การจำลองการทำงานของโรงไฟฟ้าพลังความร้อนจริงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโหมด: ไอน้ำและคณิตศาสตร์

มีโรงไฟฟ้าพลังความร้อนขนาดใหญ่ มันทำงานได้ตามปกติ: เผาแก๊ส สร้างความร้อนสำหรับทำความร้อนในบ้าน และไฟฟ้าสำหรับเครือข่ายทั่วไป งานแรกคือการทำความร้อน ประการที่สองคือการขายไฟฟ้าที่ผลิตได้ทั้งหมดในตลาดขายส่ง บางครั้งแม้ในสภาพอากาศหนาวเย็น หิมะก็ปรากฏขึ้นใต้ท้องฟ้าที่แจ่มใส แต่นี่เป็นผลข้างเคียงจากการทำงานของหอทำความเย็น

โรงไฟฟ้าพลังความร้อนโดยเฉลี่ยประกอบด้วยกังหันและหม้อไอน้ำสองสามโหล หากทราบปริมาณการผลิตไฟฟ้าและความร้อนที่ต้องการอย่างแม่นยำ ภารกิจก็คือการลดต้นทุนเชื้อเพลิงให้เหลือน้อยที่สุด ในกรณีนี้ การคำนวณจะขึ้นอยู่กับการเลือกองค์ประกอบและเปอร์เซ็นต์ของการโหลดของกังหันและหม้อไอน้ำเพื่อให้บรรลุประสิทธิภาพการทำงานของอุปกรณ์สูงสุดที่เป็นไปได้ ประสิทธิภาพของกังหันและหม้อไอน้ำขึ้นอยู่กับประเภทของอุปกรณ์ เวลาทำงานโดยไม่ต้องซ่อมแซม โหมดการทำงาน และอื่นๆ อีกมากมาย มีปัญหาอีกประการหนึ่งเมื่อพิจารณาราคาไฟฟ้าและปริมาณความร้อนที่ทราบแล้ว คุณจำเป็นต้องตัดสินใจว่าจะผลิตและขายไฟฟ้าจำนวนเท่าใด เพื่อให้ได้กำไรสูงสุดจากการทำงานในตลาดขายส่ง ปัจจัยการปรับให้เหมาะสม - กำไรและประสิทธิภาพของอุปกรณ์ - มีความสำคัญน้อยกว่ามาก ผลลัพธ์อาจเป็นสถานการณ์ที่อุปกรณ์ทำงานไม่มีประสิทธิภาพโดยสิ้นเชิง แต่ปริมาณไฟฟ้าที่ผลิตได้ทั้งหมดสามารถขายได้ด้วยอัตรากำไรขั้นต้นสูงสุด

ตามทฤษฎีแล้วทั้งหมดนี้ชัดเจนและฟังดูสวยงามมานานแล้ว ปัญหาคือจะทำอย่างไรในทางปฏิบัติ เราเริ่มการสร้างแบบจำลองการจำลองการทำงานของอุปกรณ์แต่ละชิ้นและทั้งสถานีโดยรวม เรามาที่โรงไฟฟ้าพลังความร้อนและเริ่มรวบรวมพารามิเตอร์ของส่วนประกอบทั้งหมด วัดคุณลักษณะที่แท้จริงและประเมินการทำงานในโหมดต่างๆ จากข้อมูลดังกล่าว เราได้สร้างแบบจำลองที่แม่นยำเพื่อจำลองการทำงานของอุปกรณ์แต่ละชิ้น และใช้สำหรับการคำนวณการปรับให้เหมาะสมที่สุด เมื่อมองไปข้างหน้า ฉันจะบอกว่าเราได้รับประสิทธิภาพจริงประมาณ 4% เพียงเพราะคณิตศาสตร์

เกิดขึ้น. แต่ก่อนที่จะอธิบายการตัดสินใจของเรา ผมจะพูดถึงวิธีการทำงานของ CHP จากมุมมองของตรรกะในการตัดสินใจ

สิ่งพื้นฐาน

องค์ประกอบหลักของโรงไฟฟ้าคือหม้อต้มน้ำและกังหัน กังหันถูกขับเคลื่อนด้วยไอน้ำแรงดันสูงซึ่งจะหมุนเครื่องกำเนิดไฟฟ้าซึ่งผลิตกระแสไฟฟ้า พลังงานไอน้ำที่เหลือใช้สำหรับทำความร้อนและทำน้ำร้อน หม้อไอน้ำเป็นสถานที่ที่เกิดไอน้ำ ต้องใช้เวลามาก (ชั่วโมง) ในการทำความร้อนหม้อไอน้ำและเร่งกังหันไอน้ำ และนี่คือการสูญเสียเชื้อเพลิงโดยตรง เช่นเดียวกับการเปลี่ยนแปลงโหลด คุณต้องวางแผนสิ่งเหล่านี้ล่วงหน้า

อุปกรณ์ CHP มีข้อกำหนดทางเทคนิคขั้นต่ำซึ่งรวมถึงโหมดการทำงานขั้นต่ำ แต่มีความเสถียร ซึ่งเป็นไปได้ที่จะให้ความร้อนเพียงพอแก่บ้านและผู้บริโภคในอุตสาหกรรม โดยทั่วไปปริมาณความร้อนที่ต้องการจะขึ้นอยู่กับสภาพอากาศ (อุณหภูมิของอากาศ) โดยตรง

แต่ละหน่วยมีกราฟประสิทธิภาพและจุดประสิทธิภาพการทำงานสูงสุด: ที่โหลดดังกล่าว หม้อไอน้ำและกังหันดังกล่าวให้พลังงานไฟฟ้าที่ถูกที่สุด ราคาถูก - ในแง่ของการสิ้นเปลืองเชื้อเพลิงเฉพาะขั้นต่ำ

โรงไฟฟ้าพลังความร้อนร่วมของเราในรัสเซียส่วนใหญ่มีการเชื่อมต่อแบบขนาน เมื่อหม้อไอน้ำทั้งหมดทำงานบนเครื่องรวบรวมไอน้ำเพียงเครื่องเดียว และกังหันทั้งหมดก็ใช้พลังงานจากเครื่องรวบรวมไอน้ำเพียงเครื่องเดียวด้วย ซึ่งจะเพิ่มความยืดหยุ่นในการโหลดอุปกรณ์ แต่การคำนวณจะยุ่งยากอย่างมาก นอกจากนี้ยังเกิดขึ้นที่อุปกรณ์ของสถานีถูกแบ่งออกเป็นชิ้นส่วนที่ทำงานบนตัวสะสมต่าง ๆ ที่มีแรงดันไอน้ำต่างกัน และถ้าคุณเพิ่มค่าใช้จ่ายสำหรับความต้องการภายใน - การทำงานของปั๊ม, พัดลม, หอทำความเย็นและพูดตามตรงว่าซาวน่านอกรั้วของโรงไฟฟ้าพลังความร้อน - ขาของปีศาจก็จะหัก

คุณลักษณะของอุปกรณ์ทั้งหมดไม่เป็นเชิงเส้น แต่ละยูนิตมีเส้นโค้งพร้อมโซนที่มีประสิทธิภาพสูงและต่ำ ขึ้นอยู่กับโหลด: ที่ 70% ประสิทธิภาพจะเป็นหนึ่งที่ 30% จะแตกต่างกัน

อุปกรณ์มีลักษณะแตกต่างกัน มีกังหันและหม้อไอน้ำทั้งเก่าและใหม่ และมีหน่วยการออกแบบที่แตกต่างกัน ด้วยการเลือกอุปกรณ์อย่างถูกต้องและโหลดอย่างเหมาะสมที่จุดที่มีประสิทธิภาพสูงสุด คุณสามารถลดการสิ้นเปลืองน้ำมันเชื้อเพลิง ซึ่งนำไปสู่การประหยัดต้นทุนหรืออัตรากำไรที่มากขึ้น

โรงงาน CHP รู้ได้อย่างไรว่าต้องการผลิตพลังงานเท่าใด

การวางแผนดำเนินการล่วงหน้าสามวัน: ภายในสามวันจะทราบองค์ประกอบที่วางแผนไว้ของอุปกรณ์ เหล่านี้คือกังหันและหม้อไอน้ำที่จะเปิดใช้งาน หากเปรียบเทียบกันแล้ว เรารู้ว่าหม้อไอน้ำ 15 ตัวและกังหัน 30 ตัวจะทำงานในปัจจุบัน เราไม่สามารถเปิดอุปกรณ์อื่นหรือปิดอุปกรณ์ที่วางแผนไว้ได้ แต่เราสามารถเปลี่ยนภาระสำหรับหม้อไอน้ำแต่ละเครื่องจากขั้นต่ำไปสูงสุด และเพิ่มและลดกำลังของกังหันได้ ขั้นตอนจากสูงสุดไปต่ำสุดคือ XNUMX ถึง XNUMX นาที ขึ้นอยู่กับอุปกรณ์ งานที่นี่ง่ายมาก: เลือกโหมดที่เหมาะสมที่สุดและบำรุงรักษาโดยคำนึงถึงการปรับเปลี่ยนการปฏิบัติงาน

องค์ประกอบของอุปกรณ์นี้มาจากไหน? พิจารณาจากผลการซื้อขายในตลาดขายส่ง มีตลาดกำลังการผลิตและไฟฟ้า ในตลาดกำลังการผลิต ผู้ผลิตส่งใบสมัคร: “มีอุปกรณ์ดังกล่าว ซึ่งเป็นกำลังการผลิตขั้นต่ำและสูงสุด โดยคำนึงถึงการหยุดทำงานตามแผนสำหรับการซ่อมแซม ราคานี้เราสามารถส่งได้ 150 เมกะวัตต์ ราคานี้ 200 เมกะวัตต์ และราคานี้ 300 เมกะวัตต์” สิ่งเหล่านี้เป็นการใช้งานระยะยาว ในทางกลับกัน ผู้บริโภครายใหญ่ยังส่งคำขอ: “เราต้องการพลังงานมาก” ราคาเฉพาะจะถูกกำหนดโดยจุดตัดระหว่างสิ่งที่ผู้ผลิตพลังงานสามารถให้ได้กับสิ่งที่ผู้บริโภคยินดีรับ ความสามารถเหล่านี้ถูกกำหนดไว้ในแต่ละชั่วโมงของวัน

โดยทั่วไปแล้ว โรงไฟฟ้าพลังความร้อนจะรับภาระงานเท่ากันโดยประมาณตลอดทั้งฤดูกาล ในฤดูหนาวผลิตภัณฑ์หลักคือความร้อน และในฤดูร้อนคือไฟฟ้า การเบี่ยงเบนที่รุนแรงมักเกี่ยวข้องกับอุบัติเหตุบางประเภทที่สถานีหรือที่โรงไฟฟ้าที่อยู่ติดกันในเขตราคาเดียวกันของตลาดขายส่ง แต่มีความผันผวนอยู่เสมอและความผันผวนเหล่านี้ส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจของโรงงาน กำลังไฟฟ้าที่ต้องการสามารถทำได้โดยหม้อไอน้ำสามตัวที่มีโหลด 50% หรือสองตัวที่มีโหลด 75% และดูว่าอันไหนมีประสิทธิภาพมากกว่า

อัตรากำไรขั้นต้นขึ้นอยู่กับราคาตลาดและต้นทุนการผลิตไฟฟ้า ในตลาดราคาอาจเป็นผลกำไรในการเผาไหม้เชื้อเพลิง แต่ก็เป็นการดีที่จะขายไฟฟ้า หรืออาจเป็นได้ว่าในชั่วโมงใดเวลาหนึ่ง คุณจะต้องไปถึงจุดต่ำสุดทางเทคนิคและตัดการขาดทุน คุณต้องจำเกี่ยวกับปริมาณสำรองและราคาเชื้อเพลิงด้วย ก๊าซธรรมชาติมักจะมีจำกัด และก๊าซที่เกินขีดจำกัดจะมีราคาแพงกว่าอย่างเห็นได้ชัด ไม่ต้องพูดถึงน้ำมันเชื้อเพลิง ทั้งหมดนี้ต้องใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่แม่นยำเพื่อทำความเข้าใจว่าต้องส่งใบสมัครใดบ้าง และจะตอบสนองต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างไร

ก่อนที่เราจะไปถึงเป็นยังไงบ้าง

เกือบจะอยู่บนกระดาษโดยพิจารณาจากลักษณะเฉพาะของอุปกรณ์ที่ไม่ค่อยแม่นยำซึ่งแตกต่างจากของจริงอย่างมาก ทันทีหลังจากทดสอบอุปกรณ์ อย่างดีที่สุด พวกเขาจะบวกหรือลบ 2% ของความเป็นจริง และหลังจากผ่านไปหนึ่งปี - บวกหรือลบ 7-8% การทดสอบจะดำเนินการทุกๆ ห้าปี ซึ่งมักจะน้อยกว่านั้น

ประเด็นต่อไปคือการคำนวณทั้งหมดดำเนินการโดยใช้เชื้อเพลิงอ้างอิง ในสหภาพโซเวียต มีการใช้โครงการเมื่อมีการพิจารณาเชื้อเพลิงธรรมดาบางประเภทเพื่อเปรียบเทียบสถานีต่างๆ ที่ใช้น้ำมันเชื้อเพลิง ถ่านหิน ก๊าซ การผลิตนิวเคลียร์ และอื่นๆ จำเป็นต้องเข้าใจประสิทธิภาพของนกแก้วของเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแต่ละเครื่อง และเชื้อเพลิงแบบธรรมดาก็คือนกแก้วนั่นเอง มันถูกกำหนดโดยค่าความร้อนของเชื้อเพลิง: เชื้อเพลิงมาตรฐานหนึ่งตันมีค่าเท่ากับถ่านหินหนึ่งตันโดยประมาณ มีตารางการแปลงเชื้อเพลิงประเภทต่างๆ ตัวอย่างเช่น สำหรับถ่านหินสีน้ำตาล ตัวชี้วัดมีค่าแย่เกือบสองเท่า แต่ปริมาณแคลอรี่ไม่เกี่ยวข้องกับรูเบิล มันก็เหมือนกับน้ำมันเบนซินและดีเซล: ไม่ใช่ความจริงที่ว่าหากดีเซลราคา 35 รูเบิลและ 92 ราคา 32 รูเบิล ดีเซลจะมีประสิทธิภาพมากกว่าในแง่ของปริมาณแคลอรี่

ปัจจัยที่สามคือความซับซ้อนของการคำนวณ ตามอัตภาพ ตามประสบการณ์ของพนักงาน จะมีการคำนวณสองหรือสามตัวเลือก และบ่อยครั้งที่โหมดที่ดีที่สุดจะถูกเลือกจากประวัติของช่วงเวลาก่อนหน้าสำหรับปริมาณงานและสภาพอากาศที่คล้ายกัน โดยปกติแล้ว พนักงานเชื่อว่าพวกเขากำลังเลือกโหมดที่เหมาะสมที่สุด และเชื่อว่าไม่มีแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ใดที่จะเหนือกว่าพวกเขาได้

พวกเรากำลังมา. เพื่อแก้ปัญหานี้ เรากำลังเตรียม Digital Twin ซึ่งเป็นแบบจำลองของสถานี นี่คือเวลาที่เราใช้แนวทางพิเศษในการจำลองกระบวนการทางเทคโนโลยีทั้งหมดสำหรับอุปกรณ์แต่ละชิ้น รวมสมดุลของไอน้ำ-น้ำและพลังงาน และรับแบบจำลองการทำงานของโรงไฟฟ้าพลังความร้อนที่แม่นยำ

เพื่อสร้างแบบจำลองที่เราใช้:

• การออกแบบและข้อมูลจำเพาะของอุปกรณ์
• ลักษณะเฉพาะขึ้นอยู่กับผลการทดสอบอุปกรณ์ล่าสุด: ทุก ๆ ห้าปี สถานีจะทดสอบและปรับปรุงคุณลักษณะของอุปกรณ์
• ข้อมูลในคลังข้อมูลระบบควบคุมกระบวนการอัตโนมัติและระบบบัญชีสำหรับตัวบ่งชี้ทางเทคโนโลยี ต้นทุน ความร้อนและการผลิตไฟฟ้าที่มีอยู่ทั้งหมด โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลจากระบบสูบจ่ายความร้อนและไฟฟ้า รวมถึงจากระบบเทเลเมคานิกส์
• ข้อมูลจากแถบกระดาษและแผนภูมิวงกลม ใช่ วิธีการแบบอะนาล็อกของพารามิเตอร์การทำงานของอุปกรณ์บันทึกยังคงใช้อยู่ในโรงไฟฟ้าของรัสเซียและเรากำลังแปลงข้อมูลให้เป็นดิจิทัล
• บันทึกกระดาษที่สถานีซึ่งมีการบันทึกพารามิเตอร์หลักของโหมดอย่างต่อเนื่อง รวมถึงพารามิเตอร์ที่ไม่ได้บันทึกโดยเซ็นเซอร์ของระบบควบคุมกระบวนการอัตโนมัติ ไลน์แมนจะเดินไปรอบๆ ทุกสี่ชั่วโมง เขียนค่าที่อ่านใหม่และจดทุกอย่างลงในบันทึก

นั่นคือเราได้สร้างชุดข้อมูลขึ้นมาใหม่ว่าอะไรทำงานในโหมดใด ปริมาณเชื้อเพลิงที่จ่าย อุณหภูมิและไอน้ำที่ใช้ และปริมาณพลังงานความร้อนและไฟฟ้าที่เอาต์พุต จากชุดดังกล่าวหลายพันชุด จำเป็นต้องรวบรวมคุณลักษณะของแต่ละโหนด โชคดีที่เราสามารถเล่นเกม Data Mining นี้มาเป็นเวลานาน

การอธิบายวัตถุที่ซับซ้อนโดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เป็นเรื่องยากมาก และยิ่งยากยิ่งขึ้นไปอีกที่จะพิสูจน์ให้หัวหน้าวิศวกรเห็นว่าแบบจำลองของเราคำนวณโหมดการทำงานของสถานีได้อย่างถูกต้อง ดังนั้นเราจึงใช้เส้นทางของการใช้ระบบวิศวกรรมเฉพาะทางที่ช่วยให้เราสามารถประกอบและแก้ไขข้อบกพร่องแบบจำลองของโรงไฟฟ้าพลังความร้อนตามการออกแบบและคุณลักษณะทางเทคโนโลยีของอุปกรณ์ เราเลือกซอฟต์แวร์ Termoflow จากบริษัท TermoFlex ในอเมริกา ตอนนี้อะนาล็อกของรัสเซียปรากฏขึ้นแล้ว แต่ในเวลานั้นแพ็คเกจนี้ดีที่สุดในระดับเดียวกัน

สำหรับแต่ละยูนิตจะมีการเลือกการออกแบบและลักษณะทางเทคโนโลยีหลัก ระบบช่วยให้คุณสามารถอธิบายทุกอย่างได้อย่างละเอียดทั้งในระดับตรรกะและทางกายภาพ ไปจนถึงระดับของการสะสมในท่อแลกเปลี่ยนความร้อน

เป็นผลให้แบบจำลองของวงจรความร้อนของสถานีถูกอธิบายด้วยสายตาในแง่ของนักเทคโนโลยีพลังงาน นักเทคโนโลยีไม่เข้าใจการเขียนโปรแกรม คณิตศาสตร์ และการสร้างแบบจำลอง แต่พวกเขาสามารถเลือกการออกแบบหน่วย อินพุตและเอาต์พุตของหน่วย และระบุพารามิเตอร์สำหรับหน่วยเหล่านั้นได้ จากนั้นระบบจะเลือกพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด จากนั้นนักเทคโนโลยีจะปรับแต่งพารามิเตอร์เหล่านั้นเพื่อให้ได้ความแม่นยำสูงสุดสำหรับโหมดการทำงานทั้งหมด เราตั้งเป้าหมายสำหรับตัวเราเอง - เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลมีความแม่นยำ 2% สำหรับพารามิเตอร์ทางเทคโนโลยีหลักและบรรลุเป้าหมายนี้

สิ่งนี้กลายเป็นว่าไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะทำ: ข้อมูลเริ่มต้นไม่แม่นยำมากนักดังนั้นในช่วงสองสามเดือนแรกเราจึงเดินไปรอบ ๆ โรงไฟฟ้าพลังความร้อนและอ่านตัวบ่งชี้ปัจจุบันจากเกจวัดความดันด้วยตนเองและปรับแบบจำลองเป็น สภาพจริง ขั้นแรก เราสร้างแบบจำลองกังหันและหม้อไอน้ำ กังหันและหม้อต้มแต่ละตัวได้รับการตรวจสอบแล้ว เพื่อทดสอบแบบจำลองนี้ ได้มีการจัดตั้งคณะทำงานขึ้นและมีตัวแทนของโรงไฟฟ้าพลังความร้อนรวมอยู่ด้วย

จากนั้นเราประกอบอุปกรณ์ทั้งหมดให้เป็นโครงร่างทั่วไปและปรับแต่งโมเดล CHP โดยรวม ฉันต้องทำงานบางอย่างเนื่องจากมีข้อมูลที่ขัดแย้งกันมากมายในเอกสารสำคัญ ตัวอย่างเช่น เราพบโหมดที่มีประสิทธิภาพโดยรวม 105%

เมื่อคุณประกอบวงจรทั้งหมด ระบบจะพิจารณาโหมดสมดุลเสมอ: ความสมดุลของวัสดุ ไฟฟ้า และความร้อนจะถูกรวบรวม ต่อไป เราจะประเมินว่าทุกสิ่งที่ประกอบขึ้นนั้นสอดคล้องกับพารามิเตอร์ที่แท้จริงของโหมดตามตัวบ่งชี้จากเครื่องมืออย่างไร

เกิดอะไรขึ้น

เป็นผลให้เราได้รับแบบจำลองที่ถูกต้องของกระบวนการทางเทคนิคของโรงไฟฟ้าพลังความร้อน โดยพิจารณาจากคุณลักษณะที่แท้จริงของอุปกรณ์และข้อมูลในอดีต ซึ่งทำให้การคาดการณ์มีความแม่นยำมากกว่าการใช้คุณลักษณะการทดสอบเพียงอย่างเดียว ผลลัพธ์ที่ได้คือการจำลองกระบวนการในโรงงานจริง ซึ่งเป็นแฝดดิจิทัลของโรงไฟฟ้าพลังความร้อน

เครื่องจำลองนี้ทำให้สามารถวิเคราะห์สถานการณ์ "จะเป็นอย่างไรถ้า..." ตามตัวบ่งชี้ที่กำหนด โมเดลนี้ยังใช้เพื่อแก้ปัญหาการปรับการทำงานของสถานีจริงให้เหมาะสมอีกด้วย

เป็นไปได้ที่จะใช้การคำนวณการปรับให้เหมาะสมสี่รายการ:

1. ผู้จัดการกะสถานีทราบกำหนดการจ่ายความร้อน ทราบคำสั่งของผู้ปฏิบัติงานระบบ และทราบกำหนดการจ่ายไฟฟ้าว่าอุปกรณ์ใดจะรับโหลดใดเพื่อให้ได้อัตรากำไรสูงสุด
2. การเลือกองค์ประกอบของอุปกรณ์ตามการคาดการณ์ราคาตลาด: เราจะกำหนดองค์ประกอบที่เหมาะสมที่สุดของอุปกรณ์โดยคำนึงถึงตารางการโหลดและการคาดการณ์อุณหภูมิอากาศภายนอกในวันที่กำหนด โดยคำนึงถึงตารางการโหลดและการคาดการณ์อุณหภูมิอากาศภายนอก
3. ยื่นคำขอในตลาดล่วงหน้า XNUMX วัน: เมื่อทราบองค์ประกอบของอุปกรณ์และมีการคาดการณ์ราคาที่แม่นยำยิ่งขึ้น เราคำนวณและส่งใบสมัคร
4. ตลาดสมดุลอยู่ภายในวันปัจจุบันแล้ว เมื่อตารางไฟฟ้าและความร้อนได้รับการแก้ไข แต่หลายครั้งต่อวัน ทุกสี่ชั่วโมง การซื้อขายจะเปิดตัวในตลาดสมดุล และคุณสามารถส่งใบสมัคร: “ฉันขอให้คุณเพิ่ม 5MW ให้กับโหลดของฉัน” เราจำเป็นต้องค้นหาส่วนแบ่งของการขนถ่ายเพิ่มเติมเมื่อให้อัตรากำไรสูงสุด

ทดสอบ

เพื่อการทดสอบที่ถูกต้อง เราจำเป็นต้องเปรียบเทียบโหมดการโหลดมาตรฐานของอุปกรณ์สถานีกับคำแนะนำที่คำนวณของเราภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน: องค์ประกอบของอุปกรณ์ ตารางการโหลด และสภาพอากาศ ในช่วงสองสามเดือน เราเลือกช่วงเวลาสี่ถึงหกชั่วโมงของวันโดยมีกำหนดการที่มั่นคง พวกเขามาที่สถานี (บ่อยครั้งในเวลากลางคืน) รอให้สถานีเข้าสู่โหมดการทำงาน จากนั้นจึงคำนวณในแบบจำลองจำลอง หากหัวหน้ากะสถานีพอใจกับทุกสิ่ง เจ้าหน้าที่ปฏิบัติการก็จะถูกส่งไปหมุนวาล์วและเปลี่ยนโหมดอุปกรณ์

มีการเปรียบเทียบตัวบ่งชี้ก่อนและหลังข้อเท็จจริง ในช่วงเวลาเร่งด่วน กลางวันและกลางคืน วันหยุดสุดสัปดาห์และวันธรรมดา ในแต่ละโหมด เราประหยัดน้ำมันเชื้อเพลิงได้สำเร็จ (ในงานนี้ ส่วนต่างจะขึ้นอยู่กับปริมาณการใช้เชื้อเพลิง) จากนั้นเราก็เปลี่ยนไปสู่ระบอบการปกครองใหม่โดยสิ้นเชิง ต้องบอกว่าสถานีเชื่ออย่างรวดเร็วในประสิทธิผลของคำแนะนำของเรา และเมื่อสิ้นสุดการทดสอบ เราสังเกตเห็นมากขึ้นเรื่อยๆ ว่าอุปกรณ์ทำงานในโหมดที่เราคำนวณไว้ก่อนหน้านี้

ผลลัพธ์ของโครงการ

สิ่งอำนวยความสะดวก: CHP พร้อมการเชื่อมต่อแบบข้าม, กำลังไฟฟ้า 600 MW, พลังงานความร้อน 2 Gcal

ทีม: CROC - เจ็ดคน (ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี นักวิเคราะห์ วิศวกร), CHPP - ห้าคน (ผู้เชี่ยวชาญด้านธุรกิจ ผู้ใช้หลัก ผู้เชี่ยวชาญ)
ระยะเวลาดำเนินการ: 16 เดือน

ผล:

• เราทำให้กระบวนการทางธุรกิจในการรักษาระบอบการปกครองและการทำงานในตลาดขายส่งเป็นแบบอัตโนมัติ
• ดำเนินการทดสอบเต็มรูปแบบเพื่อยืนยันผลกระทบทางเศรษฐกิจ
• เราประหยัดเชื้อเพลิงได้ 1,2% เนื่องจากมีการกระจายโหลดระหว่างการทำงาน
• ประหยัดเชื้อเพลิงได้ 1% ด้วยการวางแผนอุปกรณ์ระยะสั้น
• เราปรับการคำนวณขั้นตอนการสมัครบน DAM ให้เหมาะสมตามเกณฑ์การเพิ่มผลกำไรส่วนเพิ่มสูงสุด

ผลสุดท้ายคือประมาณ 4%

ระยะเวลาคืนทุนโดยประมาณของโครงการ (ROI) คือ 1–1,5 ปี

แน่นอนว่าเพื่อที่จะนำไปใช้และทดสอบทั้งหมดนี้ เราต้องเปลี่ยนแปลงกระบวนการหลายอย่างและทำงานอย่างใกล้ชิดกับทั้งฝ่ายบริหารจัดการโรงไฟฟ้าพลังความร้อนและบริษัทผู้ผลิตโดยรวม แต่ผลลัพธ์ก็คุ้มค่าอย่างแน่นอน เป็นไปได้ที่จะสร้างแฝดดิจิทัลของสถานี พัฒนาขั้นตอนการวางแผนการปรับให้เหมาะสม และรับผลกระทบทางเศรษฐกิจอย่างแท้จริง

ที่มา: will.com