si...' según los indicadores establecidos. Además, este modelo se utilizó para resolver la tarea de optimización del funcionamiento de la planta real.

Se lograron realizar cuatro cálculos de optimización:

1. El jefe del turno de la estación conoce el horario de vacaciones de calefacción, las instrucciones del operador del sistema son conocidas, y se tiene el horario de vacaciones de electricidad: qué equipos se deben cargar para obtener la máxima rentabilidad.
2. Selección del equipo según las previsiones de precios del mercado: para una fecha determinada, teniendo en cuenta el horario de carga y la previsión de temperatura exterior, determinamos la composición óptima del equipo.
3. Presentación de solicitudes en el mercado con un día de antelación: cuando se tiene una composición de equipo y hay una previsión de precios más precisa. Calculamos y presentamos la solicitud.
4. El mercado de balanceo — dentro de los días actuales, cuando se han fijado los gráficos eléctricos y térmicos, pero varias veces al día, cada cuatro horas, se inician las negociaciones en el mercado de balanceo, y se puede presentar una solicitud: «Pido que me carguen 5 MW». Es necesario encontrar las porciones de sobrecarga o descarga cuando esto da la máxima rentabilidad.

Pruebas

Para pruebas correctas, necesitábamos comparar los regímenes estándar de carga del equipo de la estación con nuestras recomendaciones de cálculo bajo las mismas condiciones: composición del equipo, gráficos de carga y clima. Durante un par de meses elegimos intervalos de días de cuatro a seis horas con un gráfico estable. Llegábamos a la estación (a menudo de noche), esperábamos a que la estación alcanzara el régimen, y solo entonces lo contábamos en un modelo de simulación. Si al jefe del turno le parecía bien, enviábamos al personal operativo a manipular las válvulas y cambiar los regímenes del equipo.

Comparábamos los indicadores antes y después de los hechos. En los picos, de día y de noche, en fines de semana y días laborales. En cada régimen obtuvimos ahorros en el combustible (en esta tarea, la rentabilidad depende del consumo de combustible). Luego pasamos completamente a los nuevos regímenes. Cabe destacar que en la estación creyeron bastante rápidamente en la efectividad de nuestras recomendaciones, y hacia el final de las pruebas notamos cada vez más que el equipo operaba en los regímenes que habíamos calculado anteriormente.

Resumen del proyecto

Objeto: Central térmica con conexiones transversales, 600 MW de potencia eléctrica, 2 400 Gcal — térmica.

Equipo: KROK — siete personas (expertos tecnológicos, analistas, ingenieros), Central térmica — cinco personas (expertos en negocios, usuarios clave, especialistas).
Plazo de implementación: 16 meses.

Resultados:

• Hemos automatizado los procesos comerciales de gestión de modos y operaciones en el mercado mayorista.
• Realizamos pruebas en condiciones reales que confirman el efecto económico.
• Ahorraremos un 1,2 % de combustible al redistribuir las cargas durante la gestión de modos.
• Se logró un ahorro del 1 % en combustible gracias a la planificación a corto plazo del equipo.
• Optimizamos el cálculo de los niveles de solicitudes en el RSV con el criterio de maximización de la rentabilidad marginal.

El efecto final es del orden del 4 %.

El periodo estimado de recuperación de la inversión (ROI) es de 1 a 1,5 años.

Por supuesto, para implementar y probar todo esto, fue necesario cambiar muchos procesos y trabajar en estrecha colaboración tanto con la dirección de la central eléctrica como con la empresa generadora en su conjunto. Pero el resultado definitivamente valió la pena. Se logró crear un gemelo digital de la planta, desarrollar procedimientos de planificación optimizada y obtener un impacto económico real.

Fuente: habr.com