Existe uma grande usina termelétrica. Funciona normalmente: queima gás, gera calor para aquecimento das casas e eletricidade para a rede geral. A primeira tarefa é o aquecimento. A segunda é vender toda a eletricidade gerada no mercado atacadista. Às vezes, mesmo em climas frios, a neve aparece sob um céu claro, mas isso é um efeito colateral do funcionamento das torres de resfriamento.
A usina termelétrica média consiste em algumas dúzias de turbinas e caldeiras. Se os volumes necessários de geração de eletricidade e calor forem conhecidos com precisão, a tarefa se resume a minimizar os custos de combustível. Neste caso, o cálculo se resume à escolha da composição e percentual de carga das turbinas e caldeiras para atingir a maior eficiência possível de operação dos equipamentos. A eficiência das turbinas e caldeiras depende fortemente do tipo de equipamento, do tempo de operação sem reparos, do modo de operação e muito mais. Há outro problema quando, dados os preços conhecidos da eletricidade e os volumes de calor, é necessário decidir quanta eletricidade gerar e vender para obter o máximo lucro do trabalho no mercado atacadista. Então o fator de otimização – lucro e eficiência do equipamento – é muito menos importante. O resultado pode ser uma situação em que o equipamento funciona de forma totalmente ineficiente, mas todo o volume de eletricidade gerada pode ser vendido com margem máxima.
Em teoria, tudo isso está claro há muito tempo e parece lindo. O problema é como fazer isso na prática. Iniciamos a modelagem de simulação do funcionamento de cada equipamento e de toda a estação como um todo. Chegamos à usina termelétrica e começamos a coletar os parâmetros de todos os componentes, medindo suas reais características e avaliando seu funcionamento nos diferentes modos. Com base neles, criamos modelos precisos para simular o funcionamento de cada equipamento e os utilizamos para cálculos de otimização. Olhando para o futuro, direi que ganhámos cerca de 4% de eficiência real simplesmente devido à matemática.
Ocorrido. Mas antes de descrever nossas decisões, falarei sobre como funciona o CHP do ponto de vista da lógica de tomada de decisão.
Coisas básicas
Os principais elementos de uma usina são caldeiras e turbinas. As turbinas são movidas por vapor de alta pressão, que por sua vez faz girar geradores elétricos, que produzem eletricidade. A energia restante do vapor é utilizada para aquecimento e água quente. Caldeiras são locais onde o vapor é criado. Demora muito tempo (horas) para aquecer a caldeira e acelerar a turbina a vapor, e isso é uma perda direta de combustível. O mesmo vale para alterações de carga. Você precisa planejar essas coisas com antecedência.
Os equipamentos CHP possuem um mínimo técnico, que inclui um modo de operação mínimo, mas estável, no qual é possível fornecer calor suficiente às residências e consumidores industriais. Normalmente, a quantidade necessária de calor depende diretamente do clima (temperatura do ar).
Cada unidade tem uma curva de eficiência e um ponto de eficiência operacional máxima: em tal e tal carga, tal e tal caldeira e tal e tal turbina fornecem a eletricidade mais barata. Barato - no sentido de consumo específico mínimo de combustível.
A maioria de nossas usinas combinadas de calor e energia na Rússia têm conexões paralelas, quando todas as caldeiras operam em um coletor de vapor e todas as turbinas também são alimentadas por um coletor. Isso adiciona flexibilidade ao carregar equipamentos, mas complica muito os cálculos. Acontece também que os equipamentos da estação são divididos em partes que operam em diferentes coletores com diferentes pressões de vapor. E se somarmos os custos das necessidades internas - operação de bombas, ventiladores, torres de resfriamento e, sejamos honestos, saunas do lado de fora da cerca da usina termelétrica - então as pernas do diabo vão quebrar.
As características de todos os equipamentos são não lineares. Cada unidade possui uma curva com zonas onde a eficiência é maior e menor. Depende da carga: a 70% a eficiência será uma, a 30% será diferente.
O equipamento difere em características. Existem turbinas e caldeiras novas e antigas, e existem unidades de diferentes designs. Ao selecionar corretamente o equipamento e carregá-lo de forma otimizada em pontos de máxima eficiência, é possível reduzir o consumo de combustível, o que leva a economia de custos ou maiores margens.
Como é que a central CHP sabe quanta energia necessita para produzir?
O planejamento é feito com três dias de antecedência: em três dias é conhecida a composição planejada do equipamento. São as turbinas e caldeiras que serão ligadas. Relativamente falando, sabemos que hoje funcionarão cinco caldeiras e dez turbinas. Não podemos ligar outros equipamentos ou desligar o planejado, mas podemos alterar a carga de cada caldeira do mínimo para o máximo, e aumentar e diminuir a potência das turbinas. O passo do máximo ao mínimo é de 15 a 30 minutos, dependendo do equipamento. A tarefa aqui é simples: selecionar os modos ideais e mantê-los, levando em consideração os ajustes operacionais.
De onde veio essa composição de equipamentos? Foi determinado com base nos resultados das negociações no mercado atacadista. Existe um mercado para energia e eletricidade. No mercado de capacidade, os fabricantes apresentam uma candidatura: “Existe tal e tal equipamento, estas são as capacidades mínima e máxima, tendo em conta a paragem prevista para reparação. Podemos entregar 150 MW a esse preço, 200 MW a esse preço e 300 MW a esse preço.” Estas são aplicações de longo prazo. Por outro lado, os grandes consumidores também apresentam pedidos: “Precisamos de tanta energia”. Os preços específicos são determinados na intersecção entre o que os produtores de energia podem fornecer e o que os consumidores estão dispostos a aceitar. Estas capacidades são determinadas para cada hora do dia.
Normalmente, uma central térmica transporta aproximadamente a mesma carga durante toda a estação: no inverno o produto principal é o calor e no verão é a eletricidade. Os desvios fortes estão mais frequentemente associados a algum tipo de acidente na própria central ou em centrais adjacentes na mesma zona de preços do mercado grossista. Mas sempre há flutuações, e essas flutuações afetam enormemente a eficiência econômica da planta. A potência necessária pode ser obtida por três caldeiras com carga de 50% ou duas com carga de 75% e veja qual é mais eficiente.
A marginalidade depende dos preços de mercado e do custo da produção de electricidade. No mercado, os preços podem ser tais que seja rentável queimar combustível, mas é bom vender electricidade. Ou pode ser que em um determinado horário você precise ir ao mínimo técnico e reduzir perdas. Você também precisa se lembrar das reservas e do custo do combustível: o gás natural geralmente é limitado, e o gás acima do limite é visivelmente mais caro, sem falar no óleo combustível. Tudo isto requer modelos matemáticos precisos para compreender quais as candidaturas a submeter e como responder às novas circunstâncias.
Como foi feito antes de chegarmos
Quase no papel, com base nas características pouco precisas dos equipamentos, que diferem muito dos reais. Imediatamente após testar o equipamento, na melhor das hipóteses, eles serão mais ou menos 2% do fato, e depois de um ano - mais ou menos 7-8%. Os testes são realizados a cada cinco anos, muitas vezes com menor frequência.
O próximo ponto é que todos os cálculos sejam realizados no combustível de referência. Na URSS, foi adotado um esquema quando um determinado combustível convencional foi considerado para comparar diferentes estações que utilizam óleo combustível, carvão, gás, geração nuclear e assim por diante. Foi preciso entender a eficiência dos papagaios de cada gerador, e o combustível convencional é esse mesmo papagaio. É determinado pelo poder calorífico do combustível: uma tonelada de combustível padrão é aproximadamente igual a uma tonelada de carvão. Existem tabelas de conversão para diferentes tipos de combustível. Por exemplo, para a lenhite os indicadores são quase duas vezes piores. Mas o conteúdo calórico não está relacionado aos rublos. É como a gasolina e o diesel: não é fato que se o diesel custa 35 rublos e 92 custa 32 rublos, então o diesel será mais eficiente em termos de conteúdo calórico.
O terceiro fator é a complexidade dos cálculos. Convencionalmente, com base na experiência do funcionário, são calculadas duas ou três opções e, mais frequentemente, o melhor modo é selecionado a partir do histórico de períodos anteriores para cargas e condições climáticas semelhantes. Naturalmente, os funcionários acreditam que estão escolhendo os modos mais ideais e acreditam que nenhum modelo matemático jamais os superará.
Nós estamos vindo. Para resolver o problema, estamos preparando um gêmeo digital - um modelo de simulação da estação. É quando, por meio de abordagens especiais, simulamos todos os processos tecnológicos de cada equipamento, combinamos balanços vapor-água e energético e obtemos um modelo preciso de funcionamento da termelétrica.
Para criar o modelo que usamos:
- Projeto e especificações do equipamento.
- Características baseadas nos resultados dos mais recentes testes de equipamentos: a cada cinco anos a estação testa e refina as características dos equipamentos.
- Dados nos arquivos de sistemas automatizados de controle de processos e sistemas de contabilidade para todos os indicadores tecnológicos disponíveis, custos e geração de calor e eletricidade. Em particular, dados de sistemas de medição para fornecimento de calor e eletricidade, bem como de sistemas telemecânicos.
- Dados de tiras de papel e gráficos de pizza. Sim, esses métodos analógicos de registro dos parâmetros operacionais dos equipamentos ainda são usados nas usinas russas e estamos digitalizando-os.
- Registros em papel nas estações onde os principais parâmetros dos modos são registrados constantemente, inclusive aqueles que não são registrados pelos sensores do sistema automatizado de controle de processo. Um atacante caminha a cada quatro horas, reescreve as leituras e anota tudo em um diário.
Ou seja, reconstruímos conjuntos de dados sobre o que funcionou e em que modo, quanto combustível foi fornecido, qual foi a temperatura e o consumo de vapor e quanta energia térmica e elétrica foi obtida na saída. Dos milhares desses conjuntos, foi necessário coletar as características de cada nó. Felizmente, já há muito tempo que podemos jogar este jogo de mineração de dados.
Descrever objetos tão complexos usando modelos matemáticos é extremamente difícil. E é ainda mais difícil provar ao engenheiro-chefe que nosso modelo calcula corretamente os modos de operação da estação. Portanto, optamos por utilizar sistemas de engenharia especializados que nos permitem montar e depurar um modelo de usina termelétrica com base no projeto e nas características tecnológicas do equipamento. Escolhemos o software Termoflow da empresa americana TermoFlex. Agora surgiram análogos russos, mas naquela época esse pacote em particular era o melhor em sua classe.
Para cada unidade são selecionados seu design e principais características tecnológicas. O sistema permite descrever tudo com grande detalhe, tanto a nível lógico como físico, até indicar o grau de depósitos nos tubos do permutador de calor.
Como resultado, o modelo do circuito térmico da estação é descrito visualmente em termos de tecnólogos em energia. Os tecnólogos não entendem de programação, matemática e modelagem, mas podem selecionar o projeto de uma unidade, as entradas e saídas das unidades e especificar parâmetros para elas. Em seguida, o próprio sistema seleciona os parâmetros mais adequados e o tecnólogo os refina para obter a máxima precisão para toda a gama de modos de operação. Estabelecemos uma meta para nós mesmos - garantir uma precisão do modelo de 2% para os principais parâmetros tecnológicos e conseguimos isso.
Isso acabou não sendo tão fácil de fazer: os dados iniciais não eram muito precisos, então durante os primeiros meses andamos pela usina termelétrica e lemos manualmente os indicadores atuais dos manômetros e ajustamos o modelo para o condições reais. Primeiro fizemos modelos de turbinas e caldeiras. Cada turbina e caldeira foram verificadas. Para testar o modelo, foi criado um grupo de trabalho e nele foram incluídos representantes da termelétrica.
Em seguida, montamos todos os equipamentos em um esquema geral e ajustamos o modelo CHP como um todo. Tive que trabalhar um pouco porque havia muitos dados contraditórios nos arquivos. Por exemplo, encontramos modos com eficiência geral de 105%.
Ao montar um circuito completo, o sistema sempre considera o modo balanceado: são compilados balanços materiais, elétricos e térmicos. A seguir, avaliamos como tudo montado corresponde aos parâmetros reais do modo de acordo com os indicadores dos instrumentos.
O que aconteceu
Como resultado, recebemos um modelo preciso dos processos técnicos da termelétrica, baseado nas características reais dos equipamentos e em dados históricos. Isso permitiu que as previsões fossem mais precisas do que baseadas apenas nas características do teste. O resultado é um simulador de processos reais de uma usina, um gêmeo digital de uma usina termelétrica.
Este simulador permitiu analisar cenários “e se...” com base em determinados indicadores. Este modelo também foi utilizado para resolver o problema de otimização da operação de uma estação real.
Foi possível implementar quatro cálculos de otimização:
- O gestor de turnos da estação conhece o horário de fornecimento de calor, os comandos do operador do sistema são conhecidos e o horário de fornecimento de eletricidade é conhecido: que equipamento irá suportar que cargas para obter margens máximas.
- Selecionando a composição dos equipamentos com base na previsão do preço de mercado: para uma determinada data, tendo em conta o horário de carga e a previsão da temperatura do ar exterior, determinamos a composição ótima do equipamento.
- Envio de candidaturas ao mercado com um dia de antecedência: quando a composição do equipamento é conhecida e há uma previsão de preços mais precisa. Calculamos e enviamos uma inscrição.
- O mercado de balanceamento já está dentro do dia atual, quando os horários elétricos e térmicos são fixos, mas várias vezes ao dia, a cada quatro horas, é lançada a negociação no mercado de balanceamento, e você pode enviar um pedido: “Peço que adicione 5 MW para minha carga.” Precisamos encontrar as parcelas de carga ou descarga adicional quando isso der a margem máxima.
Teste
Para testes corretos, precisávamos comparar os modos de carregamento padrão dos equipamentos da estação com nossas recomendações calculadas sob as mesmas condições: composição do equipamento, horários de carga e clima. Ao longo de alguns meses, escolhemos intervalos de quatro a seis horas por dia com uma programação estável. Eles chegavam à estação (muitas vezes à noite), esperavam que a estação atingisse o modo de operação e só então calculassem no modelo de simulação. Se o supervisor de turno da estação ficasse satisfeito com tudo, o pessoal operacional era enviado para girar as válvulas e alterar os modos do equipamento.
Os indicadores antes e depois foram comparados posteriormente. Durante os horários de pico, dia e noite, fins de semana e dias de semana. Em cada modalidade conseguimos economia de combustível (nesta tarefa a margem depende do consumo de combustível). Depois mudámos completamente para novos regimes. É preciso dizer que a estação acreditou rapidamente na eficácia das nossas recomendações e, no final dos testes, notamos cada vez mais que o equipamento estava a funcionar nos modos que havíamos calculado anteriormente.
Resultado do projeto
Instalação: CHP com ligações cruzadas, 600 MW de energia elétrica, 2 Gcal de energia térmica.
Equipe: CROC - sete pessoas (especialistas em tecnologia, analistas, engenheiros), CHPP - cinco pessoas (especialistas em negócios, usuários-chave, especialistas).
Período de implementação: 16 meses.
Resultados:
- Automatizamos os processos de negócios de manutenção de regimes e atuação no mercado atacadista.
- Conduziu testes em escala real confirmando o efeito econômico.
- Economizamos 1,2% de combustível devido à redistribuição de cargas durante a operação.
- Economizou 1% de combustível graças ao planejamento de equipamentos de curto prazo.
- Otimizamos o cálculo das etapas de aplicação no DAM segundo o critério de maximização do lucro marginal.
O efeito final é de cerca de 4%.
O período de retorno estimado do projeto (ROI) é de 1 a 1,5 anos.
É claro que para implementar e testar tudo isso tivemos que alterar muitos processos e trabalhar em estreita colaboração tanto com a gestão da termelétrica quanto com a geradora como um todo. Mas o resultado definitivamente valeu a pena. Foi possível criar um gémeo digital da estação, desenvolver procedimentos de planeamento de otimização e obter um efeito económico real.
Fonte: habr.com