這裡有一座大型火力發電廠。它的工作原理與平常一樣：燃燒氣體，產生熱量來為房屋供暖，並為整個網路提供電力。第一項任務是加熱。第二種是將所發電力全部在批發市場上銷售。有時，即使在晴朗的寒冷天氣中也會出現雪花，但這是冷卻水塔的副作用。
普通火力發電廠由數十台渦輪機和鍋爐組成。如果精確知道所需的電力和熱量產量，那麼任務就歸結為最大限度地降低燃料成本。在這種情況下，計算歸結為選擇渦輪機和鍋爐的組成和負載百分比，以實現設備的最高效率。渦輪機和鍋爐的效率很大程度上取決於設備的類型、無需維修的運行時間、運行模式等等。還有一個問題是，在已知電價和熱量的情況下，需要決定生產和銷售多少電力才能從批發市場獲得最大利潤。那麼優化因素——利潤和設備效率——就沒那麼重要了。結果可能是設備完全低效運行，但所發的全部電力都可以以最大利潤出售。
從理論上來說，這一切早已清晰，而且聽起來很美好。問題在於在實踐中如何做到這一點。我們開始模擬每台設備以及整個車站的運作。他們來到火力發電廠，開始收集所有機組的參數，測量它們的實際特性並評估它們在不同模式下的運作。在此基礎上，我們建立了精確的模型來模擬每個設備的運行，並用於最佳化計算。展望未來，我想說，我們光是透過數學就獲得了大約 4% 的實際效率。
它成功了。但在描述我們的解決方案之前，我將從決策邏輯的角度告訴您 CHP 的工作原理。
基本的東西
發電廠的主要設備是鍋爐和渦輪機。渦輪機由高壓蒸汽驅動，進而帶動發電機旋轉，產生電力。剩餘的蒸汽能量用於供暖和熱水。鍋爐是產生蒸汽的地方。鍋爐預熱和蒸汽渦輪機啟動運行需要花費大量時間（數小時），這會直接造成燃料損失。改變負載也是如此。您需要提前計劃好這些事情。
熱電聯產設備具有最低技術要求，包括最小但穩定的運作模式，可以為家庭和工業消費者提供足夠的熱量。通常所需的熱量直接取決於天氣（氣溫）。
每個單元都有一個效率曲線和一個最大效率點：在一定的負載下，一定的鍋爐和一定的渦輪機產生最便宜的電力。便宜－就燃料消耗最小而言。
俄羅斯的大多數火力發電廠都是並聯的，所有鍋爐都在一個蒸汽收集器上運行，所有渦輪機也都由一個收集器供電。這增加了裝載設備時的靈活性，但卻大大增加了計算的複雜性。也有可能站內設備被分成幾個部分，分別在具有不同蒸汽壓力的不同收集器上運行。如果再加上內部需求的成本——泵浦、風扇、冷卻水塔的運行，以及火力發電廠圍欄後面的桑拿房的運行——那麼魔鬼也會摔斷腿。
所有設備的特性都是非線性的。每個單元都有一條曲線，其中有效率較高和較低的區域。這取決於負載：70% 時效率是一個，30% 時效率是另一個。
設備的特性各有不同。有新舊渦輪機和鍋爐，有不同設計的機組。透過正確選擇設備並在最高效率點進行最佳負載，可以降低燃料消耗，從而節省成本或提高利潤。
火力發電廠如何知道要生產多少能量？
提前三天進行規劃：提前三天知道設備的計畫組成。這些是將要啟動的渦輪機和鍋爐。粗略地說，我們知道今天將有五台鍋爐和十台渦輪機運行。我們無法啟動其他設備或關閉計劃中的設備，但我們可以改變每個鍋爐的負載，從最小到最大，並增加或減少渦輪機的功率。根據設備單位，從最大到最小的步驟為 15 到 30 分鐘。這裡的任務很簡單：選擇最佳模式並維持它們，同時考慮到操作調整。
這套裝備是從哪裡來的？ 這是根據批發市場交易的結果來決定的。電力和電力有市場。在容量市場中，製造商提交申請：「我們有某某設備，考慮到計劃的維修停機時間，最低和最高容量是這樣的。我們可以以這個價格供應150兆瓦，以這個價格供應200兆瓦，以這個價格供應300兆瓦。」這些是長期應用。另一方面，大用戶也提出請求：「我們需要這麼多能源。」具體價格取決於能源生產商所能提供的能源和消費者願意接受的能源的交集。這些容量是按一天中的每個小時確定的。
通常，火力發電廠在整個季節的負載大致相同：冬季，主要產品是熱能，夏季，主要產品是電力。較大的偏差往往與發電站本身或批發市場同一價格區的相鄰發電站的一些事故有關。但總是存在波動，這些波動極大地影響了電站的經濟效益。所需的容量可以透過三台 50% 負載的鍋爐或兩台 75% 負載的鍋爐來獲得，看看哪個效率更高。
邊際取決於市場價格和發電成本。市場價格可能使得燃燒燃料有利可圖，但電力銷售卻很有利可圖。或者可能在特定時間您需要達到技術最低水平並減少損失。您還需要記住燃料的儲量和成本：同樣的天然氣通常是有限的，超過限額的天然氣明顯更貴，更不用說燃料油了。所有這些都需要精確的數學模型來了解要提交什麼申請以及如何應對不斷變化的情況。
我們到達之前是怎麼做的
幾乎是紙面上的，基於不太精確的設備規格，與實際情況有很大差異。設備測試後，其誤差最多為實際值的正負 2%，而一年後則為正負 7-8%。測試每五年進行一次，通常頻率較低。
下一點是所有計算都是以等效燃料進行的。蘇聯採用了一種方案，透過計算某種標準燃料來比較使用燃油、煤炭、天然氣、核能發電等的不同站點。有必要了解鸚鵡中每台發電機的效率，而傳統燃料就是鸚鵡。它是由燃料的熱值決定的：一噸常規燃料約等於一噸煤。有針對不同類型燃料的換算表。例如，褐煤的情況幾乎糟糕兩倍。但卡路里含量與盧布無關。這就像汽油和柴油：如果柴油的價格是 35 盧布，而 92 號汽油的價格是 32 盧布，那麼柴油在熱值方面就更有效率，這並不是事實。
第三個因素是計算的複雜度。傳統上，根據員工的經驗，計算兩到三個選項，更常見的是從先前類似負載和天氣條件的歷史記錄中選擇最佳模式。員工自然而然地相信他們選擇的模式是最優化的，並且相信沒有任何數學模型可以超越他們。
我們來了。為了解決這個問題，我們正在準備一個數位孿生——車站的模擬模型。這是當我們使用特殊方法模擬每個設備單元的所有製程，減少蒸汽水和能量平衡並獲得火力發電廠運行的精確模型時。
為了創建模型，我們使用：
- 設備的設計和護照特性。
- 基於最新設備測試結果的特性：該站每五年對設備的特性進行測試和改進。
- 自動化過程控制系統和會計系統檔案中所有可用的技術指標、成本以及熱能和電力生產的數據。特別是來自熱力和電力供應計量系統以及遙測系統的數據。
- 來自長條圖和圓餅圖的數據。是的，俄羅斯發電廠仍然使用這種記錄設備運行參數的模擬方法，我們正在將其數位化。
- 各站點的紙本日誌不斷記錄主要運作參數，包括自動化製程控制系統的感測器未記錄的參數。巡邏員每四小時來一次，抄錄讀數並將所有內容記錄在日誌中。
也就是說，我們重建了有關什麼設備以何種模式運作、供應了多少燃料、溫度和蒸汽流量是多少以及在輸出端獲得了多少熱能和電能的資料集。需要從數千個這樣的集合中收集每個節點的特徵。幸運的是，我們已經能夠玩這個資料探勘遊戲很久了。
使用數學模型描述如此複雜的物件極為困難。而且，向總工程師證明我們的模型正確計算了車站的運作模式就更加困難了。因此，我們選擇使用專門的工程系統，使我們能夠根據設備的設計和技術特性組裝和調試火力發電廠模型。我們選擇了美國TermoFlex公司的Termoflow軟體。現在也有俄羅斯的類似產品，但當時這個套件是同類產品中最好的。
對於每個單元，選擇其設計和主要技術特性。此系統可讓您從邏輯和物理層面詳細描述一切，直至指示熱交換器管道中的沉積程度。
從而為電力工程技術人員形象化描述電站熱力迴路模型。技術人員不懂程式設計、數學和建模，但他們可以選擇單元的設計、單元的輸入和輸出並為其指定參數。然後系統本身會選擇最合適的參數，技術人員會對其進行改進，以在整個操作模式範圍內實現最高的精度。我們給自己的目標是確保模型主要製程參數的準確率達到2%，並且我們達成了這個目標。
事實證明這並不容易：初始數據不是很準確，所以在最初的幾個月裡，我們走遍了火力發電廠，手動複製壓力表的當前讀數，並將模型調整到實際模式。首先，我們製作了渦輪機和鍋爐的模型。每個渦輪機和鍋爐都經過驗證。為了測試該模型，我們成立了一個工作小組，其中包括來自火力發電廠的代表。
然後他們將所有設備組裝成一個通用方案，並對整個火力發電廠模型進行調整。我必須努力工作，因為檔案中有很多相互矛盾的數據。例如，我們發現了總效率為 105% 的模式。
當你組裝一個完整的方案時，系統總是計算一個平衡模式：編製材料、電氣和熱平衡。接下來，我們根據設備的指標來評估整體上一切與模式的實際參數的對應。
發生了什麼事
最終，我們根據設備的實際特性和歷史數據，獲得了火力發電廠製程的精確模型。這使得預測比僅基於測試特徵做出的預測更為準確。其結果是真實站點流程的模擬器，即火力發電廠的數位孿生。
該模擬器允許根據給定的指標分析「假設」情境。該模型也用於解決實際車站的最佳化運行問題。
可以實現四種優化計算：
- 車站值班主管知道供熱計劃，知道系統操作員的命令，知道電力供應計劃：哪個設備承擔什麼負載才能獲得最大的邊際效益。
- 根據市場價格預測選擇設備組成：對於給定日期，考慮到負載計劃和外部空氣溫度的預測，我們確定最佳設備組成。
- 在日前市場上提交申請：當有設備組成和更準確的價格預測時。我們計算並提交申請。
- 平衡市場已經在當前日期內，當電力和熱力計劃固定時，但每天幾次，每四個小時，平衡市場上就會啟動交易，您可以提交申請：「我要求為我加載 5 兆瓦。」當提供最大裕度時，有必要找到額外裝載或卸載的比例。
測試
為了進行正確的測試，我們需要在相同的條件下將車站的標準設備裝載模式與我們的設計建議進行比較：設備組成、裝載計劃和天氣。在幾個月的時間裡，我們選擇每天四到六個小時的時間間隔並保持穩定的時間表。他們來到車站（通常是晚上），等待車站達到運行模式，然後在模擬模型中進行計算。如果站台值班主管對一切都滿意，那麼就會派操作人員去打開閥門並改變設備模式。
我們實際上比較了前後指標。在高峰時段、白天和夜晚、週末和工作日。在每種模式下我們都節省了燃料（在此任務中，節省幅度取決於燃料消耗）。然後我們完全切換到新模式。必須說，該站很快就相信了我們建議的有效性，並且在測試即將結束時，我們越來越注意到設備正在按照我們之前計算的模式運行。
項目摘要
目標：交聯熱電聯產電廠，發電量 600 MW，熱 2 Gcal。
團隊：KROK－七人（專業技術人員、分析師、工程師），TEC－五人（商業專家、關鍵使用者、專家）。
實施週期：16個月。
結果：
- 我們實現了維護制度和批發市場運作的業務流程自動化。
- 我們進行了現場測試，證實了經濟效果。
- 在維持該模式的同時，我們透過重新分配負載節省了 1,2% 的燃料。
- 透過短期設備規劃節省了 1% 的燃料。
- 我們根據邊際利潤最大化標準優化了RSV應用階段的計算。
最終效果大概是4%左右。
此專案的預計投資回收期（ROI）為 1-1,5 年。
當然，為了實施和測試所有這些，有必要改變許多流程，並與火力發電廠的管理層和整個發電公司密切合作。但結果絕對是值得的。我們成功創建了車站的數位孿生，制定了優化規劃程序，並取得了實際的經濟效益。
來源： www.habr.com
