有一个大的热电联产。 它像往常一样工作：它燃烧天然气，产生热量供暖，并为公共网络供电。 第一项任务是加热。 第二是在批发市场上出售所有发电。 有时即使在晴朗天空的霜冻中也会出现积雪，但这是冷却塔的副作用。
平均CHPP由几十个涡轮机和锅炉组成。 如果确切知道了所需的发电量和热量，那么任务就是将燃料成本降至最低。 在这种情况下，将计算简化为选择涡轮机和锅炉的组成和负载百分比，以实现设备的最高效率。 涡轮机和锅炉的效率在很大程度上取决于设备的类型，不需维修的时间，操作模式等等。 还有一个问题，当以已知的电价和热量价格计算时，您需要确定要生产和销售多少电力，以便在批发市场上工作获得最大的利润。 然后，优化因素-利润和设备效率-就不那么重要了。 结果可能是设备完全无法高效运行的状态，但是可以将所产生的全部电力以最大的利润出售。
从理论上讲，所有这些都早已被理解并且听起来很美。 问题是如何在实践中做到这一点。 我们开始模拟每台设备以及整个工厂的运行情况。 我们来到CHPP，开始收集所有节点的参数，测量它们的实际特征并以不同的方式评估工作。 基于它们，我们创建了精确的模型来模拟每台设备的运行，并将其用于优化计算。 展望未来，我要说的是，仅仅因为数学，我们就赢得了大约4％的实际效率。
原来如此。 但是在描述我们的决定之前，我将讨论CHP如何根据决策逻辑进行工作。
基本的东西
发电厂的主要元素是锅炉和涡轮机。 涡轮由高压蒸汽驱动旋转，进而使产生电能的发电机旋转。 蒸汽的剩余能量用于加热和热水。 锅炉是产生蒸汽的地方。 加热锅炉并加速蒸汽轮机需要花费大量时间（小时），这是燃料的直接损失。 负载变化也是如此。 您需要事先计划这些事情。
CHP设备具有技术最低要求，其中包括最低要求，但同时要有稳定的运行模式，在这种模式下可以为家庭和工业用户提供足够的热量。 通常，所需的热量直接取决于天气（气温）。
每个单元都有一条效率曲线和一个工作效率的最大值点：在这样的负载下，这样的锅炉和这种涡轮机提供了最便宜的电力。 便宜-在最低油耗的意义上。
当所有锅炉在一个蒸汽收集器上运行且所有涡轮机也由一个收集器供电时，俄罗斯的大多数CHPP都采用并联连接。 这增加了装载设备时的灵活性，但极大地简化了计算。 也有可能将工作站的设备分为几个部分，这些部分在具有不同蒸气压的不同收集器上运行。 而且，如果您加上国内需求的成本-泵，风扇，冷却塔的运行，以及老实说，在火力发电厂围栏后面的桑拿房的运行，那么魔鬼将在这里摔断腿。
所有设备的特性都是非线性的。 每个单元都有一条曲线，其中的区域效率更高。 这取决于负载：效率为70％时，效率为30％，另一效率为30％。
设备的特性不同。 有新旧涡轮机和锅炉，有不同设计的机组。 通过选择合适的设备并在最高效率的点进行最佳装载，您可以减少燃油消耗，从而节省成本或提高利润。
火力发电厂如何知道需要多少能量？
计划提前三天进行：在三天内就知道设备的计划组成。 这些是将包括的涡轮机和锅炉。 相对而言，我们知道今天将有五台锅炉和十台涡轮机运转。 我们无法打开其他设备或关闭计划中的设备，但可以将每个锅炉的负载从最小更改为最大，并收集和减少涡轮机的功率。 从最大到最小的步长为15到30分钟，具体取决于设备的单位。 在这里，任务很简单：选择最佳模式并使其与操作调整保持一致。
这个设备是从哪里来的？ 他决定了批发市场上的交易结果。 有电力和电力市场。 在容量市场上，制造商提交了一个申请：“有这样的设备，这些是最小和最大容量，并考虑了计划的维修输出。 我们可以按这样的价格发行150 MW，按该价格发行200 MW，按该价格发行300 MW。” 这些是长期应用。 另一方面，大型消费者也提交了申请：“我们需要那么多精力”。 具体价格是由能源生产者可以提供的价格与消费者想要获得的价格的交点决定的。 这些容量是一天中每小时确定的。
通常，热电联产在整个季节中承担的负荷大致相同：冬天，优先产品是热量，夏天是电力。 严重偏差通常与电站本身或批发市场相同价格区域中相邻电厂的某种事故有关。 但是总会有波动，这些波动极大地影响了工厂的经济效率。 所需功率可以由三个负荷为50％的锅炉或两个负荷为75％的锅炉获取，并且可以提高效率。
保证金取决于市场价格和发电成本。 在市场上，价格可能如此有利可图，以燃烧燃料为生，但出售电力则为好。 或者也许是这样，以便在特定时间您需要达到技术最低要求并减少损失。 您还需要记住燃料的储量和成本：相同的天然气通常受到限制，而超限的天然气则要贵得多，更不用说燃料油了。 所有这一切都需要准确的数学模型，以了解要提交哪些应用程序以及如何应对不断变化的情况。
我们到来之前是怎么做的
实际上，根据设备的不太精确的特性，它们在纸上显示，与实际特性相比有很大的差异。 最好在对设备进行测试之后，立即将其变为事实的正负2％，并在一年后-负7-8％。 测试每五年进行一次，通常不那么频繁。
接下来的一点是，所有计算均以标准燃料进行。 在苏联，当一种方案被认为是某种有条件的燃料时，便采用了该方案，以比较燃料油，煤炭，天然气，原子产生等方面的不同位置。 有必要了解每个发电机的鹦鹉的效率，并且等效燃料是同一只鹦鹉。 它由燃料的热值确定：一吨标准燃料大约等于一吨煤。 有用于不同类型燃料的转换表。 例如，褐煤的指标差了近两倍。 但是卡路里含量与卢布无关。 就像汽油和柴油：这不是事实，如果柴油的价格为35卢布，而第92的价格为32卢布，则柴油的热值将更高。
第三个因素是计算的复杂性。 根据员工的经验，有条件地计算两个或三个选项，并且在类似负载和天气条件的情况下，更经常地从以前的历史记录中选择最佳模式。 员工自然会相信自己选择了最佳的模式，并且相信没有一种模式会超越他们。
我们来 为了解决这个问题，我们正在准备一个数字双-车站的模仿模型。 在这种情况下，我们将使用特殊方法来模拟每台设备的所有工艺流程，减少蒸汽和水的平衡，并获得火力发电厂运行的准确模型。
要创建模型，我们使用：
- 设备的设计和护照特征。
- 根据最近的设备测试结果得出的特性：每五年对设备进行一次测试，并在车站进行指定。
- 工业控制系统和会计系统档案中有关所有可用技术指标，成本和热电产生的数据。 特别是来自热电计量系统以及远程机械系统的数据。
- 磁带和饼图图表中的数据。 是的，这种用于记录设备运行参数的模拟方法仍在俄罗斯发电厂中使用，我们正在对它们进行数字化处理。
- 不断记录模式主要参数的工作站上的纸质杂志，包括那些ACS TP传感器未记录的杂志。 爬虫每四个小时走一次，重写证词，并将所有内容写在日志中。
也就是说，我们已经恢复了有关什么模式有效，供应了多少燃料，蒸汽的温度和流量是多少以及产生了多少热和电的数据集。 从成千上万个这样的集合中，有必要收集每个节点的特征。 幸运的是，我们已经能够玩此数据挖掘很长时间了。
使用数学模型描述这种复杂的对象非常困难。 甚至要向总工程师证明我们的模型正确地计算出站的运行模式更为困难。 因此，我们沿着使用专业工程系统的道路前进，该系统使我们能够根据设备的设计和技术特征来组成和调试火力发电厂的模型。 我们选择了美国TermoFlex公司的Termoflow软件。 现在有俄罗斯的同行，但当时是这个方案是同类中最好的方案。
对于每个单元，都要选择其设计和基本技术特征。 该系统使您能够在逻辑和物理层面上详细描述所有内容，直至指示出热交换器管内的沉积程度。
结果，根据能源技术人员的形象描述了该站的热回路模型。 技术人员并不精通编程，数学和建模，但是他们可以选择单元构造，单元的输入和输出，并在其上指定参数。 此外，系统本身会选择最合适的参数，技术人员会对其进行优化，以便在整个操作模式范围内获得最大的精度。 我们为自己设定了一个目标-确保模型的主要技术参数的准确性为2％，并实现了这一目标。
事实并非如此简单：初始数据不是很准确，因此在最初的几个月中，我们去了火力发电厂，从压力表上手动注销了当前指标，并将模型调整为实际模式。 首先制造涡轮机和锅炉模型。 每个涡轮机和锅炉均已校准。 为了测试该模型，创建了一个工作组并将TPP的代表包括在内。
然后，他们将所有设备组装到通用电路中，并调整了整个火力发电厂的模型。 我不得不工作，因为存档中有很多相互冲突的数据。 例如，我们发现了总效率为105％的模式。
当您组装完整的电路时，系统始终会考虑平衡模式：编制材料，电气和热平衡。 接下来，我们根据仪器中的指示器评估装配中的所有内容如何与模式的实际参数相对应。
发生什么事了
结果，根据设备的实际特性和历史数据，我们获得了热电联产厂工艺流程的准确模型。 这使我们比仅基于测试特征更准确地进行预测。 结果是该站实际流程的仿真器，是TPP的数字两倍。
该模拟器可以根据指定的指标根据“假设情况”进行分析。 此外，该模型还用于解决优化实际电台操作的问题。
原来，它实现了四个优化计算：
- 值班主管知道放热时间表，知道系统操作员的命令，知道供电时间表：什么设备应该承担负载才能获得最大利润。
- 根据市场价格预测选择设备的组成：对于给定的日期，考虑到负荷计划和室外温度预测，我们确定设备的最佳组成。
- 提前一天在市场上提交申请：当设备组成并且价格预测更加准确时。 我们计算并提交申请。
- 平衡市场已经在当天确定了电力和热力时间表，但是每天在平衡市场上每隔四个小时就要进行几次交易，您可以提交申请：“我要求您为我装载5兆瓦的电力。” 当给出最大余量时，有必要找到额外的装载或卸载份额。
测验
为了进行正确的测试，我们需要将工厂设备的标准装载模式与我们在相同条件下的设计建议进行比较：设备组成，装载时间表和天气。 在几个月的过程中，我们选择了每天四六小时的时间间隔和稳定的时间表。 我们到达车站（通常是晚上），等待车站进入模式，然后才在模拟模型中考虑它。 如果值班主管对所有事情都满意，那么将派遣操作人员扭转阀门并改变设备模式。
实际上比较了之前和之后的指标。 在高峰，白天和黑夜，周末和工作日。 在每种模式下，我们都可以节省燃料（在此任务中，利润取决于燃料消耗）。 然后他们完全切换到新模式。 我必须说，他们在车站很快就相信了我们建议的有效性，并且在测试即将结束时，我们越来越注意到该设备正在以先前计算的模式运行。
项目总结
对象：带有交叉链接的热电联产，600 MW电力，2,400 Gcal-热能。
团队：CROC-七人（专家技术人员，分析师，工程师），CHP-五人（业务专家，关键用户，专家）。
实施期：16个月。
结果：
- 在批发市场上执行制度和工作的自动化业务流程。
- 进行了现场测试，确认了经济效果。
- 通过在维护期间重新分配负载，节省了1.2％的燃油。
- 通过短期设备组成计划，节省了1％的燃料。
- 我们通过最大化边际利润的标准优化了RSV申请步骤的计算。
最终效果约为4％。
预计项目投资回收期（ROI）为1–1.5年。
当然，为了实施和测试所有这些，我不得不更改许多流程，并与CHP和整个发电公司的管理层密切合作。 但是结果绝对值得。 可以创建车站的数字化双人间，制定优化计划程序并获得实际的经济效果。