RU2783863C1 - Способ комплексной оптимизации параметров энергоблока - Google Patents
Способ комплексной оптимизации параметров энергоблока Download PDFInfo
- Publication number
- RU2783863C1 RU2783863C1 RU2021126055A RU2021126055A RU2783863C1 RU 2783863 C1 RU2783863 C1 RU 2783863C1 RU 2021126055 A RU2021126055 A RU 2021126055A RU 2021126055 A RU2021126055 A RU 2021126055A RU 2783863 C1 RU2783863 C1 RU 2783863C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- parameters
- units
- values
- power unit
- indicators
- Prior art date
Links
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims abstract description 27
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims abstract description 27
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 239000002918 waste heat Substances 0.000 claims abstract description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000004886 process control Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 4
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims abstract description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 21
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 18
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 230000004807 localization Effects 0.000 claims description 5
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 5
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims 1
- 230000000875 corresponding Effects 0.000 abstract description 4
- 230000003449 preventive Effects 0.000 abstract description 2
- 230000000712 assembly Effects 0.000 abstract 5
- 238000010248 power generation Methods 0.000 abstract 2
- 230000001186 cumulative Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 9
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 7
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 241000711969 Chandipura virus Species 0.000 description 2
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 2
- 230000004059 degradation Effects 0.000 description 2
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 2
- 239000003546 flue gas Substances 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 229940112112 Capex Drugs 0.000 description 1
- MWRWFPQBGSZWNV-UHFFFAOYSA-N Dinitrosopentamethylenetetramine Chemical compound C1N2CN(N=O)CN1CN(N=O)C2 MWRWFPQBGSZWNV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 1
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000009833 condensation Methods 0.000 description 1
- 230000005494 condensation Effects 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 1
- 239000002737 fuel gas Substances 0.000 description 1
- 230000020169 heat generation Effects 0.000 description 1
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 1
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000005461 lubrication Methods 0.000 description 1
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory Effects 0.000 description 1
Images
Abstract
Изобретение относится к области мониторинга, прогнозирования и оптимизации параметров функционирования энергоблоков электростанций. Способ комплексной оптимизации параметров энергоблока, включающего следующие агрегаты: паротурбинную и газотурбинную установки, котел-утилизатор и теплофикационную установку, основан на одновременном использовании эталонной модели и оперативном и непрерывном контроле эксплуатационных параметров и контроле за рабочим состоянием агрегатов в реальном времени, включая получение данных, характеризующих показатели технологических параметров работы объекта контроля через систему датчиков, интегрированных в штатную АСУ ТП энергоблока в режиме реального времени, а также значений параметров внешней среды, при этом: осуществляют автоматизированный анализ качества измерений, выявление недостоверных каналов передачи информации, отказы датчиков, корректировку данных статистическими методами, определяют режим работы оборудования, исходя из комбинаций значений технологических параметров и их динамики; проводят расчет номинальных теплофизических параметров энергоблока «в моменте» на основе исходно-номинальных показателей агрегатов; определяют теплофизические свойства рабочего тела в моменте и проводят расчет итоговых фактических технико-экономических показателей (ТЭП) энергоблока; оценивают наличие отклонений фактических показателей от нормативных, определенных исходно-номинальными характеристиками оборудования, рассчитывают потери за период нарастающим итогом, контролируют энергетическую эффективность; проводят расчет в динамике фактических ТЭП отдельных агрегатов энергоблока для первичной локализации топливной неэффективности; проводят анализ наличия отклонений фактических показателей от нормативных и выявляют ТЭП агрегатов, демонстрирующих значимые отклонения от требуемых номинальных значений; осуществляют мониторинг фактических значений технологических параметров и формируют эталонную модель функционирования энергоблока на базе выборки из массива ретроспективных значений параметров с автоматической корректировкой при изменении первичных данных, свидетельствующих о выходе из строя датчиков. Сопоставляют фактические показатели функционирования с выбранными оптимальными значениями, определяют комплекс действий, направленных на устранение неэффективности: изменяют параметры системы в направлении целевых показателей, заданном модельным сценарием, проводят ремонтно-обслуживающие мероприятия для соответствующих узлов агрегатов. Технический результат - максимизация долгосрочного эффекта от использования энергетического оборудования, в том числе с учетом ремонтно-эксплуатационных расходов и энергетической эффективности в рамках всего жизненного цикла энергогенерирующей установки, в частности: 1) возможность вариации рабочих настроек в процессе эксплуатации и моделирования ТЭП энергоустановки для достижения максимальной энергоэффективности (КПД), 2) переход от модели планово-предупредительных ремонтов к ремонтам по состоянию на основании выявления и прогнозирования развития дефектов, что обеспечит больший ресурс комплекса оборудования (энергоблока). 2 ил.
Description
Изобретение относится к области мониторинга, прогнозирования и оптимизации параметров функционирования энергоблоков электростанций, содержащих несколько связанных друг с другом агрегатов, в том числе: газовую и паровую турбины, котел-утилизатор, теплофикационную установку и т.п.
В процессе эксплуатации энергетического оборудования распространенными являются ситуации со снижением коэффициента полезного действия (КПД) устройств, характеризующиеся ухудшением топливной эффективности установок и увеличением затрат на производство электрической и тепловой энергии. Результирующий КПД энергоблока определяется комбинацией КПД составляющих его устройств. При этом КПД каждого агрегата зависит от значительного числа факторов различного порядка, среди которых можно выделить: 1) внешние (температура воздуха на входе, барометрическое давление, относительная влажность воздуха), 2) нормативные (отработанный ресурс устройства, режим эксплуатации), 3) технические, определяемые особенностями функционирования различных узлов агрегата, в том числе, но не исключая, различные сбои и другие отклонения в работе технических систем.
В масштабах электростанций, длительная работа генерирующего оборудования в неоптимальном режиме может приводить к существенным финансовым потерям. Природа изменения КПД энергоблоков может быть различной: неизбежная деградация оборудования в процессе эксплуатации, рассинхронизация отдельных блоков систем, ошибки оператора (в том числе, выбор неоптимального технического режима работы), поступление ложных сигналов с контрольных датчиков и др. Неоптимальный режим работы оборудования, характеризующийся снижением КПД, не идентифицируется автоматизированными системами управления технологическими процессами (АСУ ТП) как проблема, поскольку показатели эффективности не относятся к категории чисто технических, а являются расчетными параметрами более высокого порядка.
Известны решения по мониторингу топливной эффективности энергогенерирующего оборудования, в частности, способ диагностики энергоэффективности комбинированной парогазовой энергетической установки, использующая анализ связанных данных в режиме реального времени (CN106094755(A)). Способ включает в себя: сбор данных, интеграцию и анализ информации об установке (энергоблоке), онлайновый мониторинг операционного состояния, расчет индекса производительности в режиме реального времени и онлайн статистический анализ операционных параметров, статистику показателей производительности, а также управление бенчмаркингом.
Характерной особенностью рассматриваемых технических систем является взаимная зависимость эффективности функционирования агрегатов внутри энергоблока друг от друга, например, изменение КПД газовой турбины может повлечь за собой изменение КПД паровой турбины, что, в свою очередь, повлечет за собой изменение общего КПД энергоблока. В некоторых случаях возможны ситуации, когда снижение эффективности одного агрегата в определенной степени способствует увеличению эффективности другого связанного агрегата при общем снижении КПД системы. Таким образом, даже при наблюдаемом изменении КПД определенных агрегатов, выявление истинной причины снижения топливной эффективности работы энергоблока требует совместного анализа всех релевантных технических параметров энергоблока. Размерность пространства технологических параметров, влияющих на эффективность системы из нескольких агрегатов, может составлять порядка тысячи единиц.
Кроме того, необходимо учитывать, что каждая единица оборудования (агрегат) имеет свой эксплуатационный ресурс и оптимальный технический режим функционирования, максимизирующий продолжительность его работы. Оптимальный технический режим характеризуется минимальным уровнем текущих и капитальных затрат на поддержание агрегата в работоспособном состоянии. Функционирование энергоблока в режиме с требуемым КПД не всегда обеспечивает оптимальный технический режим, таким образом, максимально эффективное использование оборудования требует постоянного поддержания баланса между различными режимами. Снижение затрат на ремонт агрегатов возможно при изменении практики обслуживания: от проведения планово-предупредительных мероприятий к ремонтам по состоянию. Для этого используются технологии, ориентированные на раннее выявление технических дефектов эксплуатируемого оборудования, например, способ и система удаленной идентификации и прогнозирования развития зарождающихся дефектов (патент RU 2686257 С1) позволяет осуществлять контроль технического состояния технических агрегатов, обеспечивая выявление технических дефектов и сбоев в работе узлов оборудования на ранней стадии их возникновения с использованием статистических методов. При этом возможности решения не предусматривают расчет и мониторинг технико-экономических показателей (ТЭП).
В качестве прототипа выбран способ, реализуемый системой удаленного мониторинга газотурбинной установки (RU 2726317 С1), осуществляющей непрерывный контроль эксплуатационных параметров и контроль за рабочим состоянием газотурбинных установок в реальном времени. В основе используемого способа контроля лежит непрерывный анализ отклонений фактических технических параметров от эталонной модели, формируемой на основе нормативных показателей функционирования новой установки, полученных по результатам тестирования в различных режимах работы. Система сигнализирует о выходе параметров газотурбинной установки за базовые уровни (тренды). К заявленным техническим результатам использования относятся оперативная оценка состояния установки и ее периферийных устройств (например, генератора) в реальном времени, изменений параметров во времени, обеспечение эксплуатации газотурбинной установки по техническому состоянию.
К недостаткам указанного прототипа можно отнести: 1) низкий уровень возможной локализации дефектов (на уровне энергоблока в целом, без привязки к узлу (агрегату) устройства или отдельному физическому процессу); 2) отсутствие анализа ТЭП, позволяющих осуществлять мониторинг эффективности функционирования агрегатов в режиме реального времени для комплексной оптимизации параметров функционирования энергоустановки.
Задачей, на решение которой направлено настоящее изобретение, является создание способа комплексного многофакторного мониторинга и прогнозирования эффективности функционирования технических агрегатов энергогенерирующих установок с локализацией источника/причин энергетической неэффективности до уровня узла, процесса или технического параметра. Выявление связей между отклонениями КПД агрегатов и значениями релевантных технических параметров обеспечивают возможность управления эффективностью эксплуатации оборудования.
Техническим результатом решения является максимизация долгосрочного эффекта от использования энергетического оборудования, в том числе с учетом ремонтно-эксплуатационных расходов и энергетической эффективности в рамках всего жизненного цикла энергогенерирующей установки, в частности: 1) возможность вариации рабочих настроек в процессе эксплуатации и моделирования ТЭП энергоустановки для достижения максимальной энергоэффективности (КПД) и в дополнение – снижение текущих операционных расходов (OPEX) 2) переход от модели планово-предупредительных ремонтов к ремонтам по состоянию на основании выявления и прогнозирования развития дефектов, что обеспечит больший ресурс комплекса оборудования (энергоблока) и в дополнение - снижение капитальных затрат на ремонты (CAPEX).
Заявленный результат достигается путем реализации способа комплексной оптимизации параметров энергоблока, включающего, по меньшей мере, следующие агрегаты: паротурбинную и газотурбинную установки, котёл-утилизатор и теплофикационную установку, основанный на одновременном использовании эталонной модели и оперативном и непрерывном контроле эксплуатационных параметров и контроле за рабочим состоянием агрегатов в реальном времени, включая получение данных, характеризующих показатели технологических параметров работы объекта контроля через систему датчиков, интегрированных в штатную АСУ ТП энергоблока в режиме реального времени, а также значений параметров внешней среды, в котором, согласно предложению:
- осуществляют автоматизированный анализ качества измерений, выявление недостоверных каналов передачи информации, включая отказы датчиков, корректировку данных статистическими методами, определяют режим работы агрегатов, исходя из комбинаций значений технологических параметров и их динамики;
- проводят расчет номинальных теплофизических параметров энергоблока «в моменте» на основе исходно-номинальных показателей агрегатов;
- определяют теплофизические свойства рабочего тела в моменте и проводят расчет итоговых фактических технико-экономических показателей (ТЭП) энергоблока;
- оценивают наличие отклонений фактических показателей от нормативных, определенных исходно-номинальными характеристиками агрегатов, рассчитывают потери за период нарастающим итогом, контролируют энергетическую эффективность;
- проводят расчет в динамике фактических ТЭП отдельных агрегатов энергоблока для первичной локализации энергетической неэффективности;
- проводят анализ наличия отклонений фактических показателей от нормативных, и выявляют ТЭП агрегатов, демонстрирующих значимые отклонения от требуемых номинальных значений;
- осуществляют мониторинг фактических значений технологических параметров и формируют эталонную модель функционирования энергоблока на базе выборки из массива ретроспективных значений параметров с автоматической корректировкой при изменении первичных данных, свидетельствующих о выходе из строя датчиков;
- осуществляют мониторинг отклонений фактических значений технических параметров, характеризующих функционирование энергоблока от сформированной эталонной модели, и выявляют параметры, внесшие наибольший вклад в наблюдаемое отклонение;
- в результате анализа формируют выборку из N технических показателей функционирования агрегата, демонстрирующих системные отклонения от эталона.
- проводят корреляционный анализ значений ТЭП и технических параметров агрегатов, демонстрирующих отклонения от требуемых значений, выявляют зависимости и причинно-следственные связи, исходя из общей логики физических процессов и последовательности стадий технологического процесса в различных подсистемах энергоблока;
- выявляют причины возникновения энергетической неэффективности энергоблока, в том числе вследствие: возникновения дефектов отдельных агрегатов или подсистем, изменения характеристик топливной смеси или других рабочих сред, изменения или рассогласования режимов работы различных агрегатов;
- в случае идентификации технических дефектов их устраняют, а в случае отсутствия признаков технических дефектов устройств, для оптимальной настройки ТЭП энергоблока проводят анализ взаимного влияния КПД и других показателей эффективностей различных агрегатов энергоблоков в зависимости от значений их параметров с использованием массива ретроспективных данных с дальнейшим построением зависимости общего КПД энергоблока от состояния и показателей отдельных агрегатов;
- на основании выявленных взаимосвязей моделируют максимальный достижимый в моменте КПД энергоблока, посредством определения оптимальной комбинации параметров агрегатов в X-мерном пространстве функционирования энергоблока и внешней среды, где X=∑ Ni , где Ni - количество используемых в модели параметров агрегата i и внешней среды, при этом в пространстве значений параметров каждого из агрегатов используют лишь области значений, допустимых с точки зрения правил и условий функционирования каждого из агрегатов;
- сопоставляют фактические показатели функционирования с выбранными оптимальными значениями, определяют комплекс необходимых действий, направленных на устранение неэффективности, в частности: изменяют параметры системы в направлении целевых показателей, заданном эталонной моделью, проводят необходимые ремонтно-обслуживающие мероприятия для соответствующих узлов агрегатов.
Изобретение поясняется чертежами.
На блок-схеме, воспроизводящей аппаратную часть для реализации способа (Фиг.1) показаны:
1. Датчики параметров внешней среды;
2. Шина передачи данных;
3. Модуль статистического анализа технических параметров энергоблока на базе формируемой динамической эталонной модели с возможностью определения показателей, отклоняющихся от расчетных значений;
4. Модуль анализа отклонений фактических ТЭП;
5. АСУ ТП;
6. Коммуникационный интерфейс.
На фиг. 2 показан, в качестве примера, интерфейс с расчетными ТЭП.
Способ реализован следующим образом.
Через систему датчиков, интегрированных в штатную АСУ ТП 5 электростанции в режиме реального времени, происходит получение данных, характеризующих показатели технологических параметров работы энергоблока, а также значений параметров внешней среды (от датчиков 1). Периодичность получения сигналов корректируется в зависимости от скорости изменения параметров, что способствует оптимизации массивов первичных данных и, как следствие, увеличивает скорость их обработки. Предусмотрена возможность использования массивов исторических данных, хранящихся на отведенных для этого носителях информации.
Следующий этап (в модуле статистического анализа 3) - автоматизированный анализ качества измерений с выявлением недостоверных данных, возникших вследствие отказа датчиков, сбоев в работе систем АСУ ТП или каналах передачи данных. Критериями для идентификации данных, как недостоверных является постоянство значения параметра в течение заданного временного интервала (в том числе нулевые значения), статистическая нехарактерность данных для общего массива, превышение максимальных пороговых значений, установленных заводом-производителем. В случае выявления недостоверных данных проводится их корректировка статистическими методами. Определение режима работы оборудования: остановлен, пуск, в работе, стационарный/нестационарный, исходя из комбинаций значений технологических параметров и их динамики.
Далее (модуль 4) проводят расчет номинальных теплофизических параметров энергоблока «в моменте» на основе исходно-номинальных показателей агрегатов (характеристики оборудования, компонентный состав топлива, заводские поправочные кривые, учитывающие изменение фактических условий эксплуатации от номинальных, теплофизических свойств компонентов топлива, воздуха и продуктов сгорания, физических констант), согласно нормативной технической документации. Набор номинальных параметров представляет собой многомерную матрицу показателей (многопараметрическую функцию), определяющую номинальное значение ТЭП агрегата (например, КПД брутто) в зависимости от значений внешних и технических параметров, и предоставляется заводом-производителем по итогам проведенных испытаний для каждого типа агрегата.
Определяют теплофизические свойства рабочего тела «в моменте» (топливо, воздух, продукты сгорания, вода/пар), проводят расчет итоговых фактических технико-экономических показателей (ТЭП) энергоблока (парогазовой установки (ПГУ)), в том числе: удельный расход условного топлива на отпущенную электроэнергию, г/(кВт•ч); экономия/ перерасход условного топлива; удельный расход условного топлива на отпущенное тепло, г/(кВт•ч); расход электрической и тепловой энергии на собственные нужды ПГУ, кВт•ч; КПД блока ПГУ, %.
Для расчетов термодинамических характеристик рабочей среды, в том числе: энтальпии воздуха и продуктов сгорания, теплоемкости воздуха и продуктов сгорания, объемной доли природного газа на основе мольного состава, соотношения долей углерода и водорода в топливе, энтальпии топливного газа, воды и перегретого водяного пара, температуры насыщения водяного пара используются стандартные формулы [1, 2, 3].
Проводят оценку наличия отклонений фактических показателей от нормативных, определенных исходно-номинальными характеристиками оборудования, расчет потерь за период нарастающим итогом, мониторинг (контроль) энергетической эффективности;
Проводят расчет фактических технико-экономических показателей (ТЭП) отдельных агрегатов энергоблока (ПГУ) для первичной локализации топливной неэффективности, в том числе:
- для газотурбинной установки (ГТУ): степень повышения давления, политропный КПД, адиабатический КПД; КПД ГТУ брутто; расход топлива в камеру сгорания кг/с, расход тепла в камеру сгорания, МВт; удельный расход тепла брутто на выработку электроэнергии газотурбинной установкой, ккал/(кВт•ч); температура уходящих газов газотурбинной установки, °С; расход уходящих газов ГТУ, кг/с; расход воздуха на компрессор газотурбинной установки, кг/с; расход тепла с уходящими газами газотурбинной установки, МВт.; расход электрической и тепловой энергии на собственные нужды газотурбинной установкой, кВт•ч;
- для котла-утилизатора (КУ): среднечасовая выработка тепла брутто, Гкал/ч; потери тепла с уходящими газами Гкал/ч; КПД брутто, %; расход электрической и тепловой энергии на собственные нужды КУ, кВт•ч;
- для паровой турбины (ПТ): КПД ПТ брутто, %; температурный напор в конденсаторе, °С; температурный напор в сетевых подогревателях, °С; удельный расход тепла брутто на выработку электроэнергии, ккал/кВт*ч; расход электрической и тепловой энергии на собственные нужды ПТ, кВт•ч;
- для теплофикационной установки (ТФУ): расход электрической и тепловой энергии на собственные нужды ТФУ, кВт•ч.,
- для энергоблока в целом: удельный расход условного топлива на отпущенную электроэнергию, г/(кВт•ч); экономия/перерасход топлива; удельный расход топлива на отпущенное тепло, г/(кВт•ч); расход электрической и тепловой энергии на собственные нужды, кВт•ч; КПД энергоблока, %.
Все ТЭП рассчитываются в динамике. Часть ТЭП являются локализующими, т.е. непосредственно связаны с узлами (камера сгорания, компрессор, конденсатор, сетевые подогреватели) или процессами (вход и выход агрегата, система камер для степени повышения давления).
Осуществляют оценку наличия отклонений фактических показателей от нормативных, рассчитанных на основании исходно-нормативных показателей. В результате анализа происходит выявление ТЭП агрегатов, демонстрирующих значимые отклонения от требуемых номинальных значений.
Проводят мониторинг фактических значений технологических параметров, формирование эталонной модели функционирования энергоблока (многомерной матрицы состояний) на базе выборки из массива ретроспективных значений параметров с автоматической корректировкой при изменении первичных данных, свидетельствующих о выходе из строя датчиков. Эталонная модель описывает оптимальные технические параметры функционирования устройства для текущего режима работы и характеристик внешней среды без учета ТЭП и формируется отдельно для каждого агрегата энергоблока;
Осуществляют мониторинг отклонений фактических значений технических параметров, характеризующих функционирование агрегатов, от сформированной эталонной модели, выявление параметров, внесших наибольший вклад в наблюдаемое отклонение. Наличие отклонения свидетельствует о возможном дефекте устройства (например, деградация подшипника, выгорание лопаток газовой турбины и пр.) или сбое в функционировании отдельных подсистем (загрязнение форсунок, низкое давление масла в системе смазки и др.). В некоторых случаях отклонение значения параметра или комбинации параметров от эталона позволяет однозначно локализовать проблему в привязке к конкретному узлу агрегата (например, одновременное изменение сигналов с датчиков положения регулирующего клапана топлива и давления в топливной системе с высокой вероятностью сигнализируют о залипании или выходе из строя клапана подачи топлива), в других ситуациях идентификация дефекта на уровне устройства или подсистемы агрегата может быть не столь очевидна.
Формируют выборки из N технических показателей функционирования агрегата (в большинстве случаев, приемлемая погрешность расчетов на уровне до 5-7% обеспечивается при N≤20-30), демонстрирующих системные отклонения от эталона. Фактически, происходит уменьшение размерности пространства релевантных параметров анализа от первичных 600–1000 до нескольких десятков без потери целевых показателей.
Осуществляют корреляционный анализ значений ТЭП и технических параметров устройств, демонстрирующих отклонения от требуемых значений, выявление зависимостей и причинно-следственных связей, исходя из общей логики физических процессов и последовательности стадий технологического процесса в различных подсистемах энергоблока (поступление топлива и воздуха в газовую турбину - сгорание смеси - нагревание пара в котле - вращение вала паровой турбины и генератора - конденсация). Взаимодействие осуществляется посредством шины 2. Выбор временного интервала для анализа определяется исходя из продолжительности наблюдений сниженного КПД и связанного с ним изменения ТЭП отдельных агрегатов. В результате анализа определяются технологические параметры, имеющие наибольшую корреляцию с изменениями ТЭП агрегатов энергоблока, демонстрирующих системные отклонения от номинальных значений для выбранных временных интервалов, при этом каждый параметр относится к определенному устройству, что позволяет локализовать первичную причину на уровне конкретного агрегата.
Выявляют причины возникновения энергетической неэффективности установки, в том числе вследствие: 1) возникновения дефектов отдельных устройств/подсистем, 2) изменения характеристик топливной смеси или других рабочих сред, 3) изменения/рассогласования режимов работы различных агрегатов. Отсутствие отклонений значений технологических параметров от эталонной модели при наличии отклонений на уровне ТЭП агрегатов свидетельствует о необходимости изменения регулировок установки в части характеристик рабочих сред и/или режимов работы. Наблюдаемая комбинация малых отклонений технологических параметров одновременно для нескольких агрегатов энергоблока также сигнализирует о необходимости изменения регулировок устройств.
В случае идентификации технических дефектов требуется их устранение. В случае отсутствия признаков технических дефектов устройств, для оптимальной настройки ТЭП энергоблока проводится анализ взаимного влияния КПД и других показателей эффективностей различных агрегатов энергоблоков в зависимости от значений их параметров с использованием массива ретроспективных данных с дальнейшим построением зависимости общего КПД энергоблока от состояния и показателей отдельных агрегатов. Данная зависимость может быть создана при помощи статистических методов (построение зависимости на основе исторических данных функционирования энергоблока), при помощи физического моделирования (построение модели с использованием системы дифференциальных уравнений, описывающие термодинамические, механические и электрические закономерности функционирования энергоблока, при этом выходные параметры одного из агрегатов (например, температура газов на выходе из газовой турбины является входящим параметром при моделировании функционирования парового котла и паровой турбины), либо их комбинации.
На основании выявленных взаимосвязей моделируется максимальный достижимый «в моменте» КПД энергоблока посредством определения оптимальной комбинации их параметров в X-мерном пространстве функционирования энергоблока и внешней среды, где X=∑Ni, где Ni - количество используемых в модели параметров агрегата i и внешней среды, при этом в пространстве значений параметров каждого из агрегатов используются лишь области значений, допустимых с точки зрения правил и условий функционирования каждого из агрегатов;
В завершение сопоставляют фактические показатели функционирования с выбранными оптимальными значениями, определение комплекса необходимых действий, направленных на устранение неэффективности: изменение параметров системы в направлении целевых показателей, заданном эталонной моделью, проведение необходимых ремонтно-обслуживающих мероприятий для соответствующих узлов агрегатов. Управление может осуществляться посредством интерфейса 6.
Сочетание статистических моделей мониторинга технического состояния оборудования с план-факт анализом отклонений ТЭП от нормативных значений позволяет осуществлять комплексную оптимизацию параметров функционирования энергоустановки, а также обеспечивает возможность более точной идентификации мест возникновения дефектов на уровне физических процессов, связанных с отдельными узлами устройств.
Рассмотрим пример использования способа и его аппаратной реализации для парогазовой установки (ПГУ), включающую в себя две газовых турбины GT 13E2 (Alstom), горизонтальные котлы-утилизаторы Е-208/50,1-7,55/1,19-467/274 (ПК-86) двух давлений с естественной циркуляцией поставки (АО «ЗиО»), паровую турбину КТ-63-7,7 (АО «УТЗ»), а также теплофикационную установку и питательные насосы высокого давления. Интерфейс с расчетными ТЭП представлен на Фиг.2. Из значений показателей видно, что системы ПГУ работают нормально, фактические КПД для основных агрегатов отличаются от нормативных незначительно. При этом все устройства в цепочке «1» демонстрируют более высокие показатели КПД относительно агрегатов группы «2» (от +0,5% на газовых турбинах до +1% на котлах-утилизаторах и насосах высокого давления), что подтверждает высокую связь показателей эффективности функционирования различных подсистем. При этом турбина 2 имеет системно более высокие значения КПД компрессора (политропный и изоэнтропный), таким образом, ресурс для увеличения общего КПД агрегата может быть связан с регулировкой фазы сгорания топлива (изменение характеристик смеси, рабочие температуры и пр.). Именно эти значения необходимо анализировать в рамках статистической модели на предмет возможных отклонений от эталонных значений. Также возможно, что газовая турбина 2 работает не в оптимальном режиме (нагрузка на 2,5% ниже по сравнению с турбиной 1). Наибольшую топливную эффективность демонстрирует паровая турбина – удельный расход тепла на выработку электроэнергии на 5% ниже нормативного. При этом значения показателей «в моменте» (например, фактический КПД паровой турбины) могут не соответствовать расчетным значениям, полученным на определенном временном интервале (удельный расход тепла на выработку электроэнергии). Близкое к нулевому значение расчетного показателя нагрева сетевой воды теплофикационной установкой (0.01 градус) при прочих «рабочих» значениях с высокой вероятностью свидетельствует о неисправности соответствующего датчика температуры.
Литература:
1. МУ 34-70-072-84 Методические указания по составлению энергетических характеристик оборудования и определению расчетных удельных расходов топлива газотурбинных электростанций.
2. С.В. Цанев, В.Д. Буров, А.С. Земцов, А.С. Осыка. Газотурбинные энергетические установки, Москва: Издательский дом МЭИ, 2011.
3. ГОСТ 34.602-89 Информационная технология (ИТ). Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной станции.
Claims (15)
- Способ комплексной оптимизации параметров энергоблока, включающего, по меньшей мере, следующие агрегаты: паротурбинную и газотурбинную установки, котёл-утилизатор и теплофикационную установку, основанный на одновременном использовании эталонной модели и оперативном и непрерывном контроле эксплуатационных параметров и контроле за рабочим состоянием агрегатов в реальном времени, включая получение данных, характеризующих показатели технологических параметров работы агрегатов через систему датчиков, интегрированных в штатную автоматизированную систему управления технологическими процессами энергоблока (АСУ ТП) в режиме реального времени, а также значений параметров внешней среды, отличающийся тем, что:
- - осуществляют автоматизированный анализ качества измерений, выявление недостоверных каналов передачи информации, включая отказы датчиков, осуществляют корректировку данных статистическими методами, определяют режим работы агрегатов, исходя из комбинаций значений технологических параметров и их динамики;
- - проводят расчет номинальных теплофизических параметров энергоблока «в моменте» на основе исходно-номинальных показателей агрегатов;
- - определяют теплофизические свойства рабочего тела в моменте и проводят расчет итоговых фактических технико-экономических показателей (ТЭП) энергоблока;
- - оценивают наличие отклонений фактических показателей от нормативных, определенных исходно-номинальными характеристиками агрегатов, рассчитывают потери за период нарастающим итогом, контролируют энергетическую эффективность;
- - проводят расчет в динамике фактических ТЭП отдельных агрегатов энергоблока для первичной локализации топливной неэффективности;
- - проводят анализ наличия отклонений фактических показателей от нормативных и выявляют ТЭП агрегатов, демонстрирующих значимые отклонения от требуемых номинальных значений;
- - осуществляют мониторинг фактических значений технологических параметров и формируют эталонную модель функционирования энергоблока на базе выборки из массива ретроспективных значений параметров с автоматической корректировкой при изменении первичных данных, свидетельствующих о выходе из строя датчиков;
- - осуществляют мониторинг отклонений фактических значений технических параметров, характеризующих функционирование энергоблока от сформированной эталонной модели, и выявляют параметры, внесшие наибольший вклад в наблюдаемое отклонение;
- - в результате анализа формируют выборку из N технических показателей функционирования агрегатов, демонстрирующих системные отклонения от эталонной модели;
- - проводят корреляционный анализ значений ТЭП и технических параметров агрегатов, демонстрирующих отклонения от требуемых значений, выявляют зависимости и причинно-следственные связи, исходя из общей логики физических процессов и последовательности стадий технологического процесса в различных подсистемах энергоблока;
- - выявляют причины возникновения энергетической неэффективности энергоблока вследствие: возникновения дефектов отдельных агрегатов, изменения характеристик топливной смеси или других рабочих сред, изменения или рассогласования режимов работы агрегатов;
- - в случае идентификации технических дефектов их устраняют, а в случае отсутствия признаков технических дефектов, для оптимальной настройки ТЭП энергоблока, проводят анализ взаимного влияния КПД и других показателей энергетической эффективности различных агрегатов энергоблоков в зависимости от значений их параметров с использованием массива ретроспективных данных с дальнейшим построением зависимости общего КПД энергоблока от состояния и показателей отдельных агрегатов;
- - на основании выявленных взаимосвязей моделируют максимальный достижимый в моменте КПД энергоблока посредством определения оптимальной комбинации параметров агрегатов в X-мерном пространстве функционирования энергоблока и внешней среды, где X=∑Ni, где Ni - количество используемых в модели параметров агрегата i и внешней среды, при этом в пространстве значений параметров каждого из агрегатов используют лишь области значений, допустимых с точки зрения правил и условий функционирования каждого из агрегатов;
- - сопоставляют фактические показатели функционирования с выбранными оптимальными значениями, определяют комплекс действий, направленных на устранение энергетической неэффективности: изменяют параметры системы в направлении целевых показателей, заданном эталонной моделью, проводят ремонтно-обслуживающие мероприятия для соответствующих агрегатов.
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2783863C1 true RU2783863C1 (ru) | 2022-11-21 |
Family
ID=
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117892093A (zh) * | 2024-03-13 | 2024-04-16 | 富迪科技(南京)有限公司 | 一种监测参数数据交互处理方法、处理系统及处理设备 |
| CN118131606A (zh) * | 2024-05-08 | 2024-06-04 | 钛玛科（北京）工业科技有限公司 | 基于线性传感器闭环的纠偏系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU1053221A1 (ru) * | 1982-07-26 | 1983-11-07 | Белорусский Ордена Трудового Красного Знамени Политехнический Институт | Система группового автоматического управлени мощностью энергоблоков тепловой электростанции |
| RU2007139972A (ru) * | 2007-10-29 | 2009-05-10 | Закрытое акционерное общество "Техсистем груп" (RU) | Способ оптимизации режимов работы электростанций |
| EP2562372A2 (en) * | 2011-08-22 | 2013-02-27 | General Electric Company | Systems and methods for heat recovery steam generation optimization |
| CN106094755A (zh) * | 2016-07-08 | 2016-11-09 | 华电电力科学研究院 | 一种基于大数据的燃气‑蒸汽联合循环发电机组远程能效诊断方法 |
| RU2726317C1 (ru) * | 2019-07-19 | 2020-07-14 | Публичное акционерное общество "ОДК - Уфимское моторостроительное производственное объединение" (ПАО "ОДК-УМПО") | Система удаленного мониторинга газотурбинной установки |
| RU2739727C1 (ru) * | 2020-07-06 | 2020-12-28 | Акционерное Общество "Ротек" | Способ и система удаленного мониторинга и прогнозирования состояния технологических объектов |
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU1053221A1 (ru) * | 1982-07-26 | 1983-11-07 | Белорусский Ордена Трудового Красного Знамени Политехнический Институт | Система группового автоматического управлени мощностью энергоблоков тепловой электростанции |
| RU2007139972A (ru) * | 2007-10-29 | 2009-05-10 | Закрытое акционерное общество "Техсистем груп" (RU) | Способ оптимизации режимов работы электростанций |
| EP2562372A2 (en) * | 2011-08-22 | 2013-02-27 | General Electric Company | Systems and methods for heat recovery steam generation optimization |
| CN106094755A (zh) * | 2016-07-08 | 2016-11-09 | 华电电力科学研究院 | 一种基于大数据的燃气‑蒸汽联合循环发电机组远程能效诊断方法 |
| RU2726317C1 (ru) * | 2019-07-19 | 2020-07-14 | Публичное акционерное общество "ОДК - Уфимское моторостроительное производственное объединение" (ПАО "ОДК-УМПО") | Система удаленного мониторинга газотурбинной установки |
| RU2739727C1 (ru) * | 2020-07-06 | 2020-12-28 | Акционерное Общество "Ротек" | Способ и система удаленного мониторинга и прогнозирования состояния технологических объектов |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117892093A (zh) * | 2024-03-13 | 2024-04-16 | 富迪科技(南京)有限公司 | 一种监测参数数据交互处理方法、处理系统及处理设备 |
| CN118131606A (zh) * | 2024-05-08 | 2024-06-04 | 钛玛科（北京）工业科技有限公司 | 基于线性传感器闭环的纠偏系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11070389B2 (en) | Building management system with automated vibration data analysis | |
| Liu et al. | Gas turbine performance prediction via machine learning | |
| US7190149B2 (en) | Method and apparatus for determining actual reactive capability curves | |
| US8577822B2 (en) | Data-driven approach to modeling sensors wherein optimal time delays are determined for a first set of predictors and stored as a second set of predictors | |
| EP1676179B1 (en) | Detecting faults of system components in a continuous process | |
| CA2680706A1 (en) | Use of statistical analysis in power plant performance monitoring | |
| JP2002155708A (ja) | 発電プラントのガイダンス提供システムおよび方法 | |
| CN105527113A (zh) | 一种核电站热能效率监测与诊断系统和方法 | |
| US6719526B2 (en) | Method for categorizing the operating mode of a gas turbine | |
| JP2006057595A (ja) | ガスタービンの性能診断システム及び性能診断方法 | |
| Liniger et al. | Reliability based design of fluid power pitch systems for wind turbines | |
| CN115618592A (zh) | 一种电厂燃气轮机气路故障诊断方法、系统、设备及终端 | |
| CN112465412A (zh) | 一种基于ims系统的电厂生产信息图形化方法 | |
| CN114418169A (zh) | 一种基于大数据挖掘的在线运行优化系统 | |
| Lee et al. | Whole-Building Commercial HVAC System Simulation for Use in Energy Consumption Fault Detection. | |
| RU2783863C1 (ru) | Способ комплексной оптимизации параметров энергоблока | |
| Chen et al. | Application of deep learning modelling of the optimal operation conditions of auxiliary equipment of combined cycle gas turbine power station | |
| Therkorn | Remote monitoring and diagnostic for combined-cycle power plants | |
| CN117113108A (zh) | 一种基于数据融合的电厂锅炉运行故障调节方法及系统 | |
| Aslanidou et al. | Towards an integrated approach for micro gas turbine fleet monitoring, control and diagnostics | |
| EP2644850B1 (en) | A system for analyzing operation of power plant units and a method for analyzing operation of power plant units | |
| Prabhu et al. | Machine Learning enabled Condition Monitoring Models for Predictive Maintenance of Boilers | |
| Sultanov et al. | Electrical generator unit technical and economic indexes parameter study | |
| Jharko et al. | Informational Task “Calculation of Technical and Economic Indicators” NPP I&C ULCS and Risk Potential Assessment | |
| Zhu et al. | Frequent pattern extraction based on data and prior knowledge fusion in gas turbine combustion system |