मोड को अनुकूलित करने के लिए एक वास्तविक थर्मल पावर प्लांट के संचालन का अनुकरण: भाप और गणित

यहां एक बड़ा थर्मल पावर प्लांट है. यह हमेशा की तरह काम करता है: यह गैस जलाता है, घरों को गर्म करने के लिए गर्मी पैदा करता है और सामान्य नेटवर्क के लिए बिजली पैदा करता है। पहला काम गर्म करना है. दूसरा, उत्पादित सभी बिजली को थोक बाजार में बेचना है। कभी-कभी, ठंड के मौसम में भी, साफ आसमान के नीचे बर्फ दिखाई देती है, लेकिन यह कूलिंग टावरों के संचालन का एक दुष्प्रभाव है।

औसत थर्मल पावर प्लांट में कुछ दर्जन टर्बाइन और बॉयलर होते हैं। यदि बिजली और ताप उत्पादन की आवश्यक मात्रा सटीक रूप से ज्ञात हो, तो कार्य ईंधन की लागत को कम करने तक सीमित हो जाता है। इस मामले में, उपकरण संचालन की उच्चतम संभव दक्षता प्राप्त करने के लिए टर्बाइनों और बॉयलरों की लोडिंग की संरचना और प्रतिशत को चुनने के लिए गणना कम हो जाती है। टर्बाइनों और बॉयलरों की दक्षता दृढ़ता से उपकरण के प्रकार, मरम्मत के बिना संचालन समय, संचालन मोड और बहुत कुछ पर निर्भर करती है। एक और समस्या है जब, बिजली की ज्ञात कीमतों और गर्मी की मात्रा को देखते हुए, आपको यह तय करना होगा कि थोक बाजार में काम करने से अधिकतम लाभ प्राप्त करने के लिए कितनी बिजली पैदा करनी है और कितनी बेचनी है। फिर अनुकूलन कारक - लाभ और उपकरण दक्षता - बहुत कम महत्वपूर्ण है। परिणाम ऐसी स्थिति हो सकती है जहां उपकरण पूरी तरह से अकुशल रूप से काम करता है, लेकिन उत्पन्न बिजली की पूरी मात्रा अधिकतम मार्जिन के साथ बेची जा सकती है।

सिद्धांत रूप में, यह सब लंबे समय से स्पष्ट है और सुंदर लगता है। समस्या यह है कि व्यवहार में इसे कैसे किया जाए। हमने उपकरण के प्रत्येक टुकड़े और पूरे स्टेशन के संचालन का सिमुलेशन मॉडलिंग शुरू किया। हम थर्मल पावर प्लांट में आए और सभी घटकों के मापदंडों को इकट्ठा करना शुरू किया, उनकी वास्तविक विशेषताओं को मापा और विभिन्न तरीकों से उनके संचालन का मूल्यांकन किया। उनके आधार पर, हमने उपकरण के प्रत्येक टुकड़े के संचालन का अनुकरण करने के लिए सटीक मॉडल बनाए और अनुकूलन गणना के लिए उनका उपयोग किया। आगे देखते हुए, मैं कहूंगा कि हमने केवल गणित के कारण लगभग 4% वास्तविक दक्षता हासिल की है।

घटित। लेकिन हमारे निर्णयों का वर्णन करने से पहले, मैं इस बारे में बात करूंगा कि निर्णय लेने के तर्क के दृष्टिकोण से सीएचपी कैसे काम करता है।

बुनियादी बातें

बिजली संयंत्र के मुख्य तत्व बॉयलर और टर्बाइन हैं। टर्बाइन उच्च दबाव वाली भाप द्वारा संचालित होते हैं, जो बदले में विद्युत जनरेटर को घुमाते हैं, जो बिजली का उत्पादन करते हैं। शेष भाप ऊर्जा का उपयोग हीटिंग और गर्म पानी के लिए किया जाता है। बॉयलर वे स्थान हैं जहाँ भाप पैदा होती है। बॉयलर को गर्म करने और भाप टरबाइन को तेज करने में बहुत समय (घंटे) लगता है, और यह ईंधन का सीधा नुकसान है। लोड परिवर्तन के लिए भी यही बात लागू होती है। आपको इन चीज़ों के लिए पहले से योजना बनानी होगी।

सीएचपी उपकरण में एक तकनीकी न्यूनतम होता है, जिसमें न्यूनतम, लेकिन स्थिर संचालन मोड शामिल होता है, जिसमें घरों और औद्योगिक उपभोक्ताओं को पर्याप्त गर्मी प्रदान करना संभव होता है। आमतौर पर, गर्मी की आवश्यक मात्रा सीधे मौसम (हवा का तापमान) पर निर्भर करती है।

प्रत्येक इकाई में एक दक्षता वक्र और अधिकतम परिचालन दक्षता का एक बिंदु होता है: इस तरह के भार पर, ऐसा और ऐसा बॉयलर और ऐसा और ऐसा टरबाइन सबसे सस्ती बिजली प्रदान करता है। सस्ता - न्यूनतम विशिष्ट ईंधन खपत के अर्थ में।

रूस में हमारे अधिकांश संयुक्त ताप और बिजली संयंत्रों में समानांतर कनेक्शन होते हैं, जब सभी बॉयलर एक भाप कलेक्टर पर काम करते हैं और सभी टर्बाइन भी एक कलेक्टर द्वारा संचालित होते हैं। यह उपकरण लोड करते समय लचीलापन जोड़ता है, लेकिन गणना को बहुत जटिल बना देता है। ऐसा भी होता है कि स्टेशन उपकरण को भागों में विभाजित किया जाता है जो अलग-अलग कलेक्टरों पर अलग-अलग भाप दबाव के साथ काम करते हैं। और यदि आप आंतरिक जरूरतों के लिए लागत जोड़ते हैं - पंप, पंखे, कूलिंग टावरों का संचालन और, ईमानदारी से कहें तो, थर्मल पावर प्लांट की बाड़ के ठीक बाहर सौना - तो शैतान के पैर टूट जाएंगे।

सभी उपकरणों की विशेषताएँ अरेखीय हैं। प्रत्येक इकाई में ज़ोन वाला एक वक्र होता है जहां दक्षता अधिक और कम होती है। यह भार पर निर्भर करता है: 70% पर दक्षता एक होगी, 30% पर यह अलग होगी।

उपकरण विशेषताओं में भिन्न है। नए और पुराने टरबाइन और बॉयलर हैं, और विभिन्न डिज़ाइन की इकाइयाँ हैं। उपकरण का सही ढंग से चयन करके और इसे अधिकतम दक्षता के बिंदुओं पर इष्टतम रूप से लोड करके, आप ईंधन की खपत को कम कर सकते हैं, जिससे लागत बचत या अधिक मार्जिन होता है।

सीएचपी संयंत्र को कैसे पता चलता है कि उसे कितनी ऊर्जा का उत्पादन करने की आवश्यकता है?

योजना तीन दिन पहले बनाई जाती है: तीन दिनों के भीतर उपकरण की नियोजित संरचना ज्ञात हो जाती है। ये वे टर्बाइन और बॉयलर हैं जिन्हें चालू किया जाएगा। तुलनात्मक रूप से कहें तो, हम जानते हैं कि आज पाँच बॉयलर और दस टर्बाइन काम करेंगे। हम अन्य उपकरणों को चालू नहीं कर सकते हैं या नियोजित उपकरण को बंद नहीं कर सकते हैं, लेकिन हम प्रत्येक बॉयलर के लिए लोड को न्यूनतम से अधिकतम तक बदल सकते हैं, और टर्बाइनों के लिए बिजली बढ़ा और घटा सकते हैं। उपकरण के टुकड़े के आधार पर अधिकतम से न्यूनतम तक का चरण 15 से 30 मिनट तक होता है। यहां कार्य सरल है: परिचालन समायोजन को ध्यान में रखते हुए, इष्टतम मोड का चयन करें और उन्हें बनाए रखें।

उपकरणों की यह संरचना कहां से आई? यह थोक बाज़ार में व्यापार के परिणामों के आधार पर निर्धारित किया गया था। क्षमता और बिजली का बाजार है। क्षमता बाजार में, निर्माता एक आवेदन जमा करते हैं: “ऐसे और ऐसे उपकरण हैं, ये मरम्मत के लिए नियोजित आउटेज को ध्यान में रखते हुए न्यूनतम और अधिकतम क्षमताएं हैं। हम इस कीमत पर 150 मेगावाट, इस कीमत पर 200 मेगावाट और इस कीमत पर 300 मेगावाट की आपूर्ति कर सकते हैं।” ये दीर्घकालिक अनुप्रयोग हैं. दूसरी ओर, बड़े उपभोक्ता भी अनुरोध प्रस्तुत करते हैं: "हमें बहुत अधिक ऊर्जा की आवश्यकता है।" विशिष्ट कीमतें इस बात के आधार पर निर्धारित की जाती हैं कि ऊर्जा उत्पादक क्या प्रदान कर सकते हैं और उपभोक्ता क्या लेने को तैयार हैं। ये क्षमताएं दिन के प्रत्येक घंटे के लिए निर्धारित की जाती हैं।

आमतौर पर, एक थर्मल पावर प्लांट पूरे मौसम में लगभग समान भार वहन करता है: सर्दियों में प्राथमिक उत्पाद गर्मी है, और गर्मियों में यह बिजली है। मजबूत विचलन अक्सर स्टेशन पर या थोक बाजार के समान मूल्य क्षेत्र में आसन्न बिजली संयंत्रों में किसी प्रकार की दुर्घटना से जुड़े होते हैं। लेकिन हमेशा उतार-चढ़ाव होते रहते हैं और ये उतार-चढ़ाव संयंत्र की आर्थिक दक्षता को बहुत प्रभावित करते हैं। आवश्यक बिजली 50% लोड वाले तीन बॉयलर या 75% लोड वाले दो बॉयलर ले सकते हैं और देखें कि कौन अधिक कुशल है।

सीमांतता बाजार की कीमतों और बिजली उत्पादन की लागत पर निर्भर करती है। बाजार में कीमतें ऐसी हो सकती हैं कि ईंधन जलाना लाभदायक है, लेकिन बिजली बेचना अच्छा है। या यह हो सकता है कि किसी विशेष समय पर आपको तकनीकी न्यूनतम पर जाने और घाटे में कटौती करने की आवश्यकता हो। आपको ईंधन के भंडार और लागत के बारे में भी याद रखना होगा: प्राकृतिक गैस आमतौर पर सीमित होती है, और सीमा से ऊपर की गैस काफी अधिक महंगी होती है, ईंधन तेल का तो जिक्र ही नहीं किया जाता है। इन सबके लिए सटीक गणितीय मॉडल की आवश्यकता होती है ताकि यह समझा जा सके कि कौन से एप्लिकेशन सबमिट करने हैं और बदलती परिस्थितियों पर कैसे प्रतिक्रिया देनी है।

हमारे आने से पहले यह कैसे किया गया था

लगभग कागज पर, उपकरणों की बहुत सटीक विशेषताओं के आधार पर नहीं, जो वास्तविक से काफी भिन्न हैं। उपकरण का परीक्षण करने के तुरंत बाद, सबसे अच्छा, वे तथ्य का 2% प्लस या माइनस होंगे, और एक वर्ष के बाद - प्लस या माइनस 7-8% होंगे। परीक्षण हर पांच साल में किए जाते हैं, अक्सर कम बार।

अगला बिंदु यह है कि सभी गणनाएँ संदर्भ ईंधन में की जाती हैं। यूएसएसआर में, एक योजना को अपनाया गया था जब ईंधन तेल, कोयला, गैस, परमाणु उत्पादन आदि का उपयोग करने वाले विभिन्न स्टेशनों की तुलना करने के लिए एक निश्चित पारंपरिक ईंधन पर विचार किया गया था। प्रत्येक जनरेटर की तोते में दक्षता को समझना आवश्यक था, और पारंपरिक ईंधन वही तोता है। यह ईंधन के कैलोरी मान से निर्धारित होता है: एक टन मानक ईंधन लगभग एक टन कोयले के बराबर होता है। विभिन्न प्रकार के ईंधन के लिए रूपांतरण तालिकाएँ हैं। उदाहरण के लिए, भूरे कोयले के लिए संकेतक लगभग दोगुने खराब हैं। लेकिन कैलोरी सामग्री रूबल से संबंधित नहीं है। यह गैसोलीन और डीजल की तरह है: यह सच नहीं है कि अगर डीजल की कीमत 35 रूबल है, और 92 की कीमत 32 रूबल है, तो कैलोरी सामग्री के मामले में डीजल अधिक कुशल होगा।

तीसरा कारक गणना की जटिलता है. परंपरागत रूप से, कर्मचारी के अनुभव के आधार पर, दो या तीन विकल्पों की गणना की जाती है, और अधिक बार समान भार और मौसम की स्थिति के लिए पिछली अवधि के इतिहास से सर्वोत्तम मोड का चयन किया जाता है। स्वाभाविक रूप से, कर्मचारियों का मानना ​​है कि वे सबसे इष्टतम मोड चुन रहे हैं, और मानते हैं कि कोई भी गणितीय मॉडल कभी भी उनसे आगे नहीं निकल पाएगा।

हम आ रहे हैं। समस्या को हल करने के लिए, हम एक डिजिटल ट्विन - स्टेशन का एक सिमुलेशन मॉडल तैयार कर रहे हैं। ऐसा तब होता है, जब विशेष दृष्टिकोण का उपयोग करके, हम उपकरण के प्रत्येक टुकड़े के लिए सभी तकनीकी प्रक्रियाओं का अनुकरण करते हैं, भाप-पानी और ऊर्जा संतुलन को जोड़ते हैं और थर्मल पावर प्लांट के संचालन का एक सटीक मॉडल प्राप्त करते हैं।

मॉडल बनाने के लिए हम इसका उपयोग करते हैं:

• उपकरण का डिज़ाइन और विशिष्टताएँ।
• नवीनतम उपकरण परीक्षणों के परिणामों के आधार पर विशेषताएं: हर पांच साल में स्टेशन उपकरण की विशेषताओं का परीक्षण और परिष्कृत करता है।
• सभी उपलब्ध तकनीकी संकेतकों, लागतों और गर्मी और बिजली उत्पादन के लिए स्वचालित प्रक्रिया नियंत्रण प्रणालियों और लेखा प्रणालियों के अभिलेखागार में डेटा। विशेष रूप से, गर्मी और बिजली आपूर्ति के लिए मीटरिंग सिस्टम के साथ-साथ टेलीमैकेनिक्स सिस्टम से डेटा।
• पेपर स्ट्रिप और पाई चार्ट से डेटा। हां, उपकरण संचालन मापदंडों को रिकॉर्ड करने के ऐसे एनालॉग तरीके अभी भी रूसी बिजली संयंत्रों में उपयोग किए जाते हैं, और हम उन्हें डिजिटल कर रहे हैं।
• स्टेशनों पर पेपर लॉग जहां मोड के मुख्य पैरामीटर लगातार रिकॉर्ड किए जाते हैं, जिनमें वे भी शामिल हैं जो स्वचालित प्रक्रिया नियंत्रण प्रणाली के सेंसर द्वारा रिकॉर्ड नहीं किए जाते हैं। लाइनमैन हर चार घंटे में घूमता है, रीडिंग को फिर से लिखता है और सब कुछ एक लॉग में लिखता है।

यानी, हमने किस मोड में काम किया, कितना ईंधन आपूर्ति किया गया, तापमान और भाप की खपत क्या थी और आउटपुट पर कितनी तापीय और विद्युत ऊर्जा प्राप्त की गई, इस पर डेटा सेट का पुनर्निर्माण किया है। ऐसे हजारों सेटों से प्रत्येक नोड की विशेषताओं को एकत्र करना आवश्यक था। सौभाग्य से, हम इस डेटा माइनिंग गेम को लंबे समय तक खेलने में सक्षम हैं।

गणितीय मॉडल का उपयोग करके ऐसी जटिल वस्तुओं का वर्णन करना अत्यंत कठिन है। और मुख्य अभियंता को यह साबित करना और भी मुश्किल है कि हमारा मॉडल स्टेशन के ऑपरेटिंग मोड की सही गणना करता है। इसलिए, हमने विशेष इंजीनियरिंग प्रणालियों का उपयोग करने का मार्ग अपनाया जो हमें उपकरण के डिजाइन और तकनीकी विशेषताओं के आधार पर थर्मल पावर प्लांट के एक मॉडल को इकट्ठा करने और डिबग करने की अनुमति देता है। हमने अमेरिकी कंपनी टर्मोफ्लेक्स से टर्मोफ्लो सॉफ्टवेयर चुना। अब रूसी एनालॉग सामने आए हैं, लेकिन उस समय यह विशेष पैकेज अपनी श्रेणी में सर्वश्रेष्ठ था।

प्रत्येक इकाई के लिए, उसके डिज़ाइन और मुख्य तकनीकी विशेषताओं का चयन किया जाता है। सिस्टम आपको हीट एक्सचेंजर ट्यूबों में जमा की डिग्री को इंगित करने तक, तार्किक और भौतिक दोनों स्तरों पर हर चीज का विस्तार से वर्णन करने की अनुमति देता है।

परिणामस्वरूप, स्टेशन के थर्मल सर्किट के मॉडल को ऊर्जा प्रौद्योगिकीविदों के संदर्भ में दृश्य रूप से वर्णित किया गया है। टेक्नोलॉजिस्ट प्रोग्रामिंग, गणित और मॉडलिंग को नहीं समझते हैं, लेकिन वे एक इकाई के डिजाइन, इकाइयों के इनपुट और आउटपुट का चयन कर सकते हैं और उनके लिए पैरामीटर निर्दिष्ट कर सकते हैं। फिर सिस्टम स्वयं सबसे उपयुक्त मापदंडों का चयन करता है, और टेक्नोलॉजिस्ट उन्हें परिष्कृत करता है ताकि ऑपरेटिंग मोड की पूरी श्रृंखला के लिए अधिकतम सटीकता प्राप्त हो सके। हमने अपने लिए एक लक्ष्य निर्धारित किया है - मुख्य तकनीकी मापदंडों के लिए 2% की मॉडल सटीकता सुनिश्चित करना और इसे हासिल करना।

ऐसा करना इतना आसान नहीं था: प्रारंभिक डेटा बहुत सटीक नहीं थे, इसलिए पहले कुछ महीनों तक हम थर्मल पावर प्लांट के चारों ओर घूमते रहे और दबाव गेज से वर्तमान संकेतकों को मैन्युअल रूप से पढ़ा और मॉडल को ट्यून किया। वास्तविक स्थितियाँ. सबसे पहले हमने टर्बाइन और बॉयलर के मॉडल बनाए। प्रत्येक टरबाइन और बॉयलर का सत्यापन किया गया। मॉडल का परीक्षण करने के लिए एक कार्य समूह बनाया गया और इसमें थर्मल पावर प्लांट के प्रतिनिधियों को शामिल किया गया।

फिर हमने सभी उपकरणों को एक सामान्य योजना में इकट्ठा किया और सीएचपी मॉडल को समग्र रूप से ट्यून किया। मुझे कुछ काम करना पड़ा क्योंकि अभिलेखागार में बहुत सारे विरोधाभासी डेटा थे। उदाहरण के लिए, हमें 105% की समग्र दक्षता वाले मोड मिले।

जब आप एक पूर्ण सर्किट इकट्ठा करते हैं, तो सिस्टम हमेशा संतुलित मोड पर विचार करता है: सामग्री, विद्युत और थर्मल संतुलन संकलित किया जाता है। इसके बाद, हम मूल्यांकन करते हैं कि उपकरणों के संकेतकों के अनुसार इकट्ठी की गई हर चीज मोड के वास्तविक मापदंडों से कैसे मेल खाती है।

क्या हुआ

परिणामस्वरूप, हमें उपकरण की वास्तविक विशेषताओं और ऐतिहासिक डेटा के आधार पर थर्मल पावर प्लांट की तकनीकी प्रक्रियाओं का एक सटीक मॉडल प्राप्त हुआ। इससे केवल परीक्षण विशेषताओं के आधार पर भविष्यवाणियाँ अधिक सटीक हो सकीं। परिणाम वास्तविक संयंत्र प्रक्रियाओं का एक सिम्युलेटर, एक थर्मल पावर प्लांट का डिजिटल जुड़वां है।

इस सिम्युलेटर ने दिए गए संकेतकों के आधार पर "क्या होगा अगर..." परिदृश्यों का विश्लेषण करना संभव बना दिया। इस मॉडल का उपयोग वास्तविक स्टेशन के संचालन को अनुकूलित करने की समस्या को हल करने के लिए भी किया गया था।

चार अनुकूलन गणनाएँ लागू करना संभव था:

1. स्टेशन शिफ्ट मैनेजर को ताप आपूर्ति शेड्यूल पता है, सिस्टम ऑपरेटर के आदेश ज्ञात हैं, और बिजली आपूर्ति शेड्यूल ज्ञात है: अधिकतम मार्जिन प्राप्त करने के लिए कौन सा उपकरण कौन सा भार लेगा।
2. बाजार मूल्य पूर्वानुमान के आधार पर उपकरण की संरचना का चयन: किसी दिए गए तारीख के लिए, लोड शेड्यूल और बाहरी हवा के तापमान के पूर्वानुमान को ध्यान में रखते हुए, हम उपकरण की इष्टतम संरचना निर्धारित करते हैं।
3. बाज़ार में एक दिन पहले आवेदन जमा करना: जब उपकरण की संरचना ज्ञात हो और अधिक सटीक मूल्य पूर्वानुमान हो। हम गणना करते हैं और एक आवेदन जमा करते हैं।
4. बैलेंसिंग मार्केट पहले से ही वर्तमान दिन के भीतर है, जब इलेक्ट्रिकल और थर्मल शेड्यूल तय हो जाते हैं, लेकिन दिन में कई बार, हर चार घंटे में, बैलेंसिंग मार्केट पर ट्रेडिंग शुरू की जाती है, और आप एक आवेदन जमा कर सकते हैं: "मैं आपसे जोड़ने के लिए कहता हूं मेरे लोड पर 5 मेगावाट।” जब यह अधिकतम मार्जिन देता है तो हमें अतिरिक्त लोडिंग या अनलोडिंग के शेयरों को खोजने की आवश्यकता होती है।

कसौटी

सही परीक्षण के लिए, हमें समान परिस्थितियों में हमारी गणना की गई सिफारिशों के साथ स्टेशन उपकरण के मानक लोडिंग मोड की तुलना करने की आवश्यकता है: उपकरण संरचना, लोड शेड्यूल और मौसम। कुछ महीनों के दौरान, हमने एक स्थिर कार्यक्रम के साथ दिन के चार से छह घंटे के अंतराल को चुना। वे स्टेशन पर आए (अक्सर रात में), स्टेशन के ऑपरेटिंग मोड में पहुंचने का इंतजार किया और उसके बाद ही सिमुलेशन मॉडल में इसकी गणना की। यदि स्टेशन शिफ्ट सुपरवाइज़र हर चीज़ से संतुष्ट था, तो ऑपरेटिंग कर्मियों को वाल्व चालू करने और उपकरण मोड बदलने के लिए भेजा गया था।

तथ्य के बाद पहले और बाद के संकेतकों की तुलना की गई। चरम समय के दौरान, दिन और रात, सप्ताहांत और कार्यदिवस। प्रत्येक मोड में, हमने ईंधन पर बचत हासिल की (इस कार्य में, मार्जिन ईंधन की खपत पर निर्भर करता है)। फिर हमने पूरी तरह से नई व्यवस्था अपना ली। यह कहा जाना चाहिए कि स्टेशन ने हमारी सिफारिशों की प्रभावशीलता पर तुरंत विश्वास कर लिया, और परीक्षणों के अंत में हमने तेजी से देखा कि उपकरण उन मोड में काम कर रहा था जिनकी हमने पहले गणना की थी।

परियोजना का परिणाम

सुविधा: क्रॉस कनेक्शन के साथ सीएचपी, 600 मेगावाट विद्युत शक्ति, 2 जीकैलोरी थर्मल पावर।

टीम: सीआरओसी - सात लोग (तकनीकी विशेषज्ञ, विश्लेषक, इंजीनियर), सीएचपीपी - पांच लोग (व्यावसायिक विशेषज्ञ, प्रमुख उपयोगकर्ता, विशेषज्ञ)।
कार्यान्वयन अवधि: 16 महीने.

परिणाम:

• हमने व्यवस्था बनाए रखने और थोक बाज़ार में काम करने की व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्वचालित किया।
• आर्थिक प्रभाव की पुष्टि करने वाले पूर्ण पैमाने पर परीक्षण किए गए।
• ऑपरेशन के दौरान भार के पुनर्वितरण के कारण हमने 1,2% ईंधन बचाया।
• अल्पकालिक उपकरण योजना के कारण 1% ईंधन की बचत हुई।
• हमने सीमांत लाभ को अधिकतम करने की कसौटी के अनुसार डीएएम पर अनुप्रयोगों के चरणों की गणना को अनुकूलित किया।

अंतिम प्रभाव लगभग 4% है।

परियोजना की अनुमानित भुगतान अवधि (आरओआई) 1-1,5 वर्ष है।

बेशक, यह सब लागू करने और परीक्षण करने के लिए, हमें कई प्रक्रियाओं को बदलना पड़ा और थर्मल पावर प्लांट के प्रबंधन और समग्र रूप से उत्पादन कंपनी दोनों के साथ मिलकर काम करना पड़ा। लेकिन परिणाम निश्चित रूप से इसके लायक था. स्टेशन का डिजिटल ट्विन बनाना, अनुकूलन योजना प्रक्रियाओं को विकसित करना और वास्तविक आर्थिक प्रभाव प्राप्त करना संभव था।

स्रोत: www.habr.com