KR102234570B1 - 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법 - Google Patents
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Abstract
화력발전 플랜트에서, 보일러(1),급수가열기(2)와 탈기기(3),터빈(4),복수기(5)의 물질 및 열흐름에서, 주증기량(Fmstm),터빈출구증기량(Fci),보충수량(Fmuw),응축수량(Fco),보일러공급수량(Fbfw),블로우다운량(Fbdw)과, 열량(Qmstm),터빈출구증기열량(Qci), 상기 터빈(4)과 상기 급수가열기(2) 및 상기 탈기기(3)로의 추기열량(Qestm),보충수열량(Qmuw),응축수열량(Qco),보일러공급수열량(Qbfw),블로우다운열량(Qbdw),보일러열손실량(Qloss)과,주증기온도(Tmstm),추기온도(Testm),터빈출구스팀온도(Tci),보충수온도(Tmuw),응축수온도(Tco),보일러공급수온도(Tbfw),블로우다운온도(Tbdw)와,주증기압력(Pmstm),추기압력(Pestm),터빈출구증기압력(Pci),보충수압력(Pmuw),응축수압력(Pco),보일러공급수압력(Pbfw),블로우다운압력(Pbdw)으로 정의하여, 온도 측정값과 압력 측정값을 이용하여 물/ 증기의 엔탈피를 계산하여 열수지를 산출하고, GRGII(상품명:Generalized Reduced GradientII)로 대표되는 SQP(Successive Quadratic Programming) 방법을 적용하여 상기의 물질수지와 열수지의 실험값과 측정값의 오차를 최적화하기 위한 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량을 보정하는 방법에 있어서;
상기 발열량 보정방법은, 상기 물질 및 열흐름의 실험값과 측정값의 오차의 최적화보정을 행하는 단계를 적어도 더 포함한다.
상기 발열량 보정방법은, 상기 물질 및 열흐름의 실험값과 측정값의 오차의 최적화보정을 행하는 단계를 적어도 더 포함한다.
Description
본 발명은 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 발전효율을 증대시키기 위한 연료발열량의 오차를 보정하는 방법에 관한 것이다.
본 발명은 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법을 제공하며 특히, 석탄, 바이오메스, 가스를 연료로 하는 화력발전 플랜트의 발전효율을 정확하게 계산하는데 필요한 방법을 제공한다.
통상적으로, 화력발전 플랜트의 발전효율을 정확하게 계산하는데에는 발전량을 투입열량(연료 투입량과 발열량의 곱)으로 나누어 발전효율을 계산하는데, 이 식의 분모인 연료투입에 따른 발열량의 오차를 보정하는 기술에 관한 것이다.
화력발전 플랜트의 연료의 발열량은 석탄이나 폐자재, 팜 껍질 등의 고체로서의 연료인 경우에는 야적장에서 채취한 시료를 실험실에서 분석하여 얻으며, LNG와 같이 가스사로부터 공급받는 경우에는 정기적으로 제공하는 실험성적표를 통해 얻게되고,부생가스와 같이 타 공장에서 생산하는 기체를 연료로 사용하는 경우에는 직접 연료공급 계통에 온라인 분석기를 설치하여 실시간으로 분석하거나, 온라인 분석기가 없을 때는 채취한 시료를 실험실에서 분석하여 얻도록 되어있다.
현실적으로는 일반적으로 시료 채취와 실험실 분석이 시간 간격을 두고 간헐적으로 이루어지기 때문에 시료 분석이 이루어지지 않는 대부분의 시간 동안에는 연료의 발열량 변화를 알지 못하며,
온라인 분석기를 이용하여 실시간으로 발열량을 분석하는 경우에도 실제 연료의 투입 지점과는 멀리 떨어져 있는 곳에 설치되어 정확성이 결여되고, 근본적으로는 분석기 자체의 정확성에 문제가 있어 고효율의 발전성능을 기대하기 어려운 문제점이 있었다.
상기와 같이 투입되는 연료의 시료를 직접 분석하는 종래의 방식에서는 시시각각으로 변하는 연료의 발열량을 실시간으로 알지 못하기 때문에 가장 최근의 분석값을 기준으로 발열량을 가정하여 발전효율을 계산할 수밖에 없으며, 이 때 실제 투입한 연료의 발열량과 차이에 비례하여 발전효율 계산에서의 오차 발생은 불가피하다.
이러한 문제점 보완을 위해서 더욱 자주 시료 분석을 실시하거나 온라인 분석기를 설치하는 것이 필요하겠으나, 플랜트 운영에서 발생하는 현실적인 문제와 발열량 분석기의 기술적 한계로 인해 오차를 의미 있는 수준까지 줄이는 데는 기존의 방식에는 한계가 있어 왔다.
없슴.
본 발명은 화력발전 플랜트를 대상으로 효율계산의 정확성을 향상하기 위한 연료 발열량의 실험값 오차를 보정하는 기술이며,
플랜트의 물질수지와 열 수지가 성립하는 조건하에서, 물질수지와 열 수지의 측정값과 보정값의 차이가 최소가 되도록, 계측기의 오차를 보정하는 기술인 데이터 보정(Data Reconciliation) 기술을 발열량의 실험값 오차 보정에 적용하는 것이다.
이를 통해 확보한 정확한 발전효율 모니터링으로 효율저하 발생 시 즉시 감지하고 적시에 조처할 수있게 함으로써 발전 생산성을 향상하는데 이용 가능하다.
상기하는 목적을 달성하기 위한 본 발명은,
보일러(1),급수가열기(2)와 탈기기(3),터빈(4),복수기(5)를 구비하는 화력발전플랜트에서, 상기 보일러(1), 상기 급수가열기(2), 상기 탈기기(3), 상기 터빈(4), 상기 복수기(5)의 물질수지와,
주증기량(Fmstm),터빈출구증기량(Fci),보충수량(Fmuw),응축수량(Fco),보일러공급수량(Fbfw),블로우다운량(Fbdw)과,열량(Qmstm),터빈출구증기열량(Qci), 상기 터빈(4)과 상기 급수가열기(2) 및 상기 탈기기(3)로의 추기열량(Qestm),보충수열량(Qmuw),응축수열량(Qco),보일러공급수열량(Qbfw),블로우다운열량(Qbdw),보일러열손실량(Qloss)과,주증기온도(Tmstm),추기온도(Testm),터빈출구스팀온도(Tci),보충수온도(Tmuw),응축수온도(Tco),보일러공급수온도(Tbfw),블로우다운온도(Tbdw)와,주증기압력(Pmstm),추기압력(Pestm),터빈출구증기압력(Pci),보충수압력(Pmuw),응축수압력(Pco),보일러공급수압력(Pbfw),블로우다운압력(Pbdw)으로 정의하여 온도 측정값과 압력 측정값을 이용하여 물/ 증기의 엔탈피를 계산하여 열수지를 산출하고, GRGII(상품명:Generalized Reduced GradientII)로 대표되는 SQP(Successive Quadratic Programming)로 분류되는 방법을 적용하여 상기의 물질수지와 열수지의 실험값과 측정값의 오차를 최적화하기 위한 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량을 보정하는 방법에 있어서;
상기 발열량 보정방법은,
상기 물질수지의 실험값과 측정값의 오차의 최적화보정을 행하는 단계를 적어도 더 포함하고, 상기 최적화보정 단계는;
보일러(1),급수가열기(2)와 탈기기(3),터빈(4),복수기(5)를 구비하는 화력발전플랜트에서, 상기 보일러(1), 상기 급수가열기(2), 상기 탈기기(3), 상기 터빈(4), 상기 복수기(5)의 물질수지와,
주증기량(Fmstm),터빈출구증기량(Fci),보충수량(Fmuw),응축수량(Fco),보일러공급수량(Fbfw),블로우다운량(Fbdw)과,열량(Qmstm),터빈출구증기열량(Qci), 상기 터빈(4)과 상기 급수가열기(2) 및 상기 탈기기(3)로의 추기열량(Qestm),보충수열량(Qmuw),응축수열량(Qco),보일러공급수열량(Qbfw),블로우다운열량(Qbdw),보일러열손실량(Qloss)과,주증기온도(Tmstm),추기온도(Testm),터빈출구스팀온도(Tci),보충수온도(Tmuw),응축수온도(Tco),보일러공급수온도(Tbfw),블로우다운온도(Tbdw)와,주증기압력(Pmstm),추기압력(Pestm),터빈출구증기압력(Pci),보충수압력(Pmuw),응축수압력(Pco),보일러공급수압력(Pbfw),블로우다운압력(Pbdw)으로 정의하여 온도 측정값과 압력 측정값을 이용하여 물/ 증기의 엔탈피를 계산하여 열수지를 산출하고, GRGII(상품명:Generalized Reduced GradientII)로 대표되는 SQP(Successive Quadratic Programming)로 분류되는 방법을 적용하여 상기의 물질수지와 열수지의 실험값과 측정값의 오차를 최적화하기 위한 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량을 보정하는 방법에 있어서;
상기 발열량 보정방법은,
상기 물질수지의 실험값과 측정값의 오차의 최적화보정을 행하는 단계를 적어도 더 포함하고, 상기 최적화보정 단계는;
Ffuel은 연료유량값, Fmi은 스트림 i의 유량 측정값, Fdi는 스트림 i의 유량 측정값의 보정값, wi는 스트림 i의 오차보정 비중인자, n은 유량 측정값의 총 개수이며, LHV는 저위발열량(Lower Heating Value), LHVm는 발열량 실험값, LHVd는 발열량 보정값, wLHV는 발열량 오차보정 비중인자로 정의하여,
를 목적함수로 하는 수식에 기초하여, 상기 목적함수 Φ 가 최소가 되도록 Fdi와 LHVd를 결정하는 최적화를 수행하되, 상기 목적함수에 사용되는 변수의 식은,
Qf = Ffuel * LHV, Qbfw = Fbfw * H(Tbfw, Pbfw), Qmstm = Fmstm * H(Tmstm, Pmstm), Qbdw = Fbdw * H(Tbdw, Pbdw), Qestm = Festm * H(Testm, Pestm), Qci = Fci * H(Tci, Pci), Qco = Fco * H(Tco, Pco), Qmuw = Fmuw * H(Tmuw, Pmuw)로 정의되어 실험값과 측정값의 차이가 최소가 되도록 보정을 행하는 단계;
인 것을 특징으로 한다.
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본 발명은 시료를 직접 분석하는 종래의 방식의 문제점을 해소하게 되며, 연료 발열량 오차를 실시간으로 제거하는 데에 목적및 효과가 있으며, 결과적으로는 발전효율을 정확하게 모니터링함으로써 발전효율 저하를 신속하게 감지하고 이를 적시에 해소하여 플랜트의 생산성을 향상시키는 효과를 가진다.
도 1은 본 발명의 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법이 적용되는 통상적인 발전플랜트에서의 주요설비와 H2O 물질의 흐름도와 그 측정변수를 도시하는 설명도.
도 2는 본 발명의 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법이 적용되는 통상적인 발전플랜트에서의 주요설비와 열흐름도와 그 측정변수를 도시하는 설명도.
도 3은 본 발명의 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법이 적용되는 통상적인 발전플랜트에서의 주요설비와 온도측정의 개소와 그 측정변수를 도시하는 설명도.
도 4는 본 발명의 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법이 적용되는 통상적인 발전플랜트에서의 주요설비와 압력측정의 개소와 그 측정변수를 도시하는 설명도.
도 5는 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 연료발열량 실험값의 트랜드도.
도 6은 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 투입열량의 트랜드도.
도 7은 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 연료발열량 보정값의 트랜드도.
도 8은 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 연료 발열량 보정값을 이용한 투입열량의 트랜드도.
도 8은 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 연료 발열량 보정값을 이용한 투입열량의 트랜드도.
도 9는 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 발전량 측정값의 트랜드도.
도 10은 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 연료 발열량 보정값을 이용한 발전효율의 실험값의 트랜드도.
도 11은 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 연료 발열량 보정값을 이용한 발전효율의 트랜드도이다.
도 2는 본 발명의 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법이 적용되는 통상적인 발전플랜트에서의 주요설비와 열흐름도와 그 측정변수를 도시하는 설명도.
도 3은 본 발명의 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법이 적용되는 통상적인 발전플랜트에서의 주요설비와 온도측정의 개소와 그 측정변수를 도시하는 설명도.
도 4는 본 발명의 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법이 적용되는 통상적인 발전플랜트에서의 주요설비와 압력측정의 개소와 그 측정변수를 도시하는 설명도.
도 5는 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 연료발열량 실험값의 트랜드도.
도 6은 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 투입열량의 트랜드도.
도 7은 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 연료발열량 보정값의 트랜드도.
도 8은 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 연료 발열량 보정값을 이용한 투입열량의 트랜드도.
도 8은 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 연료 발열량 보정값을 이용한 투입열량의 트랜드도.
도 9는 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 발전량 측정값의 트랜드도.
도 10은 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 연료 발열량 보정값을 이용한 발전효율의 실험값의 트랜드도.
도 11은 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 연료 발열량 보정값을 이용한 발전효율의 트랜드도이다.
이하 첨부되는 도면과 관련하여 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 구성과 작용에 대하여 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법이 적용되는 통상적인 발전플랜트에서의 주요설비와 H2O 물질의 흐름도와 그 측정변수를 도시하는 설명도, 도 2는 통상적인 발전플랜트에서의 주요설비와 열흐름도와 그 측정변수를 도시하는 설명도, 도 3은 통상적인 발전플랜트에서의 주요설비와 온도측정의 개소와 그 측정변수를 도시하는 설명도, 도 4는 통상적인 발전플랜트에서의 주요설비와 압력측정의 개소와 그 측정변수를 도시하는 설명도, 도 5는 본 발명의 연료의 발열량 보정방법에서의 연료발열량 실험값의 트랜드도, 도 6은 투입열량의 트랜드도, 도 7은 연료발열량 보정값의 트랜드도, 도 8은 연료 발열량 보정값을 이용한 투입열량의 트랜드도, 도 8은 연료 발열량 보정값을 이용한 투입열량의 트랜드도, 도 9는 연료 발열량 보정값을 이용한 발전량 측정값의 트랜드도, 도 10은 연료 발열량 보정값을 이용한 발전효율의 실험값의 트랜드도, 도 11은 연료 발열량 보정값을 이용한 발전효율의 측정값의 트랜드도로서 함께 설명한다.
본 발명의 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정, 특히 계측시스템에서의 계측기의 보정방법을 적용, 구현하여 이하에서 설명한다.
투입연료의 발열량 오차를 보정하기 위하여 현장의 플랜트에 설치되어 있는 계측기의 측정값 오차를 보정하기 위해 사용되는 데이터 보정(Data Reconciliation)기술을 변형하여 적용한다.
데이터 보정기술은 대상 플랜트에 대해 적용한 물질 수지와 열 수지가 성립하는 조건에서, 계측기가 갖는 오차의 통계적 특성에 기반하여 측정값과 보정값의 차이가 최소가 되도록 계측기의 오차를 보정하는 기술이다.
본 발명의 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법의 특징은 화력발전 플랜트에 설치되어 있는 유량 측정값 오차와 연료의 발열량 실험값 오차를 함께 보정하도록 데이터 보정기술을 확대하여 적용하는데 있다.
데이터 보정기술에서 요구하는 물질수지는 도 1에 도시되는 통상적인 발전플랜트의 설비들인 보일러(1), 급수가열기(2)와 탈기기(3), 터빈(4), 복수기(5)를 중심으로 작성한 H2O 물질 수지를 이용한다.
그리고 열 수지는 역시 도 2에 도시되는 보일러(1), 급수가열기(2)와 탈기기(3), 터빈(4), 복수기(5)를 중심으로 작성한 것을 이용한다.
이 때 도 3의 온도 측정값과 도 4의 압력 측정값을 이용하여 물이나 증기의 엔탈피를 계산하고, 이를 이용하여 도 2의 열 수지를 산출하여 작성한다.
이렇게 작성한 H2O 물질 수지와 열 수지가 만족하도록 연료 발열량 실험값과 유량 측정값의 오차를 보정하는데 실험값과 측정값과의 오차의 크기가 최소가 되도록 계산하는 과정은,
다음의 수식으로 최적화하는 단계를 포함하는 방법으로서 표현 가능하며, 최적화 기법을 적용하여 수치해석적으로 해를 구함으로써 보정값을 얻게 되는 것이다.
최적화(즉, 오차의 최소화)보정을 위한 함수에 사용되는 변수는 하기와 같다.
도 1에 도시되는 바와 같이,
도 1에 도시되는 바와 같이,
보일러(1), 급수가열기(2)와 탈기기(3), 터빈(4), 복수기(5)사이의 물질흐름에서,주증기량(Fmstm),터빈출구증기량(Fci),냉각수공급량(Fcwi),냉각수회수량(Fcwo),보충수량(Fmuw),응축수량(Fco),보일러공급수량(Fbfw),블로우다운량(Fbdw)으로 각각 명칭하고,
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도 2에 도시되는 바와 같이,
열량(Qmstm),터빈출구스팀열량(Qci),터빈(4)과 급수가열기(2) 및 탈기기(3)로의 추기열량(Qestm),냉각수공급열량(Qcwi),냉각수회수열량(Qcwo),보충수열량(Qmuw),응축수열량(Qco),보일러공급수열량(Qbfw),블로우다운열량(Qbdw),보일러열손실량(Qloss),연료공급열량(Qi)로 각각 설정한다. 여기에서 Qpwr는 발전량을 의미한다.
도 3에 도시되는 바와 같이,
보일러(1), 급수가열기(2)와 탈기기(3), 터빈(4), 복수기(5) 사이에서의 온도온도측정은,온도(Tmstm),추기온도(Testm),터빈출구스팀온도(Tci),냉각수공급온도(Tcwi),냉각수회수온도(Tcwo),보충수온도(Tmuw),응축수온도(Tco),보일러공급수온도(Tbfw),블로우다운온도(Tbdw)로 각각 이름붙여 설정한다.
또한, 도 4에 도시되는 바와 같이,
보일러(1),급수가열기(2)와 탈기기(3),터빈(4),복수기(5)사이의 배관의 측정된 압력측정값을 하기와 같이 설정하였다.
압력(Pmstm),추기압력(Pestm),터빈출구증기압력(Pci),냉각수공급압력(Pcwi),냉각수회수압력(Pcwo),보충수압력(Pmuw),응축수압력(Pco),보일러공급수압력(Pbfw),블로우다운압력(Pbdw)이다.
위의 각각의 측정변수를 이용한 열및 물질수지와, 본 발명의 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법에서의 최적화를 행하는 목적함수는 하기와 같이 얻게 되었고 프로그로밍되어 상용화할 수 있다.
여기에서 Φ는 최적화(즉, 오차의 최소화)의 목적함수를 의미하며,
Fmi은 스트림 i의 유량 측정값을, Fdi는 스트림 i의 유량 측정값의 보정값을, wi는 스트림 i의 오차보정 비중인자를, n은 도 1에 표현된 유량 측정값의 총 개수를 의미한다.
LHV는 저위발열량(Low Heating Value)을 의미하는 약자이고, LHVm는 발열량 실험값을, LHVd는 발열량 보정값을, wLHV는 발열량 오차보정 비중인자로 설정하여 의미한다.
물질 수지와 열 수지는 아래와 같으며 이 수지들을 만족하는 가운데 목적함수 Φ가 최소가 되도록 Fdi와 LHVd를 결정하는 최적화를 위 목적함수로서 도출하고자 한다.
(1) H2O 물질 수지
M1(보일러 기준) = Fbfw - Fmstm - Fbdw
M2(터빈 기준) = Fmstm - Festm - Fci
M3(급수가열기와 탈기기 기준) = Festm + Fco - Fbfw
M4(복수기 기준) = Fci + Fmuw - Fco 로 되고,
(2) 열 수지
E1(보일러 기준) = Qf + Qbfw - Qmstm - Qbdw - Qloss
E2(터빈 기준) = Qmstm - Qpwr - Qestm - Qci
E3(급수가열기와 탈기기 기준) = Qestm + Qco - Qbfw
E4(복수기 기준) = Qci + Qmuw + Qcwi - Qco - Qcwo 로 된다.
또한, 목적함수에 사용되는 도 2의 정의값은 하기와 같이 정의된다.
Qf = Ffuel * LHV
Qbfw = Fbfw * H(Tbfw, Pbfw)
Qmstm = Fmstm * H(Tmstm, Pmstm)
Qbdw = Fbdw * H(Tbdw, Pbdw)
Qmstm = Fmstm * H(Tmstm, Pmstm)
Qestm = Festm * H(Testm, Pestm)
Qci = Fci * H(Tci, Pci)
Qco = Fco * H(Tco, Pco)
Qbfw = Fbfw * H(Tbfw Pbfw)
Qmuw = Fmuw * H(Tmuw, Pmuw)
상기에서 Qpwr은 발전량 측정값, Ffuel(표1, 표2)은 연료유량값을 의미한다.
Qloss는 다양한 형태로서 발생하는바, 보일러 배기가스 열손실, 가열로 표면 복사열 손실, 투입 공기 중 수분의 잠열에 의한 손실, 불완전 연소 손실, 미연소 손실 등을 포함한 총 손실열량이 되고 투입열량의 백분율로 주어진다.
이 값은 미국기계협회(ASME)의 PTC Code에 수록된 방법으로 계산 가능하다. 여기에서 H(Ti, Pi)는 Ti, 즉 온도조건과 Pi, 즉 압력조건에서의 엔탈피를 의미하며, H2O 엔탈피 표를 통해 값을 구하거나, 이를 프로그래밍한 일반적인 소프트웨어를 이용할 수있다.
상기와 같은 목적함수로서 본 발명의 연료의 발열량 실험값 및 유량의 측정값과 이의 보정값과의 차이가 최소가 되도록 최적화 기법을 적용하여 수치해석적으로 답을 구한다.
이는 비선형최적화 문제이므로 SQP(Successive Quadratic Programming)로 분류되는 기법을 적용하여야 하며, 이러한 분석기법의 대표적인 것으로서는 GRGII(상품명:Generalized Reduced GradientII)가 있다.
발열량 실험값의 보정값을 투입 연료 유량에 곱한 값 즉, 투입열량을 발전량에 대해 나누고 100을 곱하여 발전효율을 백분율로 구한다.
[실시예 1]
실시예로서 하기의 표에 정상적인 조업 상황인 기본값을 기준으로 임의적으로 발열량을 10% 크게 오차를 부여하고, 데이터 보정기술을 적용하여 어느 정도 오차를 보정하여 기본값에 근사하는지 시뮬레이션 시험하였다.
정상적인 조업 상황인 기본값에서의 발전효율은 34.8%였으나, 오차를 갖는 발열량에서는 31.7%로서 기본값 대비 3.1% 작았다.
최적화 목적함수에서의 비중인자 wi와 wLHV는 동일한 수준의 오차를 갖는다고 가정하고 모두 1의 값을 부여하였으며, 마이크로소프트사의 엑셀의 GRGII를 이용하여 최적화를 실행하였다.
10% 큰 값의 발열량과 조업 데이터에 대해 데이터 보정기술을 적용하여 오차를 소거한 결과 하기표에서와 같이 기본값과 거의 유사한 결과를 얻었다.
데이터 보정기술의 적용 후의 발전효율은 34.7%로서 기본값에서의 34.8%와 0.1% 차이를 보였으며, 이는 오차 보정 전의 3.1% 오차를 거의 소거함을 보여준다.
| 스트림 | 변수 | 단위 | 태그 | 기본값 ① |
발열량 110% | 보정값 ② |
차이 ①-② |
| 연료 | 유량 | 톤/시간 | Ffuel | 38.54 | 38.54 | 38.54 | 0 |
| 발열량 | 메가줄/톤 | 18209.1 | 20030.0 | 18253.8 | -44.7 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qf | 194.9 | 214.4 | 195.4 | -0.5 | |
| 보일러열손실 | 비율 | % | 12 | 12 | 12 | 0 | |
| 총 열량 | 메가와트 | Qloss | 23.4 | 25.7 | 23.5 | -0.1 | |
| 발전량 | 전기 | 메가와트 | Qpwr | 67.9 | 67.9 | 67.9 | 0.0 |
| 보일러 피드 | 유량 | 톤/시간 | Fbfw | 250.0 | 250.0 | 249.8 | 0.2 |
| 온도 | ℃ | Tbfw | 225.3 | 225.3 | 225.3 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pbfw | 150.0 | 150.0 | 150.0 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 971.4 | 971.4 | 971.4 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qbfw | 67.5 | 67.5 | 67.4 | 0.0 | |
| 블로우다운 | 유량 | 톤/시간 | Fbdw | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 온도 | ℃ | Tbdw | 105.0 | 105.0 | 105.0 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pbdw | 12.0 | 12.0 | 12.0 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 441.0 | 441.0 | 441.0 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qbdw | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | |
| 유량 | 톤/시간 | Fmstm | 250.0 | 250.0 | 250.1 | -0.1 | |
| 온도 | ℃ | Tmstm | 538.0 | 538.0 | 538.0 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pmstm | 128.2 | 128.2 | 128.2 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 3444.5 | 3444.5 | 3444.5 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qmstm | 239.2 | 239.2 | 239.3 | -0.1 | |
| 터빈출구 스팀 | 유량 | 톤/시간 | Fci | 181.0 | 181.0 | 181.5 | -0.5 |
| 온도 | ℃ | Tci | 43.1 | 43.1 | 43.1 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pci | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 2243.7 | 2243.7 | 2243.7 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qci | 112.8 | 112.8 | 113.1 | -0.3 | |
| 추기 | 유량 | 톤/시간 | Festm | 69.0 | 69.0 | 68.9 | 0.1 |
| 온도 | ℃ | Testm | 308.0 | 308.0 | 308.0 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pestm | 20.0 | 20.0 | 20.0 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 3043.8 | 3043.8 | 3043.8 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qestm | 58.3 | 58.3 | 58.3 | 0.1 | |
| 냉각수 공급 | 유량 | 톤/시간 | Fcwi | 20000.0 | 20000.0 | 20056.5 | -56.5 |
| 온도 | ℃ | Tcwi | 20.0 | 20.0 | 20.0 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pcwi | 1.5 | 1.5 | 1.5 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 84.1 | 84.1 | 84.1 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qcwi | 467.0 | 467.0 | 468.3 | -1.3 | |
| 냉각수 회수 | 유량 | 톤/시간 | Fcwo | 20000.0 | 20000.0 | 20056.5 | -56.5 |
| 온도 | ℃ | Tcwo | 24.5 | 24.5 | 24.5 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pcwo | 1.5 | 1.5 | 1.5 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 102.7 | 102.7 | 102.7 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qcwo | 570.7 | 570.7 | 572.3 | -1.6 | |
| 응축수 | 유량 | 톤/시간 | Fco | 181.0 | 181.0 | 181.2 | -0.2 |
| 온도 | ℃ | Tco | 43.1 | 43.1 | 43.1 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pco | 15.0 | 15.0 | 15.0 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 181.8 | 181.8 | 181.8 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qco | 9.1 | 9.1 | 9.2 | 0.0 | |
| 보충수 | 유량 | 톤/시간 | Fco | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 온도 | ℃ | Tco | 15.0 | 15.0 | 15.0 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pco | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 63.1 | 63.1 | 63.1 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qco | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | |
| 효율 | % | 34.8 | 31.7 | 34.7 | 0.1 |
[실시예 2]
또 다른 실시예로서 하기 표에 정상적인 조업 상황인 기본값을 기준으로 임의적으로 발열량을 10% 작게 오차를 부여하고 데이터 보정기술을 적용하여 어느 정도 오차를 보정하여 기본값에 근사하는지 시뮬레이션 시험하였다.
정상적인 조업 상황인 기본값에서 발전효율은 34.8%였으나, 오차를 갖는 발열량에서는 38.7%로서 기본값 대비 3.9% 컸다.
최적화 목적함수에서의 비중인자 wi와 wLHV는 동일한 수준의 오차를 갖는다고 가정하고 모두 1의 값을 부여하였으며, 마이크로소프트사의 엑셀의 GRGII를 이용하여 최적화를 실행하였다.
10% 작은 값의 발열량과 조업 데이터에 대해 데이터 보정기술을 적용하여 오차를 소거한 결과 하기 표에서와 같이, 기본값과 거의 유사한 결과를 얻었다.
데이터 보정기술을 적용 후의 발전효율은 35.0%로서 기본값에서의 34.8%와 0.2% 차이를 보였으며, 이는 오차 보정 전의 3.9% 오차를 거의 소거함을 보여준다.
| 스트림 | 변수 | 단위 | 태그 | 기본값 ① |
발열량 90% | 보정값 ② |
차이 ①-② |
| 연료 | 유량 | 톤/시간 | Ffuel | 38.54 | 38.54 | 38.54 | 0 |
| 발열량 | 메가줄/톤 | 18209.1 | 16388.2 | 18122.5 | 86.6 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qf | 194.9 | 175.4 | 194.0 | 0.9 | |
| 보일러열손실 | 비율 | % | 12 | 12 | 12 | 0 | |
| 총 열량 | 메가와트 | Qloss | 23.4 | 21.1 | 23.3 | 0.1 | |
| 발전량 | 전기 | 메가와트 | Qpwr | 67.9 | 67.9 | 67.9 | 0.0 |
| 보일러 피드 | 유량 | 톤/시간 | Fbfw | 250.0 | 250.0 | 249.0 | 1.0 |
| 온도 | ℃ | Tbfw | 225.3 | 225.3 | 225.3 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pbfw | 150.0 | 150.0 | 150.0 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 971.4 | 971.4 | 971.4 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qbfw | 67.5 | 67.5 | 67.2 | 0.3 | |
| 블로우다운 | 유량 | 톤/시간 | Fbdw | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 온도 | ℃ | Tbdw | 105.0 | 105.0 | 105.0 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pbdw | 12.0 | 12.0 | 12.0 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 441.0 | 441.0 | 441.0 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qbdw | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | |
| 유량 | 톤/시간 | Fmstm | 250.0 | 250.0 | 248.6 | 1.4 | |
| 온도 | ℃ | Tmstm | 538.0 | 538.0 | 538.0 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pmstm | 128.2 | 128.2 | 128.2 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 3444.5 | 3444.5 | 3444.5 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qmstm | 239.2 | 239.2 | 237.9 | 1.3 | |
| 터빈출구 스팀 | 유량 | 톤/시간 | Fci | 181.0 | 181.0 | 179.7 | 1.3 |
| 온도 | ℃ | Tci | 43.1 | 43.1 | 43.1 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pci | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 2243.7 | 2243.7 | 2243.7 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qci | 112.8 | 112.8 | 112.0 | 0.8 | |
| 추기 | 유량 | 톤/시간 | Festm | 69.0 | 69.0 | 68.7 | 0.3 |
| 온도 | ℃ | Testm | 308.0 | 308.0 | 308.0 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pestm | 20.0 | 20.0 | 20.0 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 3043.8 | 3043.8 | 3043.8 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qestm | 58.3 | 58.3 | 58.0 | 0.3 | |
| 냉각수 공급 | 유량 | 톤/시간 | Fcwi | 20000.0 | 20000.0 | 19847.0 | 153.0 |
| 온도 | ℃ | Tcwi | 20.0 | 20.0 | 20.0 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pcwi | 1.5 | 1.5 | 1.5 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 84.1 | 84.1 | 84.1 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qcwi | 467.0 | 467.0 | 463.4 | 3.6 | |
| 냉각수 회수 | 유량 | 톤/시간 | Fcwo | 20000.0 | 20000.0 | 19847.0 | 153.0 |
| 온도 | ℃ | Tcwo | 24.5 | 24.5 | 24.5 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pcwo | 1.5 | 1.5 | 1.5 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 102.7 | 102.7 | 102.7 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qcwo | 570.7 | 570.7 | 566.3 | 4.4 | |
| 응축수 | 유량 | 톤/시간 | Fco | 181.0 | 181.0 | 180.0 | 1.0 |
| 온도 | ℃ | Tco | 43.1 | 43.1 | 43.1 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pco | 15.0 | 15.0 | 15.0 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 181.8 | 181.8 | 181.8 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qco | 9.1 | 9.1 | 9.1 | 0.1 | |
| 보충수 | 유량 | 톤/시간 | Fco | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 온도 | ℃ | Tco | 15.0 | 15.0 | 15.0 | 0.0 | |
| 압력 | bar | Pco | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 0.0 | |
| 단위 열량 | 메가줄/톤 | 63.1 | 63.1 | 63.1 | 0.0 | ||
| 총 열량 | 메가와트 | Qco | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | |
| 효율 | % | 34.8 | 38.7 | 35.0 | -0.2 |
본 발명에 따른 방법은 위 실시예에서와 같이, 발열량 오차 보정에 매우 우수한 성능을 보여줌을 알 수 있다.
본 발명의 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법에서 제안한 기술을 실제 100MW급 화력발전 플랜트에 적용한 결과를 도 5이하에 도시한다.
도 5는 연료 발열량 실험값의 3개월간의 시계열 데이터를 트랜드로 도시한 것으로서 발열량의 계단식 변화는 실험값으로 발열량이 갱신되어 나타난 결과를 의미한다.
도 6은 발열량에 연료 투입량을 곱한 투입열량의 시계열 그래프이고,
도 7은 보정값의 시계열 트랜드로서 도 5와는 다르게 발열량의 실시간적 변화를 보여주므로 계단식 결과가 아니다.
발열량 보정값을 이용한 투입열량 트랜드는 도 8과 같으며, 변화 폭이 작아서 매우 안정적임을 보여주고 있다.
발전량이 도 9에서와 같이 안정적이므로 투입열량 또한 안정적이어야 하는데 이를 보여주었으나, 실험값을 기준으로 한 투입열량은 변화 폭이 커서 안정적이지 못하였다.
도 10과 도 11은 발열량 보정기술 적용 전 후의 발전효율의 시계열 트랜드를 도시하고 있다.
보정값을 이용한 발전효율이 32 ~ 36% 사이에 분포되었듯이 일정 범위 내에서 안정적인데 비하여, 보정을 하기 전의 실험값을 이용한 발전효율은 30 ~ 40%로서 변폭이 매우 컸으며, 발전플랜트의 특성상 비합리적인 발전효율 결과치를 보여줌을 알 수 있다.
본 발명에 따른 방법의 최적화단계의 결과로부터 화력발전 플랜트의 발전효율을 정확하게 모니터링하는데 본 발명에서 제시하는 연료의 발열량 실험값의 오차 보정기술이 대단히 유용하여 발전효율의 상당한 정도의 개선을 가져오게 되는 효과를 가지게 된다.
1: 보일러
2: 급수가열기
3: 탈기기
4: 터빈
5: 복수기
2: 급수가열기
3: 탈기기
4: 터빈
5: 복수기
Claims (2)
- 보일러(1),급수가열기(2)와 탈기기(3),터빈(4),복수기(5)를 구비하는 화력발전 플랜트에서, 상기 보일러(1), 상기 급수가열기(2), 상기 탈기기(3), 상기 터빈(4), 상기 복수기(5)의 물질 및 열흐름에서,
주증기량(Fmstm),터빈출구증기량(Fci),보충수량(Fmuw),응축수량(Fco),보일러공급수량(Fbfw),블로우다운량(Fbdw)과, 열량(Qmstm),터빈출구증기열량(Qci), 상기 터빈(4)과 상기 급수가열기(2) 및 상기 탈기기(3)로의 추기열량(Qestm),보충수열량(Qmuw),응축수열량(Qco),보일러공급수열량(Qbfw),블로우다운열량(Qbdw),보일러열손실량(Qloss)과, 주증기온도(Tmstm),추기온도(Testm),터빈출구스팀온도(Tci),보충수온도(Tmuw),응축수온도(Tco),보일러공급수온도(Tbfw),블로우다운온도(Tbdw)와, 주증기압력(Pmstm),추기압력(Pestm),터빈출구증기압력(Pci),보충수압력(Pmuw),응축수압력(Pco),보일러공급수압력(Pbfw),블로우다운압력(Pbdw)으로 정의하여,
온도 측정값과 압력 측정값을 이용하여 물/ 증기의 엔탈피를 계산하여 열수지를 산출하고, GRGII(상품명:Generalized Reduced GradientII)로 대표되는 SQP(Successive Quadratic Programming) 방법을 적용하여 물질수지와 열수지의 실험값과 측정값의 오차를 최적화하기 위한 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량을 보정하는 방법에 있어서;
상기 발열량 보정방법은,
상기 물질 및 열흐름의 실험값과 측정값의 오차의 최적화보정을 행하는 단계를 적어도 더 포함하고, 상기 최적화보정 단계는;
Ffuel은 연료유량값, Fmi은 스트림 i의 유량 측정값, Fdi는 스트림 i의 유량 측정값의 보정값, wi는 스트림 i의 오차보정 비중인자, n은 유량 측정값의 총 개수이며, LHV는 저위발열량(Lower Heating Value), LHVm는 발열량 실험값, LHVd는 발열량 보정값, wLHV는 발열량 오차보정 비중인자로 정의하여,
를 목적함수로 하는 수식에 기초하여, 상기 목적함수 Φ 가 최소가 되도록 Fdi와 LHVd를 결정하는 최적화를 수행하되, 상기 목적함수에 사용되는 변수의 식은,
Qf = Ffuel * LHV, Qbfw = Fbfw * H(Tbfw, Pbfw), Qmstm = Fmstm * H(Tmstm, Pmstm), Qbdw = Fbdw * H(Tbdw, Pbdw), Qestm = Festm * H(Testm, Pestm), Qci = Fci * H(Tci, Pci), Qco = Fco * H(Tco, Pco), Qmuw = Fmuw * H(Tmuw, Pmuw)로 정의되어 실험값과 측정값의 차이가 최소가 되도록 보정을 행하는 단계;
인 것을 특징으로 하는 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법. - 삭제
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| KR1020180088314A KR102234570B1 (ko) | 2018-07-30 | 2018-07-30 | 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법 |
Applications Claiming Priority (1)
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| KR1020180088314A KR102234570B1 (ko) | 2018-07-30 | 2018-07-30 | 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법 |
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| KR1020180088314A KR102234570B1 (ko) | 2018-07-30 | 2018-07-30 | 화력발전 플랜트의 효율예측 정확성 향상을 위한 연료의 발열량 보정방법 |
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| KR200340748Y1 (ko) | 2003-10-16 | 2004-02-11 | 하나에버텍 주식회사 | 석탄화력발전소의 석탄 공급상태 측정장치 |
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| "석탄연소 발전소의 석탄 발열량 변동에 따른 열량 보정제어에 관한 고찰", 2011년도 대한전기학회 하계학술대회 논문집, pp. 1832-1833, 2011.07.* |
| "석탄연소발전용 보일러 연료제어 알고리듬 고찰", 2009년도 대한전기학회 하계학술대회 논문집, pp. 1668-1669, 2009.07.* |
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