Reaalse soojuselektrijaama töö simulatsioon režiimide optimeerimiseks: aur ja matemaatika

Reaalse soojuselektrijaama töö simulatsioon režiimide optimeerimiseks: aur ja matemaatika

Olemas suur soojuselektrijaam. See töötab nagu tavaliselt: põletab gaasi, toodab soojust majade kütmiseks ja elektrit üldvõrku. Esimene ülesanne on küte. Teine on müüa kogu toodetud elekter hulgiturul. Mõnikord ilmub ka külma ilmaga selge taeva alla lund, kuid see on jahutustornide töö kõrvalmõju.

Keskmine soojuselektrijaam koosneb paarikümnest turbiinist ja katlast. Kui on täpselt teada vajalikud elektri ja soojuse tootmise mahud, siis taandub ülesanne kütusekulu minimeerimisele. Sel juhul taandub arvutus turbiinide ja katelde koostise ja koormuse protsendi valimisele, et saavutada seadmete töö kõrgeim võimalik efektiivsus. Turbiinide ja katelde kasutegur sõltub tugevalt seadmete tüübist, remondita tööajast, töörežiimist ja paljust muust. Teine probleem on siis, kui teadaolevate elektrihindade ja soojuse mahtude juures tuleb hulgiturul töötamisest maksimaalse kasumi saamiseks otsustada, kui palju elektrit toota ja müüa. Siis on optimeerimistegur – kasum ja seadmete efektiivsus – palju vähem oluline. Tulemuseks võib olla olukord, kus seadmed töötavad täiesti ebaefektiivselt, kuid kogu toodetud elektrimahu saab müüa maksimaalse marginaaliga.

Teoreetiliselt on see kõik juba ammu selge ja kõlab kaunilt. Probleem on selles, kuidas seda praktikas teha. Alustasime iga seadme ja kogu jaama kui terviku töö simulatsioonimodelleerimist. Jõudsime soojuselektrijaama ja hakkasime koguma kõikide komponentide parameetreid, mõõtma nende tegelikke omadusi ja hindama nende tööd erinevates režiimides. Nende põhjal lõime iga seadme töö simuleerimiseks täpsed mudelid ja kasutasime neid optimeerimisarvutustes. Tulevikku vaadates ütlen, et tänu matemaatikale saavutasime umbes 4% tegelikust efektiivsusest.

Juhtus. Aga enne meie otsuste kirjeldamist räägin sellest, kuidas CHP töötab otsustusloogika seisukohalt.

Põhilised asjad

Elektrijaama põhielemendid on katlad ja turbiinid. Turbiine käitab kõrgsurveaur, mis omakorda paneb pöörlema ​​elektrigeneraatorid, mis toodavad elektrit. Ülejäänud auruenergia kasutatakse kütmiseks ja sooja vee valmistamiseks. Katlad on kohad, kus tekib aur. Katla soojendamiseks ja auruturbiini kiirendamiseks kulub palju aega (tunde) ja see on otsene kütusekadu. Sama kehtib ka koormuse muutmise kohta. Peate need asjad ette planeerima.

Koostootmisseadmetel on tehniline miinimum, mis sisaldab minimaalset, kuid stabiilset töörežiimi, mille puhul on võimalik pakkuda piisavalt soojust kodudele ja tööstustarbijatele. Tavaliselt sõltub vajalik soojushulk otseselt ilmast (õhutemperatuurist).

Igal agregaadil on kasuteguri kõver ja maksimaalse tööefektiivsuse punkt: sellise ja sellise koormuse juures annab odavaimat elektrit selline ja selline boiler ja selline ja selline turbiin. Odav – minimaalse kütuse erikulu mõttes.

Enamikul meie Venemaal asuvatest elektri ja soojuse koostootmisjaamadest on paralleelühendused, mil kõik katlad töötavad ühel aurukollektoril ja kõik turbiinid saavad ka toite ühest kollektorist. See lisab paindlikkust seadmete laadimisel, kuid muudab arvutused oluliselt keerulisemaks. Juhtub ka seda, et jaamaseadmed on jagatud osadeks, mis töötavad erinevatel erineva aururõhuga kollektoritel. Ja kui lisada kulud sisemiste vajaduste jaoks - pumpade, ventilaatorite, jahutustornide töö ja olgem ausad, saunad otse soojuselektrijaama aia taga -, siis murduvad kuradajal jalad.

Kõikide seadmete omadused on mittelineaarsed. Igal seadmel on kõver tsoonidega, kus efektiivsus on suurem ja madalam. See sõltub koormusest: 70% juures on efektiivsus üks, 30% juures erinev.

Seadmed erinevad omaduste poolest. On uusi ja vanu turbiine ja katlaid ning on erineva konstruktsiooniga agregaate. Seadme õigesti valides ja optimaalselt maksimaalse efektiivsusega kohtades laadides saate vähendada kütusekulu, mis toob kaasa kulude kokkuhoiu või suurema marginaali.

Reaalse soojuselektrijaama töö simulatsioon režiimide optimeerimiseks: aur ja matemaatika

Kuidas teab koostootmisjaam, kui palju energiat ta tootma vajab?

Planeerimine toimub kolm päeva ette: kolme päeva jooksul selgub seadmete kavandatav koosseis. Need on turbiinid ja katlad, mis sisse lülitatakse. Suhteliselt öeldes teame, et täna hakkab tööle viis katelt ja kümme turbiini. Me ei saa teisi seadmeid sisse lülitada ega kavandatut välja lülitada, kuid saame muuta iga katla koormust minimaalselt maksimumile ning turbiinide võimsust suurendada ja vähendada. Samm maksimumist miinimumini on 15 kuni 30 minutit, olenevalt varustusest. Siin on ülesanne lihtne: valige optimaalsed režiimid ja hooldage neid, võttes arvesse töökohandusi.

Reaalse soojuselektrijaama töö simulatsioon režiimide optimeerimiseks: aur ja matemaatika

Kust selline seadmete koosseis pärit on? See määrati hulgiturul kauplemise tulemuste põhjal. Võimsusele ja elektrile on turg. Võimsusturul esitavad tootjad avalduse: “Seal on selline ja selline seadmed, need on minimaalsed ja maksimaalsed võimsused, arvestades planeeritud katkestust remondiks. Selle hinnaga saame tarnida 150 MW, selle hinnaga 200 MW ja selle hinnaga 300 MW. Need on pikaajalised rakendused. Teisest küljest esitavad ka suurtarbijad päringuid: "Me vajame nii palju energiat." Konkreetsed hinnad määratakse ristumiskohas, mida energiatootjad suudavad pakkuda ja mida tarbijad on nõus vastu võtma. Need võimsused määratakse iga tunni kohta päevas.

Reaalse soojuselektrijaama töö simulatsioon režiimide optimeerimiseks: aur ja matemaatika

Tavaliselt kannab soojuselektrijaam kogu hooaja ligikaudu sama koormust: talvel on põhitooteks soojus, suvel aga elekter. Tugevaid kõrvalekaldeid seostatakse kõige sagedamini mingisuguse õnnetusega jaamas endas või hulgituru samas hinnatsoonis külgnevates elektrijaamades. Kuid alati on kõikumisi ja need kõikumised mõjutavad suuresti tehase majanduslikku efektiivsust. Vajaliku võimsuse saab võtta kolm 50% koormusega katelt või kaks 75% koormusega ja vaadake, kumb on tõhusam.

Marginaalsus sõltub turuhindadest ja elektritootmise maksumusest. Turul võivad hinnad olla sellised, et kütust on kasulik põletada, aga elektrit on hea müüa. Või võib juhtuda, et konkreetsel tunnil peate minema tehnilise miinimumi ja vähendama kahjumit. Samuti tuleb meeles pidada kütuse varusid ja maksumust: maagaasi on tavaliselt piiratud koguses ja üle piiri on gaas märgatavalt kallim, kütteõlist rääkimata. Kõik see nõuab täpseid matemaatilisi mudeleid, et mõista, milliseid taotlusi esitada ja kuidas muutuvatele oludele reageerida.

Kuidas seda tehti enne meie saabumist

Peaaegu paberil, tuginedes seadmete mitte väga täpsetele omadustele, mis erinevad suuresti tegelikest. Kohe pärast seadmete testimist on need parimal juhul pluss-miinus 2% faktist ja aasta pärast - pluss-miinus 7-8%. Teste tehakse iga viie aasta tagant, sageli harvemini.

Järgmine punkt on see, et kõik arvutused tehakse etalonkütusega. NSV Liidus võeti kasutusele skeem, mille kohaselt kasutati teatud tavakütust, et võrrelda erinevaid jaamu, mis kasutasid kütteõli, kivisütt, gaasi, tuumatootmist jne. Oli vaja mõista iga generaatori papagoide efektiivsust ja tavakütus on just see papagoi. Selle määrab kütuse kütteväärtus: üks tonn standardkütust võrdub ligikaudu ühe tonni kivisöega. Erinevat tüüpi kütuse jaoks on olemas teisendustabelid. Näiteks pruunsöe puhul on näitajad peaaegu kaks korda kehvemad. Kuid kalorite sisaldus ei ole seotud rubladega. See on nagu bensiin ja diislikütus: pole tõsiasi, et kui diisel maksab 35 rubla ja 92 maksab 32 rubla, siis diisel on kalorisisalduse poolest tõhusam.

Kolmas tegur on arvutuste keerukus. Tavaliselt arvutatakse töötaja kogemuse põhjal välja kaks või kolm võimalust ning sagedamini valitakse eelmiste perioodide ajaloost parim režiim sarnaste koormuste ja ilmastikutingimuste jaoks. Loomulikult usuvad töötajad, et nad valivad kõige optimaalsemad režiimid, ja usuvad, et ükski matemaatiline mudel ei ületa neid kunagi.

Tuleme. Probleemi lahendamiseks valmistame ette digitaalse kaksiku – jaama simulatsioonimudeli. See on siis, kui simuleerime spetsiaalseid lähenemisi kasutades iga seadme puhul kõiki tehnoloogilisi protsesse, kombineerime auru-vee- ja energiabilansid ning saame soojuselektrijaama töö täpse mudeli.

Mudeli loomiseks kasutame:

  • Seadmete disain ja spetsifikatsioonid.
  • Karakteristikud viimaste seadmetestide tulemuste põhjal: iga viie aasta järel jaam testib ja täpsustab seadmete omadusi.
  • Andmed automatiseeritud protsessijuhtimissüsteemide ja arvestussüsteemide arhiivis kõigi olemasolevate tehnoloogiliste näitajate, kulude ning soojuse ja elektri tootmise kohta. Eelkõige andmed soojus- ja elektrivarustuse mõõtesüsteemidest, samuti telemehaanikasüsteemidest.
  • Andmed paberiribadest ja sektordiagrammidest. Jah, sellised analoogmeetodid seadmete tööparameetrite registreerimiseks on endiselt kasutusel Venemaa elektrijaamades ja me digiteerime neid.
  • Paberlogid jaamades, kus pidevalt salvestatakse režiimide põhiparameetreid, sealhulgas neid, mida automatiseeritud protsessijuhtimissüsteemi andurid ei salvesta. Reamees käib iga nelja tunni tagant ringi, kirjutab näidud ümber ja kirjutab kõik logisse.

See tähendab, et oleme rekonstrueerinud andmekogumid selle kohta, mis mis režiimil töötas, kui palju kütust tarniti, milline oli temperatuur ja aurukulu ning kui palju soojus- ja elektrienergiat saadi väljundis. Tuhandete selliste komplektide hulgast oli vaja koguda iga sõlme omadused. Õnneks oleme saanud seda Data Mining mängu mängida juba pikka aega.

Selliste keerukate objektide kirjeldamine matemaatiliste mudelite abil on äärmiselt keeruline. Ja veelgi keerulisem on peainsenerile tõestada, et meie mudel arvutab jaama töörežiimid õigesti. Seetõttu võtsime kasutusele spetsiaalsed insenerisüsteemid, mis võimaldavad meil seadmete konstruktsiooni ja tehnoloogiliste omaduste põhjal soojuselektrijaama mudelit kokku panna ja siluda. Valisime Termoflow tarkvara Ameerika firmalt TermoFlex. Nüüd on ilmunud vene analoogid, kuid sel ajal oli see konkreetne pakett oma klassi parim.

Iga seadme jaoks valitakse selle disain ja peamised tehnoloogilised omadused. Süsteem võimaldab kirjeldada kõike väga üksikasjalikult nii loogilisel kui ka füüsilisel tasandil, kuni soojusvaheti torude ladestumise määrani välja.

Reaalse soojuselektrijaama töö simulatsioon režiimide optimeerimiseks: aur ja matemaatika

Sellest tulenevalt kirjeldatakse jaama soojusahela mudelit visuaalselt energiatehnoloogide lõikes. Tehnoloogid ei mõista programmeerimist, matemaatikat ja modelleerimist, kuid nad saavad valida ühiku disaini, ühikute sisendeid ja väljundeid ning määrata neile parameetreid. Seejärel valib süsteem ise kõige sobivamad parameetrid ja tehnoloog täpsustab need, et saavutada maksimaalne täpsus kogu töörežiimide vahemikus. Seadsime endale eesmärgi - tagada peamiste tehnoloogiliste parameetrite mudeli täpsus 2% ja selle saavutasime.

Reaalse soojuselektrijaama töö simulatsioon režiimide optimeerimiseks: aur ja matemaatika

Reaalse soojuselektrijaama töö simulatsioon režiimide optimeerimiseks: aur ja matemaatika

Selgus, et seda polegi nii lihtne teha: algandmed polnud kuigi täpsed, nii et paar esimest kuud jalutasime soojuselektrijaamas ringi ja lugesime manomeetritelt käsitsi voolunäitajaid ning häälestasime mudeli järgi. tegelikud tingimused. Kõigepealt tegime turbiinide ja katelde mudeleid. Iga turbiin ja katel kontrolliti. Mudeli katsetamiseks moodustati töörühm, kuhu kaasati soojuselektrijaama esindajad.

Reaalse soojuselektrijaama töö simulatsioon režiimide optimeerimiseks: aur ja matemaatika

Seejärel panime kõik seadmed kokku üldiseks skeemiks ja häälestasime CHP mudeli tervikuna. Pidin natuke tööd tegema, sest arhiivis oli palju vastuolulisi andmeid. Näiteks leidsime režiimid, mille üldine efektiivsus on 105%.

Tervikliku vooluringi kokkupanemisel arvestab süsteem alati tasakaalustatud režiimiga: koostatakse materjali-, elektri- ja soojusbilansid. Järgmisena hindame instrumentide indikaatorite järgi, kuidas kõik kokkupandud vastab režiimi tegelikele parameetritele.

Mis juhtus

Reaalse soojuselektrijaama töö simulatsioon režiimide optimeerimiseks: aur ja matemaatika

Selle tulemusena saime soojuselektrijaama tehniliste protsesside täpse mudeli, mis põhineb seadmete tegelikel omadustel ja ajaloolistel andmetel. See võimaldas ennustused olla täpsemad kui ainult testi omaduste põhjal. Tulemuseks on reaalsete tehaseprotsesside simulaator, soojuselektrijaama digitaalne kaksik.

See simulaator võimaldas etteantud näitajate alusel analüüsida “mis siis, kui...” stsenaariume. Seda mudelit kasutati ka reaalse jaama töö optimeerimise probleemi lahendamiseks.

Võimalik oli teostada neli optimeerimisarvutust:

  1. Jaama vahetuse juht teab soojusvarustuse graafikut, on teada süsteemihalduri käsud ja teada on elektrivarustuse graafik: millised seadmed milliseid koormusi võtavad, et saada maksimaalne varu.
  2. Seadmete koostise valimine lähtuvalt turuhinna prognoosist: antud kuupäevaks, arvestades koormusgraafikut ja välisõhu temperatuuri prognoosi, määrame seadmete optimaalse koostise.
  3. Taotluste esitamine turule päev varem: kui on teada seadmete koostis ja täpsem hinnaprognoos. Arvutame ja esitame avalduse.
  4. Tasakaalustusturg on juba jooksva päeva sees, mil elektri- ja soojusgraafikud on fikseeritud, kuid mitu korda päevas, iga nelja tunni järel, käivitatakse bilansiturul kauplemine ja saab esitada avalduse: „Palun lisada 5 MW minu koormusele. Peame leidma täiendava peale- või mahalaadimise osakaalud, kui see annab maksimaalse marginaali.

Reaalse soojuselektrijaama töö simulatsioon režiimide optimeerimiseks: aur ja matemaatika

Testimine

Õigeks testimiseks tuli võrrelda jaamaseadmete standardseid laadimisrežiime meie arvutatud soovitustega samadel tingimustel: seadmete koostis, koormusgraafikud ja ilm. Paari kuu jooksul valisime stabiilse graafikuga päevas nelja-kuuetunnised intervallid. Nad tulid jaama (sageli öösel), ootasid, kuni jaam jõuab töörežiimi, ja alles siis arvutasid selle simulatsioonimudelis. Kui jaamavahetuse ülem jäi kõigega rahule, siis saadeti operatiivpersonal klappe keerama ja seadmete režiime vahetama.

Reaalse soojuselektrijaama töö simulatsioon režiimide optimeerimiseks: aur ja matemaatika

Enne ja pärast näitajaid võrreldi tagantjärele. Tipptundidel, päeval ja öösel, nädalavahetustel ja tööpäevadel. Igas režiimis saavutasime kütusesäästu (selle ülesande puhul sõltub marginaal kütusekulust). Seejärel läksime täielikult üle uutele režiimidele. Peab ütlema, et jaam uskus kiiresti meie soovituste tõhususse ning testide lõpupoole märkasime järjest enam, et seadmed töötasid meie poolt eelnevalt arvutatud režiimides.

Projekti tulemus

Rajatised: ristühendustega koostootmine, 600 MW elektrivõimsus, 2 Gcal soojusvõimsus.

Meeskond: CROC - seitse inimest (tehnoloogiaeksperdid, analüütikud, insenerid), CHPP - viis inimest (ärieksperdid, võtmekasutajad, spetsialistid).
Rakendusperiood: 16 kuud.

Tulemused:

  • Automatiseerisime režiimide säilitamise ja hulgiturul töötamise äriprotsessid.
  • Majanduslikku mõju kinnitavad täismahus testid.
  • Säästsime 1,2% kütust tänu koormuste ümberjaotamisele töö käigus.
  • Säästsid 1% kütust tänu lühiajalisele seadmete planeerimisele.
  • Optimeerisime DAM-i rakenduste etappide arvutamist vastavalt piirkasumi maksimeerimise kriteeriumile.

Lõplik efekt on umbes 4%.

Projekti eeldatav tasuvusaeg (ROI) on 1–1,5 aastat.

Selle kõige rakendamiseks ja testimiseks tuli mõistagi muuta paljusid protsesse ning teha tihedat koostööd nii soojuselektrijaama juhtkonna kui ka tootva ettevõttega tervikuna. Aga tulemus oli kindlasti seda väärt. Oli võimalik luua jaama digitaalne kaksik, töötada välja optimeerimise planeerimise protseduurid ja saada reaalne majanduslik efekt.

Allikas: www.habr.com

Lisa kommentaar