Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Проблемы оптимизации работы систем контроля и управления водно-химическим режимом электростанций
1.1 .Роль систем контроля и управления водно-химическим режимом в обеспечении надежности электростанций
1.2 Применение технологических алгоритмов и методов математического моделирования в СХТМ и СКУ ВХР
1.3 Информационная поддержка «Советы оператору технологу» при нарушении технологических процессов
1.4 Образование отложений содержащих сульфаты и хлориды натрия в перегретом паре
1.5 Современные методы прогнозирования и анализа данных
Глава 2 Методика построения технологических алгоритмов поиска причин нарушений водно-химического режима электрических станций
2.1. Концепция построения технологических алгоритмов поиска причин нарушений водно-химического режима электростанции
2.1.1 Методика выявления нарушений в технологических алгоритмах поддержки оператора СХТМ
2.1.2 Построение физической модели объекта при разработке технологических алгоритмов
2.1.3 Влияние архитектуры ПО СХТМ на вид технологических алгоритмов 3 8
2.1.4 Построение технологических алгоритмов поиска причин нарушения ВХР. 41
2.1.5 Технологические алгоритмы, работающие с массивами значений 53
2.1.6 Коррекция ошибок в технологических алгоритмах, работающих с массивами значений
2.1.7 Полиморфизм в технологических алгоритмах, работающих с массивами значений
2.1.8 Выбор вида технологических алгоритмов поиска причин нарушений ВХР
68-
2.2 Исходные данные для технологических алгоритмов поиска причин нарушений ВХР 71
Глава 3 Опыт применения технологических алгоритмов «советы оператору-технологу» в системах контроля и управления водно-химических режимов электростанций
3.1 Технологические алгоритмы «Советы оператору-технологу» системы химико-технологического мониторинга Казанской ТЭЦ-2 71
3.1.1 Алгоритм поиска причин нарушения ВХР по величине рН в питательной воде 72
3.1.2 Алгоритм поиска причин нарушения ВХР по электропроводимости Н-катионированной пробы питательной воды
3.1.3 Алгоритм поиска причин нарушения ВХР по электропроводимости Н-катионированной пробы перегретого пара
3.1.4 Алгоритм поиска причин нарушения ВХР по содержанию кислорода в питательной воде
3.2 Технологические алгоритмы «Советы оператору-технологу» в СКУ ВХР второго контура АЭС ВВЭР
3.2.1 Алгоритм поиска причин отклонения ВХР 2-го кон
тура по превышению удельной электропроводимости
99 Н-катионированной пробы питательной воды за ПВД от нормируемых значений
3.2.2 Алгоритм поиска причин отклонения ВХР 2-го контура по величине рН пробы питательной воды за 107
ПВД от нормируемых значений
Глава 4 Применение алгоритмов поиска причин нарушений ВХР на лабораторном стенде СХТМ с использованием результатов промышленных испытаний
4.1. Описание лабораторного стенда СХТМ ВХР 113
4.2 Имитация типовых нарушений на стенде СХТМ ВХР 117
4.2.1 Модель имитации нарушений на стенде СХТМ ВХР 119
4.2.2 Модель образования отложений Na2S04 и NaCl в перегретом паре 126
4.2.3 Анализ полученной модели образования отложений Na2S04 и NaCl в перегретом паре 136
4.2.4 Алгоритм построения промежуточных значений 138
4.2.5 Алгоритм имитации нарушений на стенде СХТМ 141
4.3 Сравнение результатов работы алгоритма при использовании данных промышленных испытаний и с помощью имитации на стенде СХТМ ВХР 143
Глава 5 Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования поведения параметров ВХР в промышленных условиях 152
5.1 Выбор архитектуры ИНС 148
5.2 Обучение ИНС с помощью алгоритма обратного распространения ошибки
5.3 Результаты применения ИНС 155
5.4 ИНС с общей регрессией 157
Выводы 162
Список принятых сокращений 164
Список использованных источников
- Применение технологических алгоритмов и методов математического моделирования в СХТМ и СКУ ВХР
- Построение физической модели объекта при разработке технологических алгоритмов
- Алгоритм поиска причин нарушения ВХР по величине рН в питательной воде
- Модель имитации нарушений на стенде СХТМ ВХР
Введение к работе
В условиях современной экономики развитие современной энергетики возможно путем снижения издержек при производстве электроэнергии на существующих и строящихся энергоблоках.
Применительно к тепловой и атомной энергетике значительный потенциал в повышении эффективности работы оборудования и электростанций заложен в целом ряде различных мероприятий, таких как, оптимизация работы теплосилового оборудования, применение в качестве конструкционных более коррозионно-прочных материалов, применение современных фильтрующих материалов на ионообменной части водоподготовительных установок, применение новых технологий подготовки добавочной воды и др., а также поддержание водно-химического режима (ВХР) в пределах установленных норм, что осуществляется на современных ТЭС за счет непрерывного мониторинга химико-технологических процессов.
В последние годы на большинстве ТЭС Российской Федерации, значительное внимание уделяется вопросам внедрения систем химико-технологического мониторинга (СХТМ) ВХР, водоподготовительных установок (ВПУ), теплосети и других объектов водно-химического хозяйства. Современные средства контроля, выпускаемые отечественными и зарубежными производителями, позволяют организовать надежные непрерывные измерения таких показателей качества как удельная электропроводимость, рН, содержание натрия, растворенного кислорода и водорода, содержание кремниевой*кислоты, солей жесткости, аммиака, фосфатов, общего органического углерода и др.
Следует отметить, что даже при применении самых современных средств контроля мониторинг химико-технологических процессов на ТЭС в основном заключается лишь в предоставлении оперативному персоналу непрерывной информации о состоянии ВХР. Только в некоторых случаях СХТМ ВХР построены как подсистемы автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) или имеют возможность обмена с
7 ними данными, что предполагает предоставление оперативному персоналу химического цеха информации о технологических параметрах, в первую очередь влияющих на состояние ВХР. Следует отметить, что целью внедрения СХТМ является не просто представление текущей информации о состоянии ВХР, но использование данной информации для оптимизации ВХР, недопущения нарушений ВХР и, как следствие, аварийных ситуаций на ТЭС, вызванных такими нарушениями.
Представленный в данной работе материал показывает возможность использования технологических алгоритмов обработки информации о состоянии ВХР, как один из путей повышения информативности СХТМ.
Современные достижения в области разработки алгоритмов, вычислительной математики, теории информации и теории адаптивного анализа позволяют значительно повысить эффективность работы алгоритмов поиска причин нарушений ВХР. Методы адаптивного анализа данных находят широкое применение в различных областях науки, техники и экономики. Применение подобных методов позволяет реализовывать интеллектуальные системы, способные прогнозировать поведение различных параметров ВХР, не используя полного математического описания физико-химических процессов в пароводяном тракте.
Актуальность проведенных исследований заключается в том, что на большинстве ТЭС, где установлены СХТМ, мониторинг химико-технологических процессов ограничивается лишь представлением текущей информации о состоянии объекта мониторинга. Использование же технологических алгоритмов и современных методов адаптивного анализа для обработки этой информации позволит сделать шаг от исключительно информационной функции СХТМ в направлении к возможности управления технологическими процессами.
Применение технологических алгоритмов и методов математического моделирования в СХТМ и СКУ ВХР
Современная энергетика характеризуется использованием высоких параметров пара на тепловых электростанциях. Однако повышение параметров пара приводит к существенному повышению требований- к качеству водно-химического режима энергоблоков. Также высокие требования к качеству теплоносителя и ведению ВХР предъявляются на атомных электростанциях и на электростанциях работающих на парогазовом цикле. Подобные требования объясняются стремлением повысить надежность существующих энергоблоков, что является одной из основных задач современной энергетики.
По данным зарубежных источников [1] до 60% от общего числа нарушений в работе оборудования энергоблоков происходят по причинам связанным с ведением ВХР. Причиной этого, как отмечается в работах [2-6], является эррозионно-коррозионное взаимодействие теплоносителя с металлом, что приводит к образованию отложений на поверхностях нагрева, загрязнению тракта продуктами коррозии и в итоге к повреждениям поверхностей и аварийным остановам энергоблоков: Например, наличие отложений в экономайзере приводит к росту температуры уходящих газов и, следовательно, снижению коэффициента полезного действия (КПД) котла, отложения в турбине также приводят к снижению эффективности ее работы. Отложения в трубах котлов приводят к росту температуры металла сверх допустимой.
Минимизировать эти воздействия возможно при поддержании ВХР в приделах нормируемых значений. Точное поддержание нормируемых показателей, в свою очередь, зависит от эффективности химического контроля. Поэтому, согласно с [7,8,11] организация надежного и эффективного химического контроля является важнейшей задачей, не только для оптимизации ВХР, но и для повышения надежности и, следовательно, экономической эффективности энергоблока в целом.
Эффективным химический контроль можно считать в том случае [11], если за расчетный или ожидаемый срок эксплуатации оборудования не происходит вынужденных остановов в результате коррозионных процессов, процессов образования накипи и отложений на поверхностях нагрева, а также не происходит снижение эффективности производства электроэнергии и не возникает потери мощности из-за нарушений ВХР.
Основными путями совершенствование химического контроля является использование систем непрерывного мониторинга, управления и диагностики ВХР, а также повышение эффективности работы приборного парка. Например, внедрение систем непрерывного мониторинга и диагностики ВХР в США позволило, согласно [9] снизить долю времени вынужденного простоя тепловых электростанций на органическом топливе с 29 % до 18-20 %, при этом в [11] приводятся сведения о том, что нарушения ВХР до внедрения систем мониторинга и диагностики обходились в 7000 долларов на мегаватт установленной мощности в год. В России внедрение СХТМ, также позволило значительно снизить аварийность энергоблоков [10]. Тем не менее, согласно отечественным и зарубежным источникам [10,12] в совершенствовании ВХР и систем его контроля, управления и диагностики заложен большой резерв, позволяющий увеличить надежность и эффективность работы энергоблоков, за счет постоянного совершенствования методик и средств измерения и обработки полученной информации о ВХР.
Опыт обследования состояния ВХР различных ТЭС и систем его контроля, показывает необходимость внедрения и эксплуатации СХТМ ВХР. Актуальность этой проблемы подтверждается выпуском общих технических требований к СХТМ ВХР ТЭС [13], разработанных под руководством
Департамента научной политики и развития РАО «ЕЭС России». Согласно этим документам СХТМ и СКУ (система контроля и управления) ВХР должны создаваться как подсистемы АСУ ТП ТЭС и по-возможности на базе используемого в этих системах оборудования и программного обеспечения, это решение диктуется как отечественным, так и зарубежным опытом [9,14,15]. Подобный комплексный подход позволяет использовать в СХТМ три источника информации: - данные АХК (автоматического химического контроля) - результаты полученные со стационарных приборов автоматического химического контроля; - данные ЛХК (лабораторного химического контроля) - результаты измерений проведенных с помощью стандартных методик и лабораторных или переносных приборов, как результаты оперативного контроля, так и диагностические измерения; - теплотехнические показатели, влияющие на состояние ВХР результаты текущих измерений в АСУ ТП и данные из базы данных (БД) этой системы.
При этом следует учесть, что СХТМ должна решать не только задачи оперативного химического контроля (предотвращения коррозионных процессов, образования накипи, отложений, уменьшения концентрации коррозионно-активных веществ в- тракте, минимизации поступления примесей в тракт, уменьшения, образования и переноса продуктов коррозии в тракте), но также вести диагностику состояния ВХР, рассчитывать неизмеряемые и косвенные показатели (в том числе и индексы качества теплоносителя), используя опыт эксплуатации и накопленную в БД информацию, выявлять возможную причину нарушения и предлагать возможные варианты устранения, предоставлять информацию оператору в доступном виде, так что бы он мог проследить тенденции в изменении параметров, акцентировать внимание на наиболее важные параметры, и сигнализировать о нарушениях [18].
Построение физической модели объекта при разработке технологических алгоритмов
Особенностью технологических алгоритмов, применяемых для поиска причин нарушений ВХР, является широкое применение «качественной оценки» соответствия анализируемых процессов нормируемым показателям.-Такой подход позволяет создавать простейшие алгоритмы без использования сложных математических моделей, но при этомнесет в себе ряд недостатков. Например, сравнительно небольшой объем АХК на некоторых ТЭС не позволяет в полной мере определить солевой состав питательной воды. Применение методов лабораторного контроля1 требует значительного времени, необходимого для выполнения анализов. В качестве примера в таблице 1 приведены параметры, рекомендованные для автоматического контроля ВХР ТЭС с барабанными котлами [13]. Таблица 1 - Объем АХК ТЭС с барабанными котлами
Рассмотрим случай превышения нормируемого значения удельной электропроводности Н-катионированной пробы питательной воды. В питательной воде присутствуют следующие примеси в ионной форме Na+,Ca2+,Mg2+, NH4+ (дозируется во всасывающий патрубок питательного насоса), НСОї, С03 , СГ, SO4 , S1O2 и органические примеси. С учетом уравнений 1-4: pH -logFt, следовательно Jrt=l 0 рН; (1) -015= следовательно ОН= kj 1Ґ\ (2) ІҐ- НСОзУН2С03=кг, (3) ІҐ- С032/НСОі= к2. (4) уравнения взаимосвязи общей электропроводности и электропроводности.Н-катионированной пробы будут иметь следующий вид: X 103iLoH-H++LoOH-(ky/H")+LoHC03-(krH2C03/H")+2-LoC03(kr k2-H2C03/(H")2)+LoNa-Na++LoCl-Cr+LoNH4-NH4++2-LoS04-SOt +2-L0Mg-Mg2++2-L0Ca-Ca2+); (5) HtfO +Lo Cr+l-Lo -SOf-). (6) где: LQ — предельная эквивалентная проводимость і-того иона, см/Омт-экв; it, Na+, Са2\ ,Mg+, NH4+, ОН, HCOi, С032 , СГ, S042 , Si02 - концентрация соответствующего иона, моль/дм ; к{, к2 — константы диссоциации угольной кислоты по первой и второй ступеням соответственно; &„, - константа диссоциации воды.
Из уравнений 5 и 6 видно, что влияние на величину электропроводности могут оказать целый ряд автоматически не измеряемых параметров, среди которых в первую очередь следует отметить концентрации анионов сильных кислот, и-катионов жесткости. Причем в рассматриваемом случае они не измеряются автоматически ни в одной из точек отбора проб. Отдельно следует отметить вклад в значение удельной электропроводимости продуктов термолиза органических примесей. В результате термического разложения органических примесей могут образовываться потенциально кислые органические соединения [26], а также анионы сильных кислот. В І данном случае при разработке технологических алгоритмов необходимо учитывать также термодинамические процессы, протекающие Bf тракте электростанций, путем применения количественной оценки, соответствующих математических моделей и инженерных расчетов, в том» числе статических и динамических моделей и косвенных измерений.
Количественная оценка в определенной степени усложнит технологические алгоритмы, но позволит, значительно расширить объем охватываемых нарушений, а также более точно определять причину их возникновения. Расширение автоматически измеряемых величин позволит в некоторых случаях значительно упростить как сами технологические алгоритмы, так и применяемые в них математические модели.
Алгоритм поиска причин нарушения ВХР по величине рН в питательной воде
В предыдущей главе рассматривалась методика построения технологических алгоритмов поиска причин нарушений ВХР ТЭС и АЭС. На практике такие алгоритмы включаются в ПО поддержки оператора-технолога, совместно с алгоритмами сигнализации, выявления сбоев в работе ПО и других, которые реализуется в СХТМ ТЭС или СКУ ВХР АЭС с предоставлением информации в виде «советов оператору».
Технологические алгоритмы «советы оператору-технологу» для СХТМ Казанской ТЭЦ-2 разрабатывались с целью поиска причин нарушений ВХР. Результатом их работы являются сообщения, указывающие обнаруженное нарушение, причину и рекомендации по его устранению: При разработке алгоритмов рассматривались характерные нарушения ВХР, определенные в результате анализа-опыта эксплуатации оборудования.
Основное оборудование Казанской ТЭЦ-2: 1. котлы №7-12 - БКЗ-210/120; 2. турбины ПТ-65/75-130, Р-50-130, Т-50-130.
Особенностью тепловой схемы ТЭЦ является наличие поперечных связей. Пар из котлов №7-12 собирается в коллекторе и подается к турбинам. Пар промышленных отборов турбин ПТ-65/75-130, Р-50-130 направляется на производство. Возвратный загрязненный конденсат проходит обработку на конденсатоочистке.
На Казанской ТЭЦ-2 принят гидразинно-аммиачный водный режим (ГАВР). Дозирование реагентов производится во всасывающий патрубок питательного насоса. Также проводится фосфатирование котловой воды.
При разработке алгоритмов в связи с недостаточным для выявления некоторых причин нарушений объемом АХК ТЭЦ в качестве исходных параметров также использовались параметры ЛХК. Вид алгоритмов выбран исходя из возможностей используемого на ТЭЦ программного обеспечения. Алгоритм предназначен для выявления причин выхода за нормируемые значения величины рН пробы питательной воды. В качестве причин нарушения рассматривались типовые ситуации, основанные на опыте эксплуатации оборудования. Состояние параметров, характеризующие каждую из причин нарушения представлено в таблице 3.
Входными параметрами алгоритма являются: рН— водородный показатель; C(NH3) - концентрация аммиака, мкг/дм ; С(С02) - концентрация угольной кислоты, мкг/дм ; Ок-тъ — перманганатная окисляемость (содержание органических соединений), мг02/дм . Блок-схема алгоритма приведена на рисунке 14. Таблица 3 - Состояния параметров, характеризующие каждую из причин нарушения.
В результате работы технологического алгоритма на экране монитора АРМ в соответствии с состоянием контролируемых параметров появляется технологическое сообщение, содержащее список возможных причин и методов устранения, возникшего нарушения ВХР. Текст технологических сообщений приведен в таблице 4.
Алгоритм предназначен для определения причин выхода за нормируемые значения величины электропроводимости Н-катионированной пробы питательной воды. В отличие от предыдущего алгоритма, среди возможных причин нарушения рассматривались не только характерные нарушения, но и комплексные, возникающие в короткий промежуток времени в нескольких частях пароводяного тракта. Следовательно, работа алгоритма заключается Bf переборе входных параметров, для выявления требуемой причины нарушения. Состояние параметров, характеризующие каждую из причин нарушения представлено в таблице 5, где 1 — означает, что нормируемое значение превышено, 0 — что значение в приделах нормы, " - " — значение параметра для выявления рассматриваемой причины нарушения не проверяются: Как видно из таблицы 5 для выявления .причины, нарушения-необходимо проверить от 2 до 9 параметров на соответствие нормируемым значениям. Алгоритм перебирает группы параметров, начиная от характеризующих непосредственно состояние питательной воды, до оказывающих наименьшее влияние. Рассматриваются все потоки теплоносителя, которые попадают в питательный тракт. Блок-схема алгоритма представлена на рисунках 15-19. Входные параметры: Хнпв — электропроводимость Н-катионированной пробы питательной воды мкСм/см; Хнтеор— электропроводимость теоретически чистойводы мкСм/см;
Модель имитации нарушений на стенде СХТМ ВХР
В связи с тем, что стенд СХТМ не моделирует полностью пароводяной тракт ТЭС, то для имитации нарушений необходимо рассчитывать дополнительные значения. Алгоритмы, представленные в главе 3 производят выявление причин нарушений ВХР, используют данные с точек отбора в различных частях пароводяного тракта, следовательно, также необходимо смоделировать данные в этих точках.
Расчет параметров, которые не входят в объем АХК возможен, если к уравнениям (1)-(6), представленным в главе 2, добавить уравнения электронейтральности простой и Н-катионированной проб. Уравнение электронейтральности пробы: lt+Na++ NH/+ 2-Ca2++2-Mg2+= ОН + НСОІ+ 2-С032-+ Cr+2-S042 ; (14)
Или с учетом уравнений (1)-(4): lt+Na++2-Ca2++2-Mg2++NH4+= (kj lt)+(H2COr(lt-k1+2-krk2)/(H+)2)+ +Cl +2-S042 ; (15) Для Н-катионированной пробы: ІҐн=(к„/ІҐ)+ (Н2С03-(Н"-к 2-кґ кз)/(ІҐ)2)+ СГ+2-SO/ (16) где: it, Na, Ca2+, Mg2+, NH4+, ОН, НС03, C032 , СГ, S042 , Si02 - концентрация соответствующего иона, моль/дм3.
Подпрограмма, реализующая систему уравнений (1)-(6) и (14)-(16), представлена в приложении 1.
В полученной системе уравнений (1)-(6) и (14)-(16) изначально принято следующие допущение: так как коэффициент активности і-того иона близок к единице, то активность этого иона приравнивалась к концентрации. Так же при недостаточности данных, допустимо принять ряд допущений, снижающих точность, но позволяющих в условиях имитации получить приемлемые решения, избежать качественных искажений в имитируемом процессе и при этом снизить количество неизвестных в представленной системе уравнений.
Первым из таких допущений является переход к общей жесткости вместо отдельной подстановки концентраций Са , Mg . Такое решение не внесет погрешности в уравнение (15), но для уравнения (5) придется принять допущение о том, что LoMg L0Ca. Согласно [83] эти значения составляют соответственно 0,00422 и 0,00480 см/Омт-экв, следовательно, при учете низких значений жесткости, характерных для современных энергоблоков, общей ошибка от этого допущения будет невелика. В таком случае в уравнении (5) вместе с жесткостью используется среднее от значений LoMg и т Са LQ .
Аналогичное допущение можно принять и для анионов сильных кислот СГ, SO/ . В соответствии с [83] / =0,00633 см/Омт-экв, а 10с/=0,00641 см/Омт-экв. Таким образом, для уравнения (5) можно записать: Loa-Cr+2-L0s04-S042-= L0An-(Cr+2-SO42-); (17) где: L0An=0,5-LoCl + LoS4. (18)
Система равнений (1)-(6) и (14)-(16) позволяет, при достаточной полноте данных, определить анионно-катионный состав в одной из точек, но многие алгоритмы оперируют с информацией полученной в различных частях паро-конденсатного тракта. Приближенно получить эти данные можно, составив для- определенной тепловой схемы, уравнения материального баланса. Такой подход уже несет в себе ряд допущений, а именно: - рассматривается модель идеального смешения, то есть концентрация примеси равномерно распределена в водном объеме каждого из узлов тепловой схемы; - не учитываются гидродинамические процессы, характерные для теплообменного оборудования. Тем не менее, для имитации применение такого подхода оправдано по следующим причинам: - несмотря на расхождение, полученных этим методом числовых значениях с реальными, качественная оценка имитируемых процессов остается верной; - большинство методов диагностики в качестве константного обеспечения содержат нормируемые значения согласно [19] и постоянные необходимые для расчетов, следовательно, входные данные с имитации не повлияют на точность их работы на реальном объекте. Рассмотрим уравнения материального баланса для блока с турбиной К-300-240. Уравнения составляются на основе принципиальной тепловой схемы, представленной на рисунке 35.
