Hai unha gran central térmica. Funciona como é habitual: queima gas, xera calor para quentar vivendas e electricidade para a rede xeral. A primeira tarefa é a calefacción. O segundo é vender toda a electricidade xerada no mercado maiorista. Ás veces, mesmo en tempo frío, a neve aparece baixo un ceo despexado, pero este é un efecto secundario do funcionamento das torres de refrixeración.
A central térmica media está formada por un par de ducias de turbinas e caldeiras. Se se coñecen con precisión os volumes necesarios de electricidade e xeración de calor, entón a tarefa redúcese a minimizar os custos do combustible. Neste caso, o cálculo redúcese a elixir a composición e porcentaxe de carga de turbinas e caldeiras para acadar a maior eficiencia posible de funcionamento dos equipos. A eficiencia das turbinas e caldeiras depende moito do tipo de equipo, do tempo de funcionamento sen reparación, do modo de funcionamento e moito máis. Hai outro problema cando, tendo en conta os prezos coñecidos da electricidade e dos volumes de calor, cómpre decidir canta electricidade xerar e vender para obter o máximo beneficio de traballar no mercado maiorista. Entón, o factor de optimización - beneficio e eficiencia dos equipos - é moito menos importante. O resultado pode ser unha situación na que o equipo funcione de forma completamente ineficiente, pero todo o volume de electricidade xerada pódese vender coa máxima marxe.
En teoría, todo isto foi claro e soa fermoso. O problema é como facelo na práctica. Comezamos o modelado de simulación do funcionamento de cada equipo e de toda a estación no seu conxunto. Chegamos á central térmica e comezamos a recoller os parámetros de todos os compoñentes, a medir as súas características reais e a avaliar o seu funcionamento en diferentes modos. A partir deles, creamos modelos precisos para simular o funcionamento de cada equipo e utilizámolos para os cálculos de optimización. De cara ao futuro, direi que gañamos preto do 4% da eficiencia real simplemente grazas ás matemáticas.
Aconteceu. Pero antes de describir as nosas decisións, falarei de como funciona a CHP dende o punto de vista da lóxica da toma de decisións.
Cousas básicas
Os principais elementos dunha central son as caldeiras e as turbinas. As turbinas son impulsadas por vapor de alta presión, que á súa vez fai xirar xeradores eléctricos, que producen electricidade. A enerxía de vapor restante úsase para calefacción e auga quente. As caldeiras son lugares onde se crea vapor. Leva moito tempo (horas) quentar a caldeira e acelerar a turbina de vapor, e isto é unha perda directa de combustible. O mesmo ocorre cos cambios de carga. Debes planificar estas cousas con antelación.
Os equipos de cogeneración teñen un mínimo técnico, que inclúe un modo de funcionamento mínimo, pero estable, no que é posible proporcionar calor suficiente aos fogares e aos consumidores industriais. Normalmente, a cantidade necesaria de calor depende directamente do clima (temperatura do aire).
Cada unidade ten unha curva de eficiencia e un punto de máxima eficiencia operativa: a tal carga, tal caldeira e tal turbina proporcionan a electricidade máis barata. Barato - no sentido de mínimo consumo específico de combustible.
A maioría das nosas centrais combinadas de calor e enerxía en Rusia teñen conexións paralelas, cando todas as caldeiras funcionan nun colector de vapor e todas as turbinas tamén son alimentadas por un colector. Isto engade flexibilidade á hora de cargar equipos, pero complica moito os cálculos. Tamén ocorre que o equipo da estación está dividido en pezas que funcionan en diferentes colectores con diferentes presións de vapor. E se engades os custos das necesidades internas: o funcionamento das bombas, os ventiladores, as torres de refrixeración e, sexamos sinceros, as saunas xusto fóra da cerca da central térmica, entón romperanse as pernas do diaño.
As características de todos os equipos son non lineais. Cada unidade ten unha curva con zonas onde a eficiencia é maior e menor. Depende da carga: ao 70% a eficiencia será dun, ao 30% será diferente.
O equipo difire nas características. Hai turbinas e caldeiras novas e antigas, e hai unidades de diferentes deseños. Ao seleccionar correctamente os equipos e cargándoos de forma óptima nos puntos de máxima eficiencia, pódese reducir o consumo de combustible, o que supón un aforro de custos ou maiores marxes.
Como sabe a planta de cogeneración canta enerxía necesita para producir?
A planificación realízase con tres días de antelación: en tres días coñécese a composición prevista do equipamento. Estas son as turbinas e caldeiras que se acenderán. En termos relativos, sabemos que hoxe funcionarán cinco caldeiras e dez turbinas. Non podemos encender outros equipos nin apagar o previsto, pero si podemos cambiar a carga de cada caldeira de mínima a máxima, e aumentar e diminuír a potencia das turbinas. O paso de máximo a mínimo é de 15 a 30 minutos, dependendo do equipamento. A tarefa aquí é sinxela: selecciona os modos óptimos e mantelos, tendo en conta os axustes operativos.
De onde procede esta composición de equipamentos? Determinouse en función dos resultados da negociación no mercado maiorista. Hai un mercado de capacidade e electricidade. No mercado de capacidades, os fabricantes presentan unha solicitude: “Hai tal e tal equipamento, estas son as capacidades mínimas e máximas, tendo en conta a interrupción prevista para as reparacións. Podemos entregar 150 MW a este prezo, 200 MW a este prezo e 300 MW a este prezo". Estas son aplicacións a longo prazo. Por outra banda, os grandes consumidores tamén presentan solicitudes: "Necesitamos tanta enerxía". Os prezos específicos determínanse na intersección do que os produtores de enerxía poden proporcionar e do que os consumidores están dispostos a aceptar. Estas capacidades determínanse para cada hora do día.
Normalmente, unha central térmica leva aproximadamente a mesma carga durante toda a tempada: no inverno o produto primario é a calor e no verán a electricidade. As desviacións fortes adoitan asociarse con algún tipo de accidente na propia estación ou en centrais eléctricas adxacentes na mesma zona de prezos do mercado por xunto. Pero sempre hai flutuacións, e estas flutuacións afectan moito á eficiencia económica da planta. A potencia necesaria pode ser tomada por tres caldeiras cunha carga do 50% ou dúas cunha carga do 75% e ver cal é máis eficiente.
A marxinalidade depende dos prezos do mercado e do custo da xeración eléctrica. No mercado, os prezos poden ser tales que sexa rendible queimar combustible, pero é bo vender electricidade. Ou pode ser que a unha hora concreta necesites ir ao mínimo técnico e reducir as perdas. Tamén cómpre lembrar as reservas e o custo do combustible: o gas natural adoita ser limitado e o gas por encima do límite é notablemente máis caro, sen esquecer o fuel. Todo isto require modelos matemáticos precisos para comprender que solicitudes presentar e como responder ás circunstancias cambiantes.
Como se facía antes de chegar nós
Case en papel, baseado nas características pouco precisas dos equipos, que se diferencian moito das reais. Inmediatamente despois de probar o equipo, no mellor dos casos, serán máis ou menos 2% do feito, e despois dun ano - máis ou menos 7-8%. As probas realízanse cada cinco anos, moitas veces con menos frecuencia.
O seguinte punto é que todos os cálculos se realizan en combustible de referencia. Na URSS adoptouse un esquema cando se consideraba un determinado combustible convencional para comparar diferentes estacións utilizando fuel oil, carbón, gas, xeración nuclear, etc. Había que entender a eficiencia nos loros de cada xerador, e o combustible convencional é ese mesmo papagaio. Está determinado polo poder calorífico do combustible: unha tonelada de combustible estándar é aproximadamente igual a unha tonelada de carbón. Existen táboas de conversión para diferentes tipos de combustible. Por exemplo, para o lignito os indicadores son case o dobre de malos. Pero o contido calórico non está relacionado cos rublos. É como a gasolina e o gasóleo: non é un feito que se o gasóleo custa 35 rublos e 92 custa 32 rublos, o diésel será máis eficiente en termos de contido calórico.
O terceiro factor é a complexidade dos cálculos. Convencionalmente, en función da experiencia do empregado, calcúlanse dúas ou tres opcións e, máis frecuentemente, selecciónase o mellor modo do historial de períodos anteriores para cargas e condicións meteorolóxicas similares. Por suposto, os empregados cren que están elixindo os modos máis óptimos e cren que ningún modelo matemático nunca os superará.
Estamos chegando. Para resolver o problema, estamos preparando un xemelgo dixital: un modelo de simulación da estación. É entón cando, mediante enfoques especiais, simulamos todos os procesos tecnolóxicos de cada equipamento, combinamos os balances vapor-auga e enerxéticos e obtemos un modelo preciso do funcionamento da central térmica.
Para crear o modelo utilizamos:
- Deseño e especificacións dos equipamentos.
- Características baseadas nos resultados das últimas probas dos equipos: cada cinco anos a estación proba e perfecciona as características dos equipos.
- Datos nos arquivos de sistemas automatizados de control de procesos e sistemas contables de todos os indicadores tecnolóxicos dispoñibles, custos e xeración de calor e electricidade. En particular, os datos dos sistemas de medición de subministración de calor e electricidade, así como dos sistemas de telemecánica.
- Datos de tiras de papel e gráficos circulares. Si, estes métodos analóxicos para rexistrar os parámetros de funcionamento do equipo de rexistro aínda se usan nas centrais eléctricas rusas e estamos a dixitalizalos.
- Rexistros de papel nas estacións onde se rexistran constantemente os principais parámetros dos modos, incluídos os que non son rexistrados polos sensores do sistema de control de procesos automatizados. O liniero anda cada catro horas, reescribe as lecturas e anota todo nun rexistro.
É dicir, reconstruímos conxuntos de datos sobre o que funcionaba en que modo, canto combustible se subministraba, cal era a temperatura e o consumo de vapor e canta enerxía térmica e eléctrica se obtivo na saída. De miles de tales conxuntos, foi necesario recoller as características de cada nodo. Afortunadamente, durante moito tempo puidemos xogar a este xogo de minería de datos.
Describir obxectos tan complexos usando modelos matemáticos é extremadamente difícil. E aínda é máis difícil demostrarlle ao enxeñeiro xefe que o noso modelo calcula correctamente os modos de funcionamento da estación. Por iso, tomamos o camiño da utilización de sistemas de enxeñería especializados que nos permitan montar e depurar unha maqueta dunha central térmica baseada no deseño e as características tecnolóxicas dos equipos. Escollemos o software Termoflow da empresa estadounidense TermoFlex. Agora apareceron análogos rusos, pero naquel momento este paquete en particular era o mellor da súa clase.
Para cada unidade selecciónase o seu deseño e as principais características tecnolóxicas. O sistema permite describir todo con gran detalle tanto a nivel lóxico como físico, ata indicar o grao de depósito nos tubos do intercambiador de calor.
Como resultado, o modelo do circuíto térmico da estación descríbese visualmente en termos de tecnólogos enerxéticos. Os tecnólogos non entenden a programación, as matemáticas e a modelización, pero poden seleccionar o deseño dunha unidade, as entradas e saídas das unidades e especificar parámetros para elas. A continuación, o propio sistema selecciona os parámetros máis axeitados e o tecnólogo perfínaos para obter a máxima precisión para toda a gama de modos de funcionamento. Fixémonos un obxectivo: garantir unha precisión do modelo do 2% para os principais parámetros tecnolóxicos e conseguímolo.
Isto resultou non ser tan fácil de facer: os datos iniciais non eran moi precisos, polo que durante os primeiros meses percorremos a central térmica e lemos manualmente os indicadores actuais dos manómetros e axustamos o modelo ao condicións reais. Primeiro fixemos modelos de turbinas e caldeiras. Verificouse cada turbina e caldeira. Para probar o modelo creouse un grupo de traballo e nel incluíronse representantes da central térmica.
Despois montamos todos os equipos nun esquema xeral e axustamos o modelo CHP no seu conxunto. Tiven que facer un traballo porque había moitos datos contraditorios nos arquivos. Por exemplo, atopamos modos cunha eficiencia global do 105%.
Cando se monta un circuíto completo, o sistema sempre considera o modo equilibrado: compílanse os balances de materiais, eléctricos e térmicos. A continuación, avaliamos como todo o montado corresponde aos parámetros reais do modo segundo os indicadores dos instrumentos.
Que pasou
Como resultado, recibimos un modelo preciso dos procesos técnicos da central térmica, baseado nas características reais dos equipos e datos históricos. Isto permitiu que as predicións fosen máis precisas que as baseadas só nas características das probas. O resultado foi un simulador de procesos reais dunha planta, un xemelgo dixital dunha central térmica.
Este simulador permitiu realizar análises utilizando escenarios "e se..." baseados en indicadores dados. Este modelo tamén se utilizou para resolver o problema de optimizar o funcionamento dunha estación real.
Foi posible implementar catro cálculos de optimización:
- O xefe de quenda da estación coñece o horario de subministración de calor, coñécense as ordes do operador do sistema e coñécese o calendario de subministración eléctrica: que equipos tomarán que cargas para obter as máximas marxes.
- Selección da composición do equipamento en función da previsión do prezo do mercado: para unha data determinada, tendo en conta o calendario de carga e a previsión da temperatura do aire exterior, determinamos a composición óptima do equipamento.
- Presentación de solicitudes no mercado cun día de antelación: cando se coñece a composición do equipamento e existe unha previsión de prezos máis precisa. Calculamos e presentamos unha solicitude.
- O mercado de equilibrado xa está dentro da xornada actual, cando se fixan os horarios eléctricos e térmicos, pero varias veces ao día, cada catro horas, lánzase a cotizar no mercado de equilibrado, e podes presentar unha solicitude: “Pídoche que engadas. 5 MW á miña carga. Necesitamos atopar as cotas de carga ou descarga adicional cando isto dá a marxe máxima.
Probas
Para realizar probas correctas, necesitabamos comparar os modos de carga estándar do equipo da estación coas nosas recomendacións calculadas nas mesmas condicións: composición do equipo, horarios de carga e tempo. Ao longo dun par de meses, escollemos intervalos de catro a seis horas do día cun horario estable. Chegaron á estación (moitas veces pola noite), esperaron a que a estación chegase ao modo operativo e só entón calculárono no modelo de simulación. Se o supervisor de quenda da estación estaba satisfeito con todo, entón o persoal operativo foi enviado a xirar as válvulas e cambiar os modos do equipo.
Os indicadores antes e despois comparáronse despois do feito. Durante as horas punta, día e noite, fins de semana e entre semana. En cada modo, conseguimos un aforro de combustible (nesta tarefa, a marxe depende do consumo de combustible). Despois cambiamos completamente a novos réximes. Cómpre dicir que a estación axiña creu na eficacia das nosas recomendacións, e cara ao final das probas cada vez nos decatamos máis de que o equipo funcionaba nos modos que tiñamos calculados previamente.
Resultado do proxecto
Instalación: CHP con conexións cruzadas, 600 MW de potencia eléctrica, 2 Gcal de potencia térmica.
Equipo: CROC - sete persoas (expertos tecnolóxicos, analistas, enxeñeiros), CHPP - cinco persoas (expertos en empresas, usuarios clave, especialistas).
Prazo de execución: 16 meses.
Resultados:
- Automatizamos os procesos comerciais de mantemento de réximes e traballo no mercado maiorista.
- Realizáronse probas a gran escala que confirmaron o efecto económico.
- Aforramos un 1,2% de combustible debido á redistribución das cargas durante o funcionamento.
- Aforrou un 1% de combustible grazas á planificación de equipos a curto prazo.
- Optimizamos o cálculo de fases de aplicacións no DAM segundo o criterio de maximizar o beneficio marxinal.
O efecto final é dun 4%.
O período de amortización estimado do proxecto (ROI) é de 1 a 1,5 anos.
Iso si, para implantar e probar todo isto tivemos que cambiar moitos procesos e traballar en estreita colaboración tanto coa dirección da central térmica como coa empresa xeradora no seu conxunto. Pero o resultado definitivamente mereceu a pena. Foi posible crear un xemelgo dixital da estación, desenvolver procedementos de planificación de optimización e obter un efecto económico real.
Fonte: www.habr.com