मोड और स्टीम को अनुकूलित करने के लिए एक वास्तविक थर्मल पावर प्लांट के संचालन की मॉडलिंग करना

एक बड़ी सीएचपी है। यह हमेशा की तरह काम करता है: यह गैस जलाता है, हीटिंग घरों के लिए गर्मी और एक सामान्य नेटवर्क के लिए बिजली पैदा करता है। पहला कार्य हीटिंग है। दूसरा थोक बाजार में सभी उत्पन्न बिजली को बेचना है। कभी-कभी बर्फ भी साफ आकाश के साथ ठंढ में दिखाई देती है, लेकिन कूलिंग टावरों का यह दुष्प्रभाव है।

औसत सीएचपीपी में दर्जनों टरबाइन और बॉयलर होते हैं। यदि बिजली और गर्मी उत्पादन के आवश्यक संस्करणों को ठीक से जाना जाता है, तो कार्य ईंधन की लागत को कम करना है। इस मामले में, उपकरण की उच्चतम संभव दक्षता प्राप्त करने के लिए टर्बाइन और बॉयलरों के लोडिंग की संरचना और प्रतिशत को चुनने के लिए गणना कम की जाती है। टर्बाइन और बॉयलर की दक्षता उपकरण के प्रकार, मरम्मत के बिना समय, संचालन के तरीके और बहुत कुछ पर निर्भर करती है। एक और समस्या है, जब बिजली और गर्मी की मात्रा के लिए ज्ञात कीमतों के साथ, आपको यह तय करने की आवश्यकता है कि थोक बाजार में काम करने से अधिकतम लाभ प्राप्त करने के लिए कितनी बिजली उत्पन्न और बेचना है। फिर अनुकूलन कारक - लाभ और उपकरण दक्षता - बहुत कम महत्वपूर्ण है। परिणाम एक शासन हो सकता है जहां उपकरण पूरी तरह से अक्षम रूप से चल रहा है, लेकिन पूरे उत्पन्न बिजली को अधिकतम मार्जिन के साथ बेचा जा सकता है।

सिद्धांत रूप में, यह सब लंबे समय से समझा गया है और सुंदर लगता है। समस्या यह है कि व्यवहार में यह कैसे किया जाए। हमने उपकरण के प्रत्येक टुकड़े के संचालन का एक सिमुलेशन और पूरे पौधे को एक पूरे के रूप में शुरू किया। हम सीएचपीपी में आए और सभी नोड्स के मापदंडों को इकट्ठा करना शुरू किया, उनकी वास्तविक विशेषताओं को मापा और विभिन्न मोड में काम का मूल्यांकन किया। उनके आधार पर, हमने प्रत्येक उपकरण के संचालन के अनुकरण के लिए सटीक मॉडल बनाए और अनुकूलन गणनाओं के लिए उनका उपयोग किया। आगे देखते हुए, मैं कहता हूँ कि हमने गणित के कारण केवल वास्तविक दक्षता का लगभग 4% जीता है।

यह निकला। लेकिन हमारे फैसलों का वर्णन करने से पहले, मैं इस बारे में बात करूंगा कि सीएचपी निर्णय लेने वाले तर्क के संदर्भ में कैसे काम करता है।

बुनियादी बातें

पावर प्लांट के मुख्य तत्व बॉयलर और टर्बाइन हैं। टर्बाइनों को उच्च दबाव वाली भाप से घुमाकर, घुमाकर, विद्युत जनरेटर द्वारा संचालित किया जाता है, जो बिजली उत्पन्न करते हैं। भाप की शेष ऊर्जा गर्म और गर्म पानी में जाती है। बॉयलर ऐसी जगहें हैं जहां भाप बनाई जाती है। बॉयलर को गर्म करने और भाप टरबाइन को तेज करने में बहुत समय (घंटों) लगता है, और यह ईंधन का प्रत्यक्ष नुकसान है। वही लोड परिवर्तन के लिए जाता है। आपको ऐसी चीजों को पहले से योजना बनाने की आवश्यकता है।

सीएचपी उपकरण में एक तकनीकी न्यूनतम है, जिसमें एक न्यूनतम शामिल है, लेकिन साथ ही, स्थिर संचालन मोड, जिसमें घरों और औद्योगिक उपभोक्ताओं को पर्याप्त मात्रा में गर्मी प्रदान करना संभव है। आमतौर पर गर्मी की आवश्यक मात्रा सीधे मौसम (वायु तापमान) पर निर्भर करती है।

प्रत्येक इकाई में एक कार्यकुशलता वक्र और कार्य कुशलता के लिए अधिकतम मूल्य का एक बिंदु है: इस तरह के भार के साथ, इस तरह के और एक बॉयलर और इस तरह के और इस तरह के एक टरबाइन सबसे सस्ती बिजली देते हैं। सस्ता - न्यूनतम विशिष्ट ईंधन खपत के साथ।

रूस में अधिकांश सीएचपीपी समानांतर कनेक्शन के साथ हैं, जब सभी बॉयलर एक स्टीम कलेक्टर पर काम करते हैं और सभी टर्बाइन भी एक कलेक्टर द्वारा संचालित होते हैं। यह उपकरण लोड करते समय लचीलापन जोड़ता है, लेकिन गणनाओं को बहुत जटिल करता है। ऐसा भी होता है कि स्टेशन के उपकरण को विभिन्न भागों में विभाजित किया जाता है जो विभिन्न कलेक्टरों पर विभिन्न वाष्प दबावों के साथ काम करते हैं। और अगर आप घरेलू जरूरतों की लागत जोड़ते हैं - पंपों, पंखे, कूलिंग टावरों का संचालन और, ईमानदार होने के लिए, थर्मल पावर प्लांट की बाड़ के पीछे सौना - तो लानत पैर टूट जाएगा।

सभी उपकरणों की विशेषताएं गैर-रैखिक हैं। प्रत्येक इकाई में क्षेत्रों के साथ एक वक्र होता है जहां दक्षता अधिक और कम होती है। यह लोड पर निर्भर करता है: 70% पर, एक दक्षता होगी, 30% पर - दूसरा।

उपकरण विशेषताओं में भिन्न होते हैं। नए और पुराने टर्बाइन और बॉयलर हैं, विभिन्न डिजाइनों की इकाइयां हैं। सही उपकरण चुनकर और अधिकतम दक्षता बिंदुओं पर इसे बेहतर तरीके से लोड करके, आप ईंधन की खपत को कम कर सकते हैं, जिससे लागत बचत या अधिक मार्जिन होता है।

थर्मल पावर प्लांट कैसे जानता है कि कितनी ऊर्जा की आवश्यकता है?

तीन दिनों के लिए योजना बनाई जाती है: तीन दिनों में उपकरण की योजना बनाई रचना ज्ञात हो जाती है। ये टरबाइन और बॉयलर हैं जिन्हें शामिल किया जाएगा। सापेक्ष रूप से, हम जानते हैं कि आज पांच बॉयलर और दस टर्बाइन काम करेंगे। हम अन्य उपकरणों को चालू नहीं कर सकते हैं या नियोजित को बंद नहीं कर सकते हैं, लेकिन हम प्रत्येक बॉयलर के लिए लोड को न्यूनतम से अधिकतम तक बदल सकते हैं, और टर्बाइनों में बिजली एकत्र और कम कर सकते हैं। उपकरण की इकाई के आधार पर, अधिकतम से न्यूनतम कदम 15 से 30 मिनट है। यहां कार्य सरल है: इष्टतम मोड चुनें और उन्हें परिचालन समायोजन के अनुरूप रखें।



यह उपकरण कहां से आया? उन्होंने थोक बाजार में व्यापार के परिणामों पर फैसला किया। बिजली और बिजली के लिए एक बाजार है। क्षमता बाजार में, निर्माता एक आवेदन प्रस्तुत करते हैं: “ऐसे और ऐसे उपकरण हैं, ये न्यूनतम और अधिकतम क्षमता हैं, मरम्मत के लिए नियोजित आउटपुट को ध्यान में रखते हैं। हम इतनी कीमत पर 150 मेगावाट, उस कीमत पर 200 मेगावाट और उस कीमत पर 300 मेगावाट जारी कर सकते हैं। ये दीर्घकालिक अनुप्रयोग हैं। दूसरी ओर, बड़े उपभोक्ता भी आवेदन जमा करते हैं: "हमें इतनी ऊर्जा चाहिए।" विशिष्ट मूल्य चौराहे पर निर्धारित किए जाते हैं कि ऊर्जा उत्पादक क्या दे सकते हैं और उपभोक्ता क्या लेना चाहते हैं। ये क्षमता दिन के हर घंटे के लिए निर्धारित की जाती हैं।



आमतौर पर, सीएचपी पूरे मौसम में लगभग एक ही भार ले जाते हैं: सर्दियों में, प्राथमिकता उत्पाद गर्मी है, और गर्मियों में, बिजली। मजबूत विचलन अक्सर स्टेशन पर या थोक बाजार के एक ही मूल्य क्षेत्र में आसन्न बिजली संयंत्रों में किसी प्रकार की दुर्घटना से जुड़े होते हैं। लेकिन हमेशा उतार-चढ़ाव होते हैं, और ये उतार-चढ़ाव संयंत्र की आर्थिक दक्षता को बहुत प्रभावित करते हैं। आवश्यक शक्ति को तीन बॉयलरों द्वारा 50% या दो के भार के साथ 75% और घड़ी के भार के साथ लिया जा सकता है, जो अधिक कुशल है।

मार्जिन बाजार की कीमतों और बिजली पैदा करने की लागत पर निर्भर करता है। बाजार में, कीमतें ऐसी हो सकती हैं कि ईंधन जलाना लाभदायक है, लेकिन बिजली बेचना अच्छा है। या शायद इसलिए कि किसी विशेष घंटे में आपको तकनीकी न्यूनतम पर जाना होगा और नुकसान कम करना होगा। आपको ईंधन के भंडार और लागत के बारे में भी याद रखने की आवश्यकता है: एक ही प्राकृतिक गैस आमतौर पर सीमित होती है, और ओवर-लिमिट गैस काफ़ी अधिक महंगा होती है, ईंधन तेल का उल्लेख नहीं करने के लिए। यह सब समझने के लिए सटीक गणितीय मॉडल की आवश्यकता होती है जो बदलते परिस्थितियों में सबमिट करने और कैसे प्रतिक्रिया दें।

हमारे आने से पहले यह कैसे किया गया था

व्यावहारिक रूप से कागज पर, उपकरणों की बहुत सटीक विशेषताओं के अनुसार नहीं, जो वास्तविक लोगों से एक बड़ा तितर बितर है। उपकरणों का सर्वोत्तम परीक्षण करने के तुरंत बाद, वे इस तथ्य के 2% प्लस या माइनस होंगे, और एक साल बाद - प्लस या माइनस 7-8%। टेस्ट हर पांच साल में किए जाते हैं, कम अक्सर।

अगला बिंदु यह है कि सभी गणना मानक ईंधन में की जाती है। यूएसएसआर में, एक योजना तब अपनाई गई थी जब इसे ईंधन तेल, कोयला, गैस, परमाणु उत्पादन और इसी तरह के विभिन्न स्टेशनों की तुलना के लिए एक निश्चित सशर्त ईंधन माना जाता था। प्रत्येक जनरेटर के तोते में दक्षता को समझना आवश्यक था, और समान ईंधन समान तोता है। यह ईंधन के कैलोरी मान से निर्धारित होता है: एक टन मानक ईंधन लगभग एक टन कोयले के बराबर होता है। विभिन्न प्रकार के ईंधन के लिए रूपांतरण तालिकाएं हैं। उदाहरण के लिए, भूरे रंग के कोयले के लिए, संकेतक लगभग दो गुना बदतर हैं। लेकिन कैलोरी सामग्री रूबल से संबंधित नहीं है। यह गैसोलीन और डीजल की तरह है: यह एक तथ्य नहीं है कि यदि डीजल की कीमत 35 रूबल है, और 92 वें की कीमत 32 रूबल है, तो डीजल कैलोरी मान में अधिक कुशल होगा।

तीसरा कारक गणना की जटिलता है। सशर्त रूप से, कर्मचारी के अनुभव के आधार पर, दो या तीन विकल्पों की गणना की जाती है, और अधिक बार समान मोड को समान लोड और मौसम की स्थिति के लिए पिछले अवधियों के इतिहास से चुना जाता है। स्वाभाविक रूप से, कर्मचारियों का मानना ​​है कि वे सबसे इष्टतम मोड चुनते हैं, और मानते हैं कि कोई भी मॉडल कभी भी उन्हें पार नहीं करेगा।

हम आते हैं। समस्या को हल करने के लिए, हम स्टेशन का एक नकली मॉडल - एक डिजिटल डबल तैयार कर रहे हैं। यह तब है, जब विशेष दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, हम प्रत्येक उपकरण के लिए सभी तकनीकी प्रक्रियाओं का अनुकरण करते हैं, भाप और पानी के संतुलन को कम करते हैं और एक थर्मल पावर प्लांट के संचालन का एक सटीक मॉडल प्राप्त करते हैं।

हमारे द्वारा उपयोग किए जाने वाले मॉडल को बनाने के लिए:

• उपकरण के डिजाइन और पासपोर्ट की विशेषताएं।
• हाल के उपकरण परीक्षणों के परिणामों के आधार पर विशेषताएं: हर पांच साल में उपकरण का परीक्षण और स्टेशन पर निर्दिष्ट किया जाता है।
• सभी उपलब्ध तकनीकी संकेतकों, लागत और गर्मी और बिजली के उत्पादन के लिए औद्योगिक नियंत्रण प्रणालियों और लेखा प्रणालियों के अभिलेखागार में डेटा। विशेष रूप से, गर्मी और बिजली मीटरिंग सिस्टम, साथ ही टेलीमेकनिक्स सिस्टम से डेटा।
• टेप और पाई पेपर चार्ट से डेटा। हां, रिकॉर्डिंग उपकरण संचालन मापदंडों के लिए इस तरह के एनालॉग तरीके अभी भी रूसी बिजली संयंत्रों में उपयोग किए जाते हैं, और हम उन्हें डिजिटल कर रहे हैं।
• स्टेशनों पर पेपर पत्रिकाएं जहां मोड के मुख्य पैरामीटर लगातार दर्ज किए जाते हैं, जिनमें एसीएस टीपी सेंसर द्वारा रिकॉर्ड नहीं किए गए हैं। क्रॉलर हर चार घंटे में एक बार चलता है, गवाही को फिर से लिखता है और पत्रिका में सब कुछ लिखता है।

यही है, हमने डेटा सेट को बहाल कर दिया है कि किस मोड पर काम किया गया है, कितना ईंधन की आपूर्ति की गई है, भाप के तापमान और प्रवाह की दर क्या है, और कितनी गर्मी और बिजली निकली है। ऐसे हजारों सेटों से, प्रत्येक नोड की विशेषताओं को इकट्ठा करना आवश्यक था। सौभाग्य से, हम लंबे समय से इस डेटा खनन को चलाने में सक्षम हैं।

गणितीय मॉडल का उपयोग करके ऐसी जटिल वस्तुओं का वर्णन करना बेहद मुश्किल है। और इससे भी अधिक मुश्किल चीफ इंजीनियर को साबित करना है कि हमारा मॉडल स्टेशन के ऑपरेटिंग मोड की सही गणना करता है। इसलिए, हम विशेष इंजीनियरिंग प्रणालियों का उपयोग करने के मार्ग पर चले गए जो हमें उपकरणों के डिजाइन और तकनीकी विशेषताओं के आधार पर थर्मल पावर प्लांट के एक मॉडल की रचना और डिबग करने की अनुमति देते हैं। हमने अमेरिकी कंपनी TermoFlex के टर्मोफ्लो सॉफ्टवेयर को चुना। अब रूसी समकक्ष हैं, लेकिन उस समय यह यह पैकेज था जो अपनी कक्षा में सर्वश्रेष्ठ था।

प्रत्येक इकाई के लिए, इसके डिजाइन और बुनियादी तकनीकी विशेषताओं का चयन किया जाता है। सिस्टम आपको तार्किक और शारीरिक दोनों स्तरों पर महान विस्तार से सब कुछ का वर्णन करने की अनुमति देता है, हीट एक्सचेंजर्स की ट्यूबों में जमा की डिग्री को इंगित करने के लिए।



नतीजतन, स्टेशन के थर्मल सर्किट के मॉडल को ऊर्जा प्रौद्योगिकीविदों के संदर्भ में नेत्रहीन रूप से वर्णित किया गया है। टेक्नोलॉजिस्ट प्रोग्रामिंग, गणित और मॉडलिंग में पारंगत नहीं हैं, लेकिन वे यूनिट के निर्माण, इकाइयों के इनपुट और आउटपुट का चयन कर सकते हैं और उन पर पैरामीटर निर्दिष्ट कर सकते हैं। इसके अलावा, सिस्टम स्वयं सबसे उपयुक्त मापदंडों का चयन करता है, और टेक्नोलॉजिस्ट उन्हें परिष्कृत करता है ताकि ऑपरेटिंग मोड की पूरी रेंज के लिए अधिकतम सटीकता प्राप्त हो सके। हमने खुद के लिए एक लक्ष्य निर्धारित किया - मुख्य तकनीकी मापदंडों के लिए मॉडल 2% की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए और इसे हासिल किया।





यह इतना सरल नहीं निकला: प्रारंभिक डेटा बहुत सटीक नहीं थे, इसलिए पहले कुछ महीनों के लिए हम थर्मल पावर स्टेशन पर गए और मैन्युअल रूप से दबाव गेज से वर्तमान संकेतकों को लिखा और मॉडल को वास्तविक मोड में ट्यून किया। पहले टर्बाइन और बॉयलर के मॉडल बनाए। प्रत्येक टरबाइन और बॉयलर को कैलिब्रेट किया गया था। मॉडल का परीक्षण करने के लिए, एक कार्य समूह बनाया गया था और टीपीपी के प्रतिनिधियों को इसमें शामिल किया गया था।



फिर उन्होंने सभी उपकरणों को एक सामान्य सर्किट में इकट्ठा किया और एक पूरे के रूप में थर्मल पावर प्लांट के मॉडल को ट्यून किया। मुझे काम करना था, क्योंकि अभिलेखागार में बहुत सारे परस्पर विरोधी डेटा थे। उदाहरण के लिए, हमें 105% की कुल दक्षता वाले मोड मिले।

जब आप एक पूर्ण सर्किट को इकट्ठा करते हैं, तो सिस्टम हमेशा एक संतुलित मोड पर विचार करता है: सामग्री, विद्युत और थर्मल संतुलन संकलित किए जाते हैं। अगला, हम मूल्यांकन करते हैं कि विधानसभा में सब कुछ कैसे साधनों से संकेतक के अनुसार मोड के वास्तविक मापदंडों से मेल खाता है।

क्या हुआ?

परिणामस्वरूप, हमें सीएचपी संयंत्र की तकनीकी प्रक्रियाओं का एक सटीक मॉडल मिला, जो उपकरण और ऐतिहासिक डेटा की वास्तविक विशेषताओं पर आधारित था। इसने हमें केवल परीक्षण विशेषताओं के आधार पर अधिक सटीक भविष्यवाणी करने की अनुमति दी। परिणाम स्टेशन की वास्तविक प्रक्रियाओं का एक सिम्युलेटर था, टीपीपी का एक डिजिटल डबल।

इस सिम्युलेटर ने निर्दिष्ट संकेतकों के अनुसार "क्या होगा ..." परिदृश्यों के अनुसार विश्लेषण करना संभव बना दिया। साथ ही, इस मॉडल का उपयोग वास्तविक स्टेशन के संचालन के अनुकूलन की समस्या को हल करने के लिए किया गया था।

यह चार अनुकूलन गणनाओं को लागू करने के लिए निकला:

1. शिफ्ट सुपरवाइज़र को हीट रिलीज़ शेड्यूल पता होता है, सिस्टम ऑपरेटर के आदेश ज्ञात होते हैं, बिजली आपूर्ति शेड्यूल ज्ञात होता है: अधिकतम मार्जिन प्राप्त करने के लिए कौन से उपकरण को लोड लेना चाहिए।
2. बाजार मूल्य पूर्वानुमान के अनुसार उपकरणों की संरचना का चयन: एक निश्चित तिथि के लिए, लोड शेड्यूल और बाहरी तापमान के पूर्वानुमान को ध्यान में रखते हुए, हम उपकरणों की इष्टतम संरचना का निर्धारण करते हैं।
3. एक दिन के लिए बाजार पर आवेदन दाखिल करना: जब उपकरणों की संरचना होती है और अधिक सटीक मूल्य पूर्वानुमान होता है। हम एक आवेदन को गिनते हैं और जमा करते हैं।
4. बैलेंसिंग मार्केट पहले से ही चालू दिन के भीतर है, जब इलेक्ट्रिक और थर्मल शेड्यूल तय होते हैं, लेकिन दिन में कई बार हर चार घंटे में ट्रेडिंग बैलेंसिंग मार्केट पर शुरू होती है, और आप एक एप्लीकेशन सबमिट कर सकते हैं: "मैं आपसे 5 MW तक लोड करने के लिए कहता हूं।" अतिरिक्त लोडिंग या अनलोडिंग का हिस्सा ढूंढना आवश्यक है, जब यह अधिकतम मार्जिन देता है।

कसौटी

सही परीक्षणों के लिए, हमें समान परिस्थितियों में अपने डिजाइन की सिफारिशों के साथ संयंत्र उपकरणों के मानक लोडिंग मोड की तुलना करने की आवश्यकता थी: उपकरण रचना, लोड शेड्यूल और मौसम। कुछ महीनों के दौरान, हमने स्थिर कार्यक्रम के साथ दिन के चार-छह घंटे के अंतराल का चयन किया। हम स्टेशन पर (अक्सर रात में) पहुंचे, स्टेशन में मोड में प्रवेश करने की प्रतीक्षा की, और उसके बाद ही सिमुलेशन मॉडल में विचार किया। यदि शिफ्ट पर्यवेक्षक सब कुछ से खुश था, तो परिचालन स्टाफ को वाल्वों को मोड़ने और उपकरण मोड को बदलने के लिए भेजा गया था।



वास्तव में पहले और बाद में तुलनात्मक संकेतक। चरम पर, दिन और रात, सप्ताहांत और सप्ताह के दिनों में। प्रत्येक मोड में, हमें ईंधन की बचत मिली (इस कार्य में, मार्जिन ईंधन की खपत पर निर्भर करता है)। फिर वे पूरी तरह से नए मोड पर चले गए। मुझे कहना होगा कि स्टेशन पर वे जल्दी से हमारी सिफारिशों की प्रभावशीलता में विश्वास करते थे, और परीक्षणों के अंत की ओर, हमने तेजी से देखा कि उपकरण पहले से गणना किए गए मोड में चल रहे थे।

परियोजना सारांश

ऑब्जेक्ट: क्रॉस-लिंक के साथ सीएचपी, 600 मेगावाट इलेक्ट्रिक पावर, 2,400 गॉल - थर्मल।

टीम: CROC - सात लोग (विशेषज्ञ प्रौद्योगिकीविद्, विश्लेषक, इंजीनियर), CHP - पांच लोग (व्यवसाय विशेषज्ञ, प्रमुख उपयोगकर्ता, विशेषज्ञ)।
कार्यान्वयन की अवधि: 16 महीने।

परिणाम:

• थोक बाजार में शासन करने और काम करने की स्वचालित व्यावसायिक प्रक्रियाएँ।
• आर्थिक प्रभाव की पुष्टि करने वाले क्षेत्र परीक्षण आयोजित किए गए।
• रखरखाव के दौरान भार के पुनर्वितरण के कारण ईंधन का 1.2% बचा।
• अल्पकालिक उपकरण संरचना योजना के कारण ईंधन का 1% बचाया।
• हमने सीमांत लाभ को अधिकतम करने की कसौटी पर आरएसवी के लिए अनुप्रयोगों के चरणों की गणना को अनुकूलित किया।

अंतिम प्रभाव लगभग 4% है।

अनुमानित परियोजना पेबैक अवधि (आरओआई) 1-1.5 वर्ष है।

बेशक, यह सब लागू करने और परीक्षण करने के लिए, मुझे कई प्रक्रियाओं को बदलना पड़ा और सीएचपी और निर्माण कंपनी दोनों के प्रबंधन के साथ मिलकर काम करना पड़ा। लेकिन परिणाम निश्चित रूप से इसके लायक था। अनुकूलन योजना प्रक्रियाओं को विकसित करने और वास्तविक आर्थिक प्रभाव प्राप्त करने के लिए स्टेशन का एक डिजिटल डबल बनाना संभव था।