Simulation ng pagpapatakbo ng isang tunay na thermal power plant para i-optimize ang mga mode: steam at mathematics

Mayroong isang malaking thermal power plant. Gumagana ito gaya ng dati: nagsusunog ito ng gas, bumubuo ng init para sa mga bahay na pampainit at kuryente para sa pangkalahatang network. Ang unang gawain ay pag-init. Ang pangalawa ay ang pagbebenta ng lahat ng nabuong kuryente sa wholesale market. Minsan lumilitaw ang snow kahit na sa malamig na panahon na may malinaw na kalangitan, ngunit ito ay isang side effect ng pagpapatakbo ng mga cooling tower.

Ang average na thermal power plant ay binubuo ng ilang dosenang turbine at boiler. Kung ang mga kinakailangang dami ng kuryente at pagbuo ng init ay tiyak na kilala, kung gayon ang gawain ay bumababa sa pagliit ng mga gastos sa gasolina. Sa kasong ito, ang pagkalkula ay bumaba sa pagpili ng komposisyon at porsyento ng paglo-load ng mga turbine at boiler upang makamit ang pinakamataas na posibleng kahusayan ng pagpapatakbo ng kagamitan. Ang kahusayan ng mga turbine at boiler ay lubos na nakasalalay sa uri ng kagamitan, oras ng pagpapatakbo nang walang pag-aayos, mode ng pagpapatakbo at marami pa. May isa pang problema kapag, dahil sa mga kilalang presyo para sa kuryente at dami ng init, kailangan mong magpasya kung gaano karaming kuryente ang bubuo at ibebenta upang makuha ang pinakamataas na kita mula sa pagtatrabaho sa wholesale market. Kung gayon ang kadahilanan ng pag-optimize - kita at kahusayan ng kagamitan - ay hindi gaanong mahalaga. Ang resulta ay maaaring isang sitwasyon kung saan ang kagamitan ay ganap na gumagana nang hindi epektibo, ngunit ang buong dami ng kuryenteng nabuo ay maaaring ibenta nang may pinakamataas na margin.

Sa teorya, ang lahat ng ito ay matagal nang malinaw at maganda ang tunog. Ang problema ay kung paano ito gagawin sa pagsasanay. Sinimulan namin ang simulation modelling ng pagpapatakbo ng bawat piraso ng kagamitan at ang buong istasyon sa kabuuan. Dumating kami sa thermal power plant at nagsimulang kolektahin ang mga parameter ng lahat ng mga bahagi, sinusukat ang kanilang mga tunay na katangian at sinusuri ang kanilang operasyon sa iba't ibang mga mode. Batay sa mga ito, gumawa kami ng mga tumpak na modelo upang gayahin ang pagpapatakbo ng bawat piraso ng kagamitan at ginamit ang mga ito para sa mga kalkulasyon ng pag-optimize. Sa hinaharap, sasabihin ko na nakakuha kami ng halos 4% ng tunay na kahusayan dahil lamang sa matematika.

Nangyari. Ngunit bago ilarawan ang ating mga desisyon, magsasalita ako tungkol sa kung paano gumagana ang CHP mula sa punto ng view ng lohika sa paggawa ng desisyon.

Mga pangunahing bagay

Ang mga pangunahing elemento ng isang planta ng kuryente ay mga boiler at turbine. Ang mga turbine ay hinihimok ng high-pressure na singaw, na nagpapaikot naman ng mga electric generator, na gumagawa ng kuryente. Ang natitirang enerhiya ng singaw ay ginagamit para sa pagpainit at mainit na tubig. Ang mga boiler ay mga lugar kung saan nalikha ang singaw. Ito ay tumatagal ng maraming oras (oras) upang mapainit ang boiler at mapabilis ang steam turbine, at ito ay isang direktang pagkawala ng gasolina. Ganoon din sa mga pagbabago sa pagkarga. Kailangan mong magplano para sa mga bagay na ito nang maaga.

Ang kagamitan ng CHP ay may teknikal na minimum, na kinabibilangan ng isang minimum, ngunit matatag na operating mode, kung saan posible na magbigay ng sapat na init sa mga tahanan at pang-industriya na mga mamimili. Karaniwan, ang kinakailangang halaga ng init ay direktang nakasalalay sa panahon (temperatura ng hangin).

Ang bawat yunit ay may kurba ng kahusayan at isang punto ng pinakamataas na kahusayan sa pagpapatakbo: sa ganito at ganoong pagkarga, ang ganito at ganoong boiler at ganoon at ganoong turbine ay nagbibigay ng pinakamurang kuryente. Murang - sa kahulugan ng minimal na tiyak na pagkonsumo ng gasolina.

Karamihan sa aming pinagsamang mga planta ng init at kuryente sa Russia ay may parallel na koneksyon, kapag ang lahat ng mga boiler ay gumagana sa isang steam collector at lahat ng mga turbine ay pinapagana din ng isang collector. Nagdaragdag ito ng kakayahang umangkop kapag naglo-load ng kagamitan, ngunit lubos na nagpapalubha sa mga kalkulasyon. Nangyayari din na ang kagamitan sa istasyon ay nahahati sa mga bahagi na nagpapatakbo sa iba't ibang mga kolektor na may iba't ibang mga presyon ng singaw. At kung idagdag mo ang mga gastos para sa panloob na mga pangangailangan - ang pagpapatakbo ng mga bomba, mga bentilador, mga cooling tower at, maging tapat tayo, mga sauna sa labas mismo ng bakod ng thermal power plant - kung gayon ang mga binti ng diyablo ay mabibiyak.

Ang mga katangian ng lahat ng kagamitan ay nonlinear. Ang bawat unit ay may curve na may mga zone kung saan mas mataas at mas mababa ang kahusayan. Depende ito sa pagkarga: sa 70% ang kahusayan ay magiging isa, sa 30% ay magkakaiba ito.

Ang kagamitan ay naiiba sa mga katangian. May mga bago at lumang turbine at boiler, at may mga unit ng iba't ibang disenyo. Sa pamamagitan ng wastong pagpili ng kagamitan at paglo-load nito nang mahusay sa mga punto ng pinakamataas na kahusayan, maaari mong bawasan ang pagkonsumo ng gasolina, na humahantong sa pagtitipid sa gastos o mas malaking margin.

Paano nalalaman ng planta ng CHP kung gaano karaming enerhiya ang kailangan nitong gawin?

Ang pagpaplano ay isinasagawa tatlong araw nang maaga: sa loob ng tatlong araw ang nakaplanong komposisyon ng kagamitan ay malalaman. Ito ang mga turbine at boiler na bubuksan. Sa relatibong pagsasalita, alam natin na limang boiler at sampung turbine ang gagana ngayon. Hindi namin maaaring i-on ang iba pang kagamitan o i-off ang nakaplanong isa, ngunit maaari naming baguhin ang load para sa bawat boiler mula sa minimum hanggang sa maximum, at dagdagan at bawasan ang kapangyarihan para sa mga turbine. Ang hakbang mula sa maximum hanggang minimum ay mula 15 hanggang 30 minuto, depende sa piraso ng kagamitan. Ang gawain dito ay simple: piliin ang pinakamainam na mga mode at panatilihin ang mga ito, isinasaalang-alang ang mga pagsasaayos sa pagpapatakbo.

Saan nagmula ang komposisyon ng kagamitang ito? Natukoy ito batay sa mga resulta ng pangangalakal sa wholesale market. Mayroong merkado para sa kapasidad at kuryente. Sa merkado ng kapasidad, ang mga tagagawa ay nagsumite ng isang aplikasyon: "Mayroong ganoon at ganoong kagamitan, ito ang pinakamababa at pinakamataas na kapasidad, na isinasaalang-alang ang nakaplanong outage para sa pag-aayos. Maaari kaming maghatid ng 150 MW sa presyong ito, 200 MW sa presyong ito, at 300 MW sa presyong ito.” Ito ay mga pangmatagalang aplikasyon. Sa kabilang banda, ang malalaking mamimili ay nagsusumite rin ng mga kahilingan: "Kailangan namin ng napakaraming enerhiya." Tinutukoy ang mga partikular na presyo sa intersection ng kung ano ang maaaring ibigay ng mga producer ng enerhiya at kung ano ang gustong kunin ng mga mamimili. Ang mga kapasidad na ito ay tinutukoy para sa bawat oras ng araw.

Karaniwan, ang isang thermal power plant ay nagdadala ng humigit-kumulang sa parehong pagkarga sa lahat ng panahon: sa taglamig ang pangunahing produkto ay init, at sa tag-araw ito ay kuryente. Ang mga malakas na paglihis ay kadalasang nauugnay sa ilang uri ng aksidente sa mismong istasyon o sa mga katabing power plant sa parehong price zone ng wholesale market. Ngunit palaging may mga pagbabago, at ang mga pagbabagong ito ay lubos na nakakaapekto sa kahusayan sa ekonomiya ng halaman. Ang kinakailangang kapangyarihan ay maaaring kunin ng tatlong boiler na may load na 50% o dalawa na may load na 75% at tingnan kung alin ang mas mahusay.

Ang marginality ay nakasalalay sa mga presyo sa merkado at ang halaga ng pagbuo ng kuryente. Sa merkado, ang mga presyo ay maaaring maging tulad na ito ay kumikita upang magsunog ng gasolina, ngunit ito ay mabuti upang magbenta ng kuryente. O maaaring sa isang partikular na oras kailangan mong pumunta sa minimum na teknikal at bawasan ang mga pagkalugi. Kailangan mo ring tandaan ang tungkol sa mga reserba at halaga ng gasolina: ang natural na gas ay kadalasang limitado, at ang higit sa limitasyon na gas ay kapansin-pansing mas mahal, hindi banggitin ang langis ng gasolina. Ang lahat ng ito ay nangangailangan ng mga tumpak na modelo ng matematika upang maunawaan kung aling mga aplikasyon ang isusumite at kung paano tumugon sa pagbabago ng mga pangyayari.

Kung paano ito ginawa bago kami dumating

Halos sa papel, batay sa hindi masyadong tumpak na mga katangian ng kagamitan, na naiiba nang malaki mula sa mga aktwal. Kaagad pagkatapos ng pagsubok sa kagamitan, sa pinakamainam, sila ay magiging plus o minus 2% ng katotohanan, at pagkatapos ng isang taon - plus o minus 7-8%. Ang mga pagsusulit ay isinasagawa tuwing limang taon, kadalasang mas madalang.

Ang susunod na punto ay ang lahat ng mga kalkulasyon ay isinasagawa sa reference na gasolina. Sa USSR, ang isang pamamaraan ay pinagtibay kapag ang isang tiyak na maginoo na gasolina ay isinasaalang-alang upang ihambing ang iba't ibang mga istasyon gamit ang langis ng gasolina, karbon, gas, henerasyon ng nukleyar, at iba pa. Ito ay kinakailangan upang maunawaan ang kahusayan sa mga parrots ng bawat generator, at ang maginoo gasolina ay na napaka loro. Ito ay tinutukoy ng calorific value ng gasolina: ang isang tonelada ng karaniwang gasolina ay tinatayang katumbas ng isang tonelada ng karbon. Mayroong mga talahanayan ng conversion para sa iba't ibang uri ng gasolina. Halimbawa, para sa brown na karbon ang mga tagapagpahiwatig ay halos dalawang beses na mas masama. Ngunit ang nilalaman ng calorie ay hindi nauugnay sa mga rubles. Ito ay tulad ng gasolina at diesel: hindi isang katotohanan na kung ang diesel ay nagkakahalaga ng 35 rubles, at 92 ay nagkakahalaga ng 32 rubles, kung gayon ang diesel ay magiging mas mahusay sa mga tuntunin ng calorie na nilalaman.

Ang ikatlong kadahilanan ay ang pagiging kumplikado ng mga kalkulasyon. Karaniwan, batay sa karanasan ng empleyado, dalawa o tatlong mga pagpipilian ang kinakalkula, at mas madalas ang pinakamahusay na mode ay pinili mula sa kasaysayan ng mga nakaraang panahon para sa mga katulad na pag-load at kondisyon ng panahon. Naturally, naniniwala ang mga empleyado na pinipili nila ang pinakamainam na mga mode, at naniniwala na walang mathematical model ang hihigit sa kanila.

Kami ay darating. Upang malutas ang problema, naghahanda kami ng isang digital twin - isang modelo ng simulation ng istasyon. Ito ay kapag, gamit ang mga espesyal na diskarte, ginagaya namin ang lahat ng teknolohikal na proseso para sa bawat piraso ng kagamitan, pinagsama ang steam-water at mga balanse ng enerhiya at kumuha ng tumpak na modelo ng pagpapatakbo ng thermal power plant.

Upang lumikha ng modelo na ginagamit namin:

• Disenyo at mga pagtutukoy ng kagamitan.
• Mga katangian batay sa mga resulta ng pinakabagong mga pagsubok sa kagamitan: bawat limang taon sinusuri at pinipino ng istasyon ang mga katangian ng kagamitan.
• Ang data sa mga archive ng mga automated process control system at accounting system para sa lahat ng available na teknolohikal na indicator, gastos at init at pagbuo ng kuryente. Sa partikular, ang data mula sa mga sistema ng pagsukat para sa supply ng init at kuryente, pati na rin mula sa mga sistema ng telemekanika.
• Data mula sa paper strip at pie chart. Oo, ang mga katulad na pamamaraan ng pagtatala ng mga parameter ng pagpapatakbo ng kagamitan ay ginagamit pa rin sa mga planta ng kuryente ng Russia, at ini-digitize namin ang mga ito.
• Mga log ng papel sa mga istasyon kung saan ang mga pangunahing parameter ng mga mode ay patuloy na naitala, kabilang ang mga hindi naitala ng mga sensor ng awtomatikong sistema ng kontrol ng proseso. Ang lineman ay naglalakad tuwing apat na oras, muling isinusulat ang mga nabasa at isinusulat ang lahat sa isang tala.

Iyon ay, na-reconstruct namin ang mga set ng data sa kung ano ang nagtrabaho sa kung anong mode, kung gaano karaming gasolina ang ibinigay, kung ano ang temperatura at pagkonsumo ng singaw, at kung gaano karaming thermal at elektrikal na enerhiya ang nakuha sa output. Mula sa libu-libong mga naturang set, kinakailangan upang mangolekta ng mga katangian ng bawat node. Buti na lang at matagal na nating nakalaro itong Data Mining game.

Ang paglalarawan ng mga kumplikadong bagay gamit ang mga modelo ng matematika ay napakahirap. At mas mahirap patunayan sa punong inhinyero na tama ang pagkalkula ng aming modelo sa mga operating mode ng istasyon. Samakatuwid, kinuha namin ang landas ng paggamit ng mga dalubhasang sistema ng engineering na nagpapahintulot sa amin na mag-assemble at mag-debug ng isang modelo ng isang thermal power plant batay sa disenyo at mga teknolohikal na katangian ng kagamitan. Pinili namin ang Termoflow software mula sa American company na TermoFlex. Ngayon lumitaw ang mga analogue ng Russia, ngunit sa oras na iyon ang partikular na pakete na ito ay ang pinakamahusay sa klase nito.

Para sa bawat yunit, ang disenyo at pangunahing mga teknolohikal na katangian nito ay pinili. Binibigyang-daan ka ng system na ilarawan ang lahat nang detalyado sa lohikal at pisikal na antas, hanggang sa pagpahiwatig ng antas ng mga deposito sa mga tubo ng heat exchanger.

Bilang isang resulta, ang modelo ng thermal circuit ng istasyon ay inilarawan nang biswal sa mga tuntunin ng mga technologist ng enerhiya. Hindi naiintindihan ng mga teknologo ang programming, matematika at pagmomodelo, ngunit maaari nilang piliin ang disenyo ng isang yunit, ang mga input at output ng mga yunit at tukuyin ang mga parameter para sa kanila. Pagkatapos ay pinipili ng system mismo ang pinaka-angkop na mga parameter, at pinipino ng technologist ang mga ito upang makakuha ng maximum na katumpakan para sa buong hanay ng mga operating mode. Nagtakda kami ng layunin para sa ating sarili - upang matiyak ang katumpakan ng modelo na 2% para sa pangunahing mga teknolohikal na parameter at nakamit ito.

Ito ay naging hindi napakadaling gawin: ang paunang data ay hindi masyadong tumpak, kaya sa unang dalawang buwan ay naglakad-lakad kami sa paligid ng thermal power plant at manu-manong binasa ang kasalukuyang mga indicator mula sa mga pressure gauge at itinuon ang modelo sa aktwal na mga kondisyon. Una ay gumawa kami ng mga modelo ng mga turbine at boiler. Na-verify ang bawat turbine at boiler. Upang subukan ang modelo, isang nagtatrabaho na grupo ang nilikha at ang mga kinatawan ng thermal power plant ay kasama dito.

Pagkatapos ay pinagsama-sama namin ang lahat ng kagamitan sa isang pangkalahatang pamamaraan at itinuon ang modelo ng CHP sa kabuuan. Kailangan kong gumawa ng ilang trabaho dahil maraming magkakasalungat na data sa mga archive. Halimbawa, nakakita kami ng mga mode na may pangkalahatang kahusayan na 105%.

Kapag nag-assemble ka ng isang kumpletong circuit, palaging isinasaalang-alang ng system ang balanseng mode: pinagsama-sama ang mga balanse ng materyal, elektrikal at thermal. Susunod, sinusuri namin kung paano tumutugma ang lahat ng natipon sa aktwal na mga parameter ng mode ayon sa mga tagapagpahiwatig mula sa mga instrumento.

Anong nangyari

Bilang resulta, nakatanggap kami ng tumpak na modelo ng mga teknikal na proseso ng thermal power plant, batay sa mga aktwal na katangian ng kagamitan at makasaysayang data. Pinahintulutan nitong maging mas tumpak ang mga hula kaysa batay sa mga katangian ng pagsubok lamang. Ang resulta ay isang simulator ng mga totoong proseso ng halaman, isang digital twin ng isang thermal power plant.

Ginawang posible ng simulator na ito na pag-aralan ang mga sitwasyong "paano kung..." batay sa mga ibinigay na tagapagpahiwatig. Ginamit din ang modelong ito upang malutas ang problema sa pag-optimize ng pagpapatakbo ng isang tunay na istasyon.

Posibleng ipatupad ang apat na kalkulasyon sa pag-optimize:

1. Alam ng tagapamahala ng shift ng istasyon ang iskedyul ng supply ng init, alam ang mga utos ng system operator, at alam ang iskedyul ng supply ng kuryente: kung aling kagamitan ang kukuha ng aling mga load upang makakuha ng pinakamataas na margin.
2. Ang pagpili ng komposisyon ng kagamitan batay sa pagtataya ng presyo sa merkado: para sa isang naibigay na petsa, isinasaalang-alang ang iskedyul ng pagkarga at pagtataya ng temperatura sa labas ng hangin, tinutukoy namin ang pinakamainam na komposisyon ng kagamitan.
3. Pagsusumite ng mga aplikasyon sa merkado isang araw nang maaga: kapag ang komposisyon ng kagamitan ay kilala at mayroong isang mas tumpak na pagtataya ng presyo. Kinakalkula namin at nagsumite ng aplikasyon.
4. Ang merkado ng pagbabalanse ay nasa loob na ng kasalukuyang araw, kapag ang mga iskedyul ng elektrikal at thermal ay naayos, ngunit ilang beses sa isang araw, bawat apat na oras, ang pangangalakal ay inilunsad sa merkado ng pagbabalanse, at maaari kang magsumite ng isang aplikasyon: "Hinihiling ko sa iyo na magdagdag 5 MW sa aking load.” Kailangan nating hanapin ang mga bahagi ng karagdagang pag-load o pagbabawas kapag ito ay nagbibigay ng maximum na margin.

Mga Pagsubok

Para sa tamang pagsubok, kailangan naming ihambing ang mga karaniwang mode ng paglo-load ng kagamitan sa istasyon sa aming mga kalkuladong rekomendasyon sa ilalim ng parehong mga kondisyon: komposisyon ng kagamitan, mga iskedyul ng pagkarga at lagay ng panahon. Sa loob ng ilang buwan, pumili kami ng apat hanggang anim na oras na pagitan ng araw na may matatag na iskedyul. Dumating sila sa istasyon (madalas sa gabi), naghintay para sa istasyon na maabot ang operating mode, at pagkatapos ay kinakalkula ito sa modelo ng simulation. Kung ang superbisor ng shift ng istasyon ay nasiyahan sa lahat, pagkatapos ay ipinadala ang mga tauhan ng operating upang i-on ang mga balbula at baguhin ang mga mode ng kagamitan.

Ang bago at pagkatapos ng mga tagapagpahiwatig ay inihambing pagkatapos ng katotohanan. Sa peak times, araw at gabi, weekend at weekdays. Sa bawat mode, nakamit namin ang pagtitipid sa gasolina (sa gawaing ito, ang margin ay nakasalalay sa pagkonsumo ng gasolina). Pagkatapos ay ganap kaming lumipat sa mga bagong rehimen. Dapat sabihin na ang istasyon ay mabilis na naniwala sa pagiging epektibo ng aming mga rekomendasyon, at sa pagtatapos ng mga pagsubok ay lalo naming napansin na ang kagamitan ay gumagana sa mga mode na dati naming kinakalkula.

Kinalabasan ng proyekto

Pasilidad: CHP na may mga cross connection, 600 MW ng kuryente, 2 Gcal ng thermal power.

Koponan: CROC - pitong tao (mga eksperto sa teknolohiya, analyst, inhinyero), CHPP - limang tao (mga eksperto sa negosyo, pangunahing gumagamit, mga espesyalista).
Panahon ng pagpapatupad: 16 na buwan.

Mga resulta:

• Awtomatiko namin ang mga proseso ng negosyo ng pagpapanatili ng mga rehimen at pagtatrabaho sa pakyawan na merkado.
• Nagsagawa ng mga malawakang pagsusuri na nagpapatunay sa epekto sa ekonomiya.
• Nakatipid kami ng 1,2% ng gasolina dahil sa muling pamimigay ng mga load sa panahon ng operasyon.
• Nakatipid ng 1% ng gasolina salamat sa panandaliang pagpaplano ng kagamitan.
• Na-optimize namin ang pagkalkula ng mga yugto ng mga aplikasyon sa DAM ayon sa pamantayan ng pag-maximize ng marginal na kita.

Ang huling epekto ay tungkol sa 4%.

Ang tinantyang payback period ng proyekto (ROI) ay 1–1,5 taon.

Siyempre, para maipatupad at masubukan ang lahat ng ito, kailangan naming baguhin ang maraming proseso at makipagtulungan nang malapit sa parehong pamamahala ng thermal power plant at sa bumubuo ng kumpanya sa kabuuan. Ngunit ang resulta ay talagang sulit. Posibleng lumikha ng digital twin ng istasyon, bumuo ng mga pamamaraan sa pagpaplano ng pag-optimize at makakuha ng tunay na epekto sa ekonomiya.

Pinagmulan: www.habr.com