Modelagem da operação de uma usina termelétrica real para otimização de modos: vapor e matemática

Há uma grande usina termelétrica. Funciona normalmente: queima gás, gera calor para aquecer as 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, em dias frios e claros, aparece neve, mas isso é um efeito colateral do funcionamento das torres de resfriamento.

Uma usina termelétrica média é composta por algumas dezenas de turbinas e caldeiras. Se os volumes necessários de produção de eletricidade e calor são conhecidos, a tarefa se resume à minimização dos custos com combustível. Nesse caso, o cálculo se resume à escolha da composição e percentual de carga das turbinas e caldeiras para alcançar a máxima eficiência do funcionamento do equipamento. A eficiência das turbinas e caldeiras depende fortemente do tipo de equipamento, do tempo de operação sem manutenção, do modo de operação e de muitos outros fatores. Há também outra tarefa, quando, com preços conhecidos para eletricidade e volumes de calor, é preciso decidir quanto produzir e vender de eletricidade para obter o máximo de lucro no mercado atacadista. Nesse caso, o fator de otimização — lucro e eficiência do equipamento — é de muito menos relevância. O resultado pode ser um modo em que o equipamento opera de maneira absolutamente ineficiente, mas todo o volume gerado de eletricidade pode ser vendido com a maior margem.

Em teoria, tudo isso já é bem compreendido e soa bonito. O problema é como fazer isso na prática. Começamos a modelagem de simulação do funcionamento de cada unidade de equipamento e da estação como um todo. Fomos à usina termelétrica e começamos a coletar parâmetros de todos os nós, medindo suas características reais e avaliando o funcionamento em diferentes modos. Com base nisso, criamos modelos precisos para simular o funcionamento de cada unidade de equipamento e os utilizamos para cálculos de otimização. Antecipando, direi que ganhamos cerca de 4% de eficiência real apenas com matemática.

Conseguimos. Mas antes de descrever nossas soluções, contarei como a usina termelétrica opera do ponto de vista da lógica de tomada de decisões.

Coisas básicas

Os principais elementos de uma usina de energia são as caldeiras e as turbinas. As turbinas são acionadas por vapor de alta pressão, que, por sua vez, faz girar os geradores elétricos, os quais produzem eletricidade. O restante da energia do vapor é utilizado para aquecimento e água quente. As caldeiras são os locais onde o vapor é gerado. O aquecimento da caldeira e a aceleração da turbina a vapor levam muito tempo (horas), resultando em perdas diretas de combustível. O mesmo se aplica à variação de carga. Essas questões precisam ser planejadas com antecedência.

Os equipamentos das usinas termelétricas têm um mínimo técnico, que inclui um modo de operação mínimo, porém estável, capaz de fornecer uma quantidade suficiente de calor para residências e consumidores industriais. Geralmente, a quantidade necessária de calor depende diretamente das condições climáticas (temperatura do ar).

Cada unidade possui uma curva de eficiência e um ponto de máxima eficiência de funcionamento: com uma determinada carga, uma caldeira específica e uma turbina correspondente geram eletricidade a um custo menor. Menor no sentido de consumo específico de combustível.

A maioria das usinas termelétricas na Rússia possui conexões paralelas, onde todas as caldeiras operam em um único coletor de vapor e todas as turbinas também são alimentadas por um único coletor. Isso adiciona flexibilidade na carga dos equipamentos, mas complica bastante os cálculos. Às vezes, o equipamento da estação é dividido em partes que operam em diferentes coletores com diferentes pressões de vapor. E se adicionarmos os custos com necessidades internas—como o funcionamento de bombas, ventiladores, torres de resfriamento e, para não esconder, saunas logo atrás do cercado da usina—então as contas ficam ainda mais complicadas.

As características de todo o equipamento são não lineares. Cada unidade possui uma curva com áreas onde a eficiência é maior e menor. Isso depende da carga: com 70% a eficiência será uma, e com 30% será outra.

Os equipamentos diferem em suas características. Existem turbinas e caldeiras novas e antigas, bem como unidades de diferentes construções. Selecionando o equipamento corretamente e carregando-o de forma otimizada nos pontos de máxima eficiência, é possível reduzir o consumo de combustível, resultando em economia de custos ou maior margem de lucro.

De onde a usina termelétrica sabe quanto precisa produzir de energia?

O planejamento é realizado com três dias de antecedência: um planejamento do equipamento se torna conhecido três dias antes. Estas são as turbinas e caldeiras que serão acionadas. Em termos simples, sabemos que hoje estarão em operação cinco caldeiras e dez turbinas. Não podemos ativar outro equipamento ou desligar o que está planejado, mas podemos ajustar a carga de cada caldeira do mínimo ao máximo, e nas turbinas, aumentar ou reduzir a potência. O intervalo de tempo do máximo ao mínimo é de 15 a 30 minutos, dependendo da unidade de equipamento. Aqui a tarefa é simples: escolher os modos ótimos e mantê-los com ajustes operacionais em mente.

De onde veio essa composição de equipamentos? Foi determinada com base nos resultados das negociações no mercado de energia. Existe o mercado de capacidade e eletricidade. No mercado de capacidade, os produtores fazem uma oferta: "Temos esse equipamento, com essas potências mínima e máxima, levando em conta o planejamento para reparos. Podemos fornecer 150 MW a este preço, 200 MW a este preço, e 300 MW a este preço." Essas são ofertas de longo prazo. Por outro lado, grandes consumidores também fazem pedidos: "Precisamos de tanta energia." Os preços concretos são definidos no momento em que a oferta dos produtores se encontra com a demanda dos consumidores. Essas capacidades são determinadas para cada hora do dia.

Normalmente, a central térmica opera com uma carga bastante uniforme durante toda a temporada: no inverno, o principal produto é o calor, enquanto no verão é a eletricidade. Desvios significativos geralmente estão associados a algum tipo de acidente na própria estação ou em usinas vizinhas na mesma zona de preço do mercado de energia. Mas sempre existem flutuações, e essas flutuações impactam fortemente a eficácia econômica da operação da estação. A potência necessária pode ser obtida com três caldeiras operando a 50% de carga, ou duas caldeiras a 75% de carga, e observar qual é a opção mais eficiente.

A margem de lucro depende dos preços do mercado e do custo de produção de energia elétrica. No mercado, os preços podem se ajustar de forma que seja vantajoso queimar combustível, mas vender a eletricidade de forma lucrativa. Em outros momentos, pode ser necessário operar no mínimo técnico para mitigar perdas. Também é importante considerar os estoques e custos do combustível: o gás natural, por exemplo, geralmente é limitado, enquanto o gás além do limite é significativamente mais caro, sem mencionar o óleo combustível. Tudo isso requer modelos matemáticos precisos para entender quais pedidos enviar e como reagir a circunstâncias em mudança.

Como isso era feito antes de nossa chegada

Praticamente no papel, com características do equipamento que não são muito precisas e que têm uma grande discrepância em relação ao fato. Logo após os testes, no melhor dos casos, a precisão ficará em torno de 2% do real, e após um ano pode chegar a 7-8%. Os testes, por sua vez, são realizados a cada cinco anos, muitas vezes com menos frequência.

Outro ponto é que todos os cálculos são feitos com combustível convencional. Na URSS, foi adotada uma abordagem em que se considerava um tipo de combustível hipotético para comparar diferentes usinas que utilizam óleo, carvão, gás, geração nuclear e assim por diante. Era necessário entender a eficiência em 'pombos' de cada gerador, e o combustível condicional é essa unidade de medida. É determinado pela caloria do combustível: uma tonelada de combustível convencional é aproximadamente igual a uma tonelada de carvão mineral. Existem tabelas de conversão para diferentes tipos de combustível. Por exemplo, para a linhita, os indicadores são quase duas vezes piores. No entanto, a caloria não está relacionada ao rublo. É como gasolina e diesel: não é garantido que se o diesel custar 35 rublos e a gasolina 92 custar 32 rublos, o diesel será mais eficiente em termos calóricos.

O terceiro fator é a complexidade dos cálculos. Condicionalmente, com base na experiência do funcionário, são calculadas duas ou três opções, e frequentemente é escolhido o melhor modo da história de períodos anteriores para cargas e condições climáticas semelhantes. Naturalmente, os funcionários acreditam que escolhem os modos mais otimizados e acham que nenhum modelo matemático pode superá-los.

Chegamos. Para resolver a tarefa, preparamos um gêmeo digital — um modelo de simulação da estação. É quando, por meio de abordagens especiais, simulamos todos os processos tecnológicos para cada unidade de equipamento, equilibramos balanços de vapor e energia e obtemos um modelo preciso de operação da usina termelétrica.

Para criar o modelo, utilizamos:

• A estrutura e as características do passaporte do equipamento.
• As características obtidas nos últimos testes do equipamento: a cada cinco anos, a usina realiza testes e atualiza as características do equipamento.
• Dados nos arquivos do sistema de automação e controle técnico e nos sistemas de contabilização sobre todos os indicadores tecnológicos disponíveis, custos e produção de calor e eletricidade. Em particular, dados dos sistemas de contabilização sobre a liberação de calor e eletricidade, assim como dos sistemas de telemetria.
• Dados de gráficos de papel em rolo e fita. Sim, esses métodos analógicos de registro dos parâmetros de operação do equipamento ainda são utilizados nas usinas elétricas russas, e nós os digitalizamos.
• Diários de papel nas usinas, onde são registrados continuamente os principais parâmetros dos modos, incluindo aqueles que não são registrados pelos sensores do sistema de automação. Um funcionário faz a ronda a cada quatro horas, transcreve as leituras e registra tudo no diário.

Ou seja, temos conjuntos de dados recuperados sobre como cada modo funcionou, quanto combustível foi fornecido, quais foram a temperatura e o consumo de vapor, e quanto de energia térmica e elétrica foi gerado na saída. A partir de milhares desses conjuntos, era necessário compilar as características de cada nó. Felizmente, já sabemos lidar com Data Mining há bastante tempo.

Descrever objetos tão complexos por meio de modelos matemáticos é extremamente difícil. E ainda mais difícil é provar ao engenheiro-chefe que nosso modelo calcula corretamente os modos de operação da estação. Portanto, decidimos utilizar complexos de engenharia especializados, permitindo compor e ajustar o modelo da usina termelétrica com base nas características construtivas e tecnológicas do equipamento. Escolhemos o software Termoflow da empresa americana TermoFlex. Agora existem análogos russos, mas naquele momento, esse pacote era o melhor em sua categoria.

Para cada unidade, são escolhidos seu design e as principais características tecnológicas. O sistema permite descrever tudo com grande detalhe, tanto em nível lógico quanto físico, incluindo a indicação do grau de depósitos nos tubos dos trocadores de calor.

Assim, o modelo do diagrama térmico da estação é descrito visualmente em termos de tecnólogos-energeticos. Os tecnólogos não têm conhecimento em programação, matemática e modelagem, mas podem escolher o design da unidade, as entradas e saídas dos equipamentos e especificar os parâmetros neles. Depois, o sistema seleciona os parâmetros mais adequados e o tecnólogo os ajusta para obter a máxima precisão em toda a gama de modos de operação. Nós nos propusemos o objetivo de garantir uma precisão de 2% para os principais parâmetros tecnológicos e conseguimos isso.

Fazer isso não foi tão simples: os dados iniciais não eram muito precisos, então nos primeiros meses, visitamos as centrais e anotamos manualmente os indicadores atuais nos manômetros, ajustando o modelo para os modos reais. Primeiro, criamos modelos das turbinas e caldeiras. Cada turbina e caldeira foi calibrada. Para verificar o modelo, formamos um grupo de trabalho e incluímos representantes das centrais.

Depois, reunimos todos os equipamentos em um esquema geral e ajustamos o modelo da central como um todo. Foi necessário trabalhar arduamente, pois encontrei muitos dados contraditórios nos arquivos. Por exemplo, encontramos modos com uma eficiência geral de 105%.

Quando se monta o esquema completo, o sistema sempre calcula o modo equilibrado: são elaborados os balanços material, elétrico e térmico. Em seguida, avaliamos como tudo em conjunto corresponde aos parâmetros reais do modo com base nas leituras dos instrumentos.

O que foi produzido

Como resultado, obtivemos um modelo preciso dos processos tecnológicos da central, baseado nas características reais do equipamento e em dados históricos. Isso possibilitou previsões mais precisas do que apenas com base nas características de teste. Conseguimos criar um simulador dos processos reais da estação, um gêmeo digital da central.

Neste simulador, foi implementada a possibilidade de realizar análises de cenários "e se..." com os indicadores especificados. Além disso, esse modelo foi utilizado para resolver o problema de otimização do funcionamento da estação real.

Foram realizados quatro cálculos de otimização:

1. O chefe de turno da estação conhece o cronograma de liberação de calor, as equipes do operador do sistema são conhecidas e o cronograma de liberação de eletricidade: quais equipamentos devem ser usados para obter o máximo de margem.
2. Escolha da composição de equipamentos com base na previsão de preços do mercado: na data definida, levando em consideração o cronograma de carga e a previsão da temperatura externa, determinamos a composição ideal dos equipamentos.
3. Submissão de pedidos no mercado com um dia de antecedência: quando temos a composição dos equipamentos e uma previsão de preços mais precisa. Calculamos e submetemos o pedido.
4. O mercado de equilíbrio – já dentro dos dias em curso, quando os gráficos elétricos e térmicos estão fixados, mas várias vezes ao dia, a cada quatro horas, as negociações são iniciadas no mercado de equilíbrio e pode-se fazer um pedido: "Eu solicito um aumento de carga de 5 MW". É necessário encontrar as porções de aumento ou diminuição de carga quando isso proporciona a maior margem.

Testes

Para testes corretos, precisávamos comparar os modos de carga padrão dos equipamentos da estação com nossas recomendações calculadas sob as mesmas condições: composição dos equipamentos, gráficos de carga e clima. Durante alguns meses, escolhemos intervalos de quatro a seis horas com gráficos estáveis. Fomos à estação (muitas vezes à noite), aguardamos até que a estação alcançasse o modo, e só então calculamos isso em um modelo de simulação. Se o chefe de turno da estação estivesse satisfeito, enviávamos a equipe operacional para ajustar as válvulas e alterar os modos dos equipamentos.

Comparámos os indicadores antes e depois. No pico, de dia e à noite, nos finais de semana e em dias úteis. Em cada modo, obtivemos economia de combustível (nesta tarefa, a margem depende do consumo de combustível). Depois, passamos completamente para os novos modos. É preciso dizer que rapidamente a estação acreditou na eficácia de nossas recomendações e, perto do final dos testes, começamos a notar com mais frequência que os equipamentos estavam funcionando nos modos que calculamos anteriormente.

Resultado do projeto

Objeto: Termelétrica com conexões transversais, 600 MW de potência elétrica, 2 400 Gcal — térmica.

Equipe: KROK — sete pessoas (especialistas tecnológicos, analistas, engenheiros), Termelétrica — cinco pessoas (especialistas de negócios, usuários principais, especialistas).
Prazo de implementação: 16 meses.

Resultados:

• Automatizamos os processos de negócios relacionados à gestão de operações e atividades no mercado atacadista.
• Realizamos testes práticos que confirmam o efeito econômico.
• Economizamos 1,2% de combustível por meio da redistribuição das cargas durante a gestão das operações.
• Conservamos 1% de combustível graças ao planejamento de curto prazo da composição do equipamento.
• Otimizamos o cálculo das etapas de solicitações de RSV com base no critério de maximização do lucro marginal.

O efeito final é de cerca de 4%.

O prazo estimado de retorno do investimento (ROI) é de 1 a 1,5 anos.

É claro que, para implementar e testar tudo isso, foi necessário modificar muitos processos e trabalhar em estreita colaboração tanto com a direção da usina quanto com a empresa geradora como um todo. Mas o resultado definitivamente valeu a pena. Conseguimos criar um gêmeo digital da estação, desenvolver procedimentos de planejamento otimizado e obter um efeito econômico real.

Fonte: habr.com