Повышение эффективности управления технологическими процессами тепловой станции

Основной парадокс решения проблем оптимизации и повышения эффективности систем автоматизации технологических процессов заключается том, что существует сильно развитая теоретическая база при слабо развитой практической применимости. Как следствие, существуют единицы методик усовершенствованного управления, которые могут быть успешно перенесены из мира ученых в мир практики.
Одним из таких методов усовершенствованного управления, который может быть перенесен из области теории в практику, является метод модельного прогнозирующего управления MPC (model predictive control).
Модельное прогнозирующее управление представляет собой общепризнанную стратегию управления, позволяющую достигать более совершенные эксплуатационные характеристики применительно к задачам управления различными системами, включая многомерные системы и системы с переменными параметрами при наличии ограничений на регулируемые и управляющие переменные; классический же подход ограничен рассмотрением систем с одномерными выходной и входной переменными и постоянными параметрами.
Изначально разработанная для нефтеперерабатывающей отрасли, технология MPC стала общепринятой во многих отраслях промышленности в течение последних 30 лет. Однако, только недавно алгоритмы MPC стали применяться в управлении и оптимизации технологическими процессами в энергетике.
Такое сравнительно медленное развитие данной технологии в энергетическом секторе может быть частично объяснено наличием более высоких требований к производительности оборудования, предъявляемых в этой области. Динамика процессов работы основных узлов электростанций, как правило, гораздо выше, чем в нефтехимических процессах и, как следствие, требует больших вычислительных мощностей, которые до недавнего времени либо не были доступны, либо затраты на удовлетворение таких повышенных требований не были экономически оправданными. Кроме того, экономическое преимущество внедрения современных технологий MPC в периоды низкой стоимости первичной энергии (энергоносителей) и менее жестких требований к охране окружающей среды было не столь значительным.
Экономическое преимущество внедрения технологии MPC становится значительным, особенно учитывая высокую стоимость энергоносителей и более жесткие требования к охране окружающей среды. Реализация MPC на объектах энергетического сектора позволяет достичь уменьшения эксплуатационных затрат от 2% до 6%, что достигается за счет снижения степени отклонения рабочих характеристик процесса от номинальных.
В настоящее время существует ряд коммерческих пакетов, которые дают промышленные робастные варианты алгоритмов MPC в области управления технологическими процессами в теплоэнергетике. Среди них можно выделить решения компаний Metso Automations (ACA – Advanced Control Applications), Honeywell (AES – Advanced Energy Solutions), Aspentech (DMC Plus), Mathworks (Model Predictive Control Toolbox).

Преимущества использования решения:
 

• Увеличение КПД работы котлов за счет оптимизации процессов горения на 1-4%
• Уменьшение удельного расхода топлива на 0,25-3,5%
• Сокращение ремонтных расходов на 3-7%
• Уменьшение выбросов NOx на 8-40%
• Сокращение доли несгоревшего угля в золе до 1-5%
• Эффективная стабилизация режимов при изменении качества топлива
• Повышение общей эффективности производства на 2-3%
• Повышение коэффициента готовности мощностей

Использование в мире
Имеются данные о более чем 2000 применениях технологии MPC, в основном в нефтехимической отрасли, и число этих внедрений постоянно растет. Метод начинает все больше использоваться в энергетике. В России сообщений о реализации технологии MPC на объектах энергетического сектора пока нет.
Одним из самых показательных проектов, применяющих технологию MPC на энергетическом объекте является реализация проекта автоматизации крупнейшего в мире котла сверхкритического давления с циркулирующим кипящим слоем на ТЭС Lagisza (Польша) энергоблока мощностью 460 МВт, введенного в промышленную эксплуатацию в 2009 г.
Главным ядром системы управления в этом проекте является MPC контроллер, размерностью 8х8 (8 контролируемых параметров и 8 управляющих воздействий).
В результате удалось добиться следующих показателей: реальный КПД котла оказался даже выше проектного, отклонения температуры и давления острого пара составили ±3°C и ±3 бар соответственно; возможность использования широкого диапазона твёрдых топлив; надёжная работа котлов в диапазоне нагрузок 20-100 %; высокие экологические показатели; низкие затраты энергии на собственные нужды, простота обслуживания при эксплуатации.

Возможности решения в России
На ТЭС России вырабатывается около 564,8 млрд кВт*ч электроэнергии при среднем расходе удельного условного топлива 338,5 г/(кВт ч). В результате приходится сжигать 191,2 млн. т.у.т. ежегодно. Экономия условного топлива на 1 г/кВт*ч (0,3%) в масштабах России дает экономию условного топлива 0,57 млн. т.у.т. в год, что составляет 3.9 – 4.2 млрд рублей экономии в год (при использовании мазута в качестве условного топлива).
65% затрат за срок службы базовых и полупиковых ТЭС приходится на стоимость топлива. В связи с этим, повышение их КПД является важнейшей задачей.
Лучшие пылеугольные энергоблоки ТЭС западных стран имеют КПД на уровне 45 %, в России – 36%. . Даже если учесть некоторую некорректность сравнения средних показателей группы энергоблоков России и лучших западных ТЭЦ, разница в КПД составит не менее 5% (абс.), что дает разницу в расходе топлива в 10—12 %.

Технические особенности решения
Алгоритм MPC (рис.) использует знания о динамических характеристиках технологического процесса. Все взаимодействия между переменными процесса рассчитываются на основе непрерывного решения в реальном масштабе времени системы уравнений, описывающей систему. Это является главным отличием от традиционного управления, например, такого как ПИД-управления, где каждый регулятор имеет один вход и один выход. Стратегия МПУ позволяет учитывать ограничения, накладываемые на систему, и взаимодействия между переменными процесса, что позволяет обеспечивать оптимальное управление объектами в энергетической промышленности.

Основные элементы схемы управления динамическим объектом в соответствии со стратегией MPC (рис.):
 

• модель пространства состояний (или эквивалентная), учитывающая внутренние взаимосвязи между переменными состояния, на основе которой строится прогноз в пределах горизонта предсказания
• оценка состояния (включая возмущение) в реальном масштабе времени
• предсказание будущих состояний на основе модели
• оптимизация в реальном масштабе времени будущей траектории движения системы с учетом действующих ограничений методом квадратичного программирования
• выполнение первого шага управляющей последовательности

MPC-регулятор рассчитывает режим не только с учетом внутренних взаимосвязей регулируемых величин, но и с учетом ограничений, накладываемых на технологические параметры, такие как температура перегретого пара, его давление, потери тепла в дымовых газах, нормативные параметры состава дымовых газов, ограничения на содержание оксидов азота, ограничения на вырабатываемую мощность, ограничения на производительность воздуходувки и т.д. Результатом работы регулятора является оптимальные значения удельного расхода топлива, минимизации вредных выбросов и максимизации КПД технологического оборудования. Стабильность режимов работы приводит к увеличению срока службы оборудования и сокращению затрат на нештатные ремонты оборудования котлоагрегата.
Задачи оптимизации, основанные на технологии MPC, как правило, разрабатываются и реализуются под конкретную технологическую потребность, и не требуют развертывания на предприятии полномасштабной АСУ ТП. Система MPC может быть развернута как часть существующей системы автоматизации, либо как супервизорная система управления верхнего уровня. В последнем случае требования к поставщику системы автоматизации менее жесткие, главным условием будет являться корректная настройка существующих локальных контуров регулирования.
Типовая структура системы автоматизации энергоблока, основанная на модельном прогнозирующем управлении представлена на следующем рисунке

Пример экономического расчета
Технология MPC в мире уже достаточно отработана и показателем качества работы данной стратегии управления является тот факт, что, как правило, контракты на реализацию таких проектов заключаются на условиях pay-for-performance, т.е. когда оплата по контакту осуществляется за достигнутые показатели производительности. Схема работы по такому контракту выглядит следующим образом (рис.): первым и обязательным этапом является технико-экономический аудит, в ходе которого определяются технические возможности повышения эффективности производства, критерии оценки эффекта и прогнозируемые показатели производительности, которые могут быть достигнуты в результате реализации проекта. Кроме этого определяются сроки и штрафы/премии за недостижение/превышение уровня повышения производительности/экономии по сравнению с текущим базовым вариантом.
Ориентировочная стоимость решений по оптимизации показателей работы ТЭС определяется диапазоном от $30 тыс. до $100 тыс. (без учета оборудования КИПиА и аппаратной части) и зависит от существующей структуры АСУ станции и специфики технологического процесса производства тепла и электроэнергии.
Срок достижения экономического эффекта, как показывает опыт, обратно пропорционален заложенному интеллекту в стратегию управления. Для сравнения, период окупаемости решения, заключающегося в переходе на современные средства автоматизации при сохранении существующей структуры управления, составляет около 7 лет (~14% в год от вложенных средств). Применение же усовершенствованных технологий управления позволит окупить вложения менее чем за 1 год.
Для приблизительной оценки экономического эффекта можно использовать следующий расчет: для ТЭС эффект составляет от 1,5 до 4,5% выручки от продажи электроэнергии. Типовая оценка – 2,0-2,5%.

Примеры реализации проектов
Основные этапы реализации:
 

• Сбор технологической информации
• Технико-экономический аудит
• Построение математической модели процесса
• Сопровождение модели
• Исследование управляемости и наблюдаемости
• Формирования и утверждение критериев оптимизации (методика расчета ТЭП)
• Формирование требований к функционированию процесса и выработка стратегии управления
• Проектирование регулятора и наблюдателя
• Инсталляция усовершенствованной системы управления
• Мониторинг эксплуатационных характеристик на основе ТЭП и подтверждение результатов оптимизации
• Сопровождение проекта