Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ проблем управления потоками энергоресурсов в сложных производственных системах
1.1. Проблемы управления потоками энергетических ресурсов в сложных производственных сетях 11
1.2. Обзор литературы 21
1.3. Постановка цели и задач исследования 40
ГЛАВА 2. Методика моделирования потоков энергоресурсов в сложных производственных сетях с учетом динамики их аккумулирования
2.1. Основные положения 43
2.2. Представление исходных данных , 47
2.3. Вычислительный алгоритм расчета сети 51
2.4. Уравнения аккумулирующих подсистем 62
Выводы к главе 2 67
ГЛАВА 3. Идентификация граничных производственных характеристик элементов сетей и систем по данным эксплуатации
3.1. Основные положения энергетического баланса 69
3.2. Алгоритм построения граничных производственных характеристик 84
3.3. Апробация алгоритма построения граничных производственных характеристик по данным эксплуатации 89
Выводы к главе 3 97
4. Моделирование и оптимизация режимных параметров технологической паровой сети промплощадки оао «ммк»
4.1. Общая характеристика и анализ режимов пароснабжения площадки ККЦ и КХП 99
4.2. Технические предложения по повышению эффективности пароснабжения площадки ККЦ и КХП 115
4.3. Результаты моделирования 118
4.4. Технические испытания комплекса пароснабжения «Энергокорпус-ППУ-Станция ST-3» 132
Выводы к главе 4 136
Основные выводы и результаты 137
Библиографический список 139
- Постановка цели и задач исследования
- Уравнения аккумулирующих подсистем
- Апробация алгоритма построения граничных производственных характеристик по данным эксплуатации
- Технические предложения по повышению эффективности пароснабжения площадки ККЦ и КХП
Введение к работе
Системный анализ потоков энергетических ресурсов в сложных сетях на основе моделирования является постоянной темой, привлекающей внимание широкого круга исследователей вследствие многочисленных практических приложений. В указанном направлении решены разнообразные задачи, позволяющие осуществлять расчеты потоков в сетях с различными характеристиками. Здесь следует отметить как классические задачи, решаемые при моделировании сложных систем, так и специальные методы, используемые при исследовании потокораспределений в сложных инженерных сетях.
Особое значение имеет задача анализа потоков в сложных сетях энергетических комплексов производственных систем, в частности, в металлургической промышленности. Энергетические потоки здесь тесно связаны по динамике взаимодействия с технологическими процессами и существенно определяют их энергетическую эффективность. Поэтому возникает задача системного рассмотрения энергетических потоков в металлургическом производстве в едином комплексе с технологическими процессами.
Для металлургического производства рассматриваемая задача является особо актуальной в связи с необходимостью проведения энергосберегающих мероприятий. Металлургическое производство является весьма энергоемким и энергетическая составляющая издержек существенно определяет себестоимость продукции. В этих условиях важное значение имеет управление энергетическими потоками и процессами энергосбережения на металлургических предприятиях.
Исследования данного вопроса содержатся в работах член-корреспондента АЭЫ РФ, д.т.н. Никифорова Г.В., к.т.н., проф. Олейникова В.К., цикл работ указанных авторов в сфере энергосбережения и управления энергопотреблением в металлургическом производстве был удостоен в 2003 году премии Правительства РФ в области науки и техники. Существенный вклад в развитие работ по данному направлению внесли Ахметзянов А.В., Баясанов Д.Б., Бутковский А.Г., Вапник В.Н., Дубровский В.В., Дюран Б., Евдокимов А.Г., Зингер Н.М., Казаринов Л.С., Крянев А.В., Кудрин А.В., Мелентьев В.А, Меренков А.П., Морозов В.А., Рапопорт Э.Я., Руденко Ю.Н., Сеннова Е.В., Сидлер В.Г., Скальский В.Л., Стратан Ф.И., Тевяшев А.Д., Хасилев В.Я. и другие.
Для решения задачи повышения эффективности технологических процессов существенное значение имеет учет динамики аккумулирования энергоресурсов в сетях и системах. Учет аккумулирования энергоресурсов непосредственно определяет резервы дополнительного повышения выработки продукции и, следовательно, повышения эффективности производства. Однако решение данной задачи в сложных производственных комплексах приводит к необходимости анализа динамики процессов в сложных сетях, объединяющих в единую систему разнообразные технологические узлы и подсистемы.
Существующие подходы к расчету подобных сложных систем, как правило, базируются на использовании какого-либо одного универсального метода (например, метода узловых напоров, метода контурных потоков и др.). Подобная унификация не всегда эффективна и может обусловить использование нефизичных моделей элементов сети (например, к использованию обратных динамических операторов), которые приводят к некорректной постановке задачи моделирования особенно для систем с вырождением. Системы с вырождением, как правило, возникают в задачах оперативного управления потоками в сетях и отражают процессы активного изменения их параметров и структур. Кроме того, производственные сети обладают сложной динамикой процессов, оперативный расчет которых затруднителен даже при использовании современной вычислительной техники.
Для сетей важной задачей является также идентификация производственных характеристик элементов сетей по данным эксплуатации. Решение указанной задачи нетривиально, т.к. данные эксплуатации отражают лишь внешние характеристики систем, что обуславливает их большой разброс при реализации. Поэтому для практики необходимо знать граничные характеристики, очерчивающие область допустимых значений. Кроме того, данные эксплуатации содержат неполную информацию о характеристиках элементов и параметров режимов сетей, что обуславливает необходимость использовать при решении данной задачи методы регуляризации.
Исходя из сказанного, является актуальной задача анализа потоков энергоресурсов в сложных сетях с учетом динамики аккумулирования ресурсов и выявлением резервов повышения эффективности технологических процессов на основе идентификации соответствующих производственных характеристик сетей и их элементов по данным эксплуатации.
Объектом исследования являются потоки энергетических ресурсов в производственных сетях, включая автоматизированные системы оперативного управления потоками ресурсов, а также распределенные системы автоматического регулирования режимов снабжения ресурсами.
Предметом исследования являются модели анализа потоков энергетических ресурсов в сложных производственных сетях, методы идентификации производственных характеристик элементов сетей и параметров их режимов, а также решение задач оптимизации на моделях.
Целью диссертационной работы является повышение эффективности производственных систем на основе анализа потоков энергетических ресурсов в сложных сетях с учетом динамики их аккумулирования и выявление резервов повышения эффективности производственных систем на основе идентификации производственных характеристик элементов сетей и параметров их режимов по данным эксплуатации.
Задачи диссертационной работы:
1. Разработка модели анализа потоков энергетических ресурсов в сложных производственных сетях с учетом динамики их аккумулирования.
2. Разработка метода идентификации граничных производственных характеристик систем по данным эксплуатации с учетом их реального разброса.
3. Разработать программное обеспечение задачи моделирования потоков энергетических ресурсов в сложных сетях с учетом динамики их аккумулирования, а также задачи идентификации производственных характеристик систем по данным эксплуатации.
4. На основе разработанных методов постановка и решение задачи моделирования и оптимизации технологической системы пароснабжения металлургического предприятия на примере промплощадки ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат».
Методы исследования
Для решения поставленных задач в диссертационной работе применены методы моделирования сложных сетей и систем, методы идентификации характеристик технологических систем, методы обработки информации в АСУ, а также методы математической статистики и теории динамических систем, методы оптимизации.
Проверка изложенных в работе методов проводилась с использованием компьютерного моделирования и экспериментально.
Научная новизна диссертационной работы
1. Предложен новый метод анализа потоков энергетических ресурсов в сложных производственных системах, состоящих из связывающих сетей и подсистем различного функционального типа. Данный метод основан на многослойном подходе к расчету указанных систем и позволяет в автоматизированном режиме, исходя из топологии сетей в соответствии с их законами, оперативно осуществлять анализ потоков энергетических ресурсов с учетом динамики их аккумулирования.
2. Предложен новый алгоритм идентификации граничных производственных характеристик элементов сетей и систем по данным эксплуатации, основанный на кластеризации данных и регуляризации постановки задачи, исходя из априорных данных.
Практическая ценность
1. Разработанный метод анализа потоков энергетических ресурсов в сложных производственных сетях позволяет осуществлять расчеты и оценки резервов ресурсов, образующихся в сетях за счет их аккумулирования, и использовать указанные резервы для повышения эффективности производства.
2. Разработанный метод идентификации производственных характеристик позволяет на основе данных эксплуатации оценивать потенциальные возможности систем и сетей, что создает основу для повышения эффективности их использования.
3. Разработанное методическое и программное обеспечение позволяет осуществлять постановку и решение задач оптимизации режимов снабжения энергетическими ресурсами сложных технологических процессов.
Реализация работы
Разработанное методическое и программное обеспечение внедрено в практику управления режимами технологической системы пароснабжения промплогцадки ОАО «ММК», было использовано для расчета режимов электрических станций ПВЭС, ЦЭС, ST-3 и позволило решать задачу оптимизации параметров их режимов.
Внедрение результатов диссертационной работы подтверждено соответствующим актом. Технологический эффект внедрения на ОАО «ММК» состоит в повышении выработки электрической энергии на 1,1 МВт.
Апробация работы
Основные результаты диссертационной работы доложены на III Всероссийской научной конференции «Управление и информационные технологии», г. Санкт-Петербург, 30 июня-2 июля 2005 г.; VI Всероссийской научно-практической конференции «Энергетики и металлурги настоящему и будущему России», г. Магнитогорск, 24-26 мая 2005 г.; XXVI Российской школе по проблемам науки и технологий, г. Миасс, 27-29 июня 2006 г.; X Всероссийском научно-практическом семинаре «Информатизация и системы управления в органах исполнительной власти», г. Челябинск, 18-19 октября 2006 г.
Публикации
По теме диссертации опубликовано 11 работ.
Положения, выносимые на защиту:
1. Модели и метод анализа потоков энергетических ресурсов в сложных производственных сетях с учетом динамики их аккумулирования.
2. Метод и алгоритм идентификации производственных характеристик технологических систем и сетей на основе данных эксплуатации.
3. Постановка и решение задачи моделирования и оптимизации режимов снабжения энергетическими ресурсами сложных технологических процессов пароснабжения на примере металлургического производства.
Постановка цели и задач исследования
Как следует из проведенного обзора методов моделирования сложных инженерных сетей, существующие подходы к моделированию можно разбить на два больших класса.
1. Методы расчета установившихся режимов в сложных сетях с использованием автоматизации построения уравнений сети, исходя из ее топологии.
2. Методы расчета динамических процессов в сложных инженерных сетях на основе решения систем дифференциальных уравнений в частных производных.
Вследствие сложности вычислительных алгоритмов расчета динамических процессов в инженерных сетях методы формирования и решения уравнений сети для указанного класса задач анализа сетей различаются. Более того, методы, на основе которых производится расчет динамики процессов, весьма сложно применить для крупномасштабных сетей, для которых успешно применяются методы расчета установившихся режимов. Однако на практике постоянно возникают задачи расчета сложных инженерных сетей, в которых необходимо совместно решать как задачи динамики процессов в сетях, так и задачи анализа установившихся режимов в нестационарной постановке. Поэтому является актуальной задача объединения в одном программном комплексе двух указанных подходов к расчету сетей.
В общем случае подобная задача является сложной. Поэтому в работе выделен специальный класс инженерных сетей, в которых динамические процессы локализованы на определенных сетевых участках и представляют собой процессы аккумулирования ресурсов на данных участках. Указанная задача весьма актуальна для практики, т.к. позволяет выделить резервы ресурсов в существующих сетях и использовать их для повышения эффективности технологических процессов. Учет динамики процессов в отдельных участках сети приводит к необходимости расчета всей сети как нестационарной системы. Это налагает особые требования к решению задачи идентификации производственных характеристик сети. Данные характеристики зависят от нестационарных параметров режимов и должны определяться с учетом реальных данных эксплуатации сети. Данные эксплуатации, как правило, не содержат достаточной информации для однозначного решения задачи идентификации характеристик в сети, поэтому актуальна задача разработки специальных методов идентификации характеристик, преодолевающих данный недостаток. В работе в качестве производственных характеристик элементов используются граничные внешние производственные характеристики, которые определяют экстремальные значения производительности соответствующего элемента в оптимальных режимах его эксплуатации.
Целью диссертационной работы является повышение эффективности производственных систем на основе анализа потоков энергетических ресурсов в сложных сетях с учетом динамики их аккумулирования и выявление резервов повышения эффективности производственных систем на основе идентификации производственных характеристик элементов сетей и параметров их режимов по данным эксплуатации.
Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи исследовательского, методологического и прикладного характера:
1. Разработка модели анализа потоков энергетических ресурсов в сложных производственных сетях с учетом динамики их аккумулирования.
2. Разработка метода идентификации граничных производственных характеристик систем по данным эксплуатации с учетом их реального разброса.
3. Разработать программное обеспечение задачи моделирования потоков энергетических ресурсов в сложных сетях с учетом динамики их аккумулирования, а также задачи идентификации производственных характеристик систем по данным эксплуатации.
4. На основе разработанных методов постановка и решение задачи моделирования и оптимизации технологической системы пароснабжения металлургического предприятия на примере промплощадки ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат».
Уравнения аккумулирующих подсистем
Процессы в аккумулирующих подсистемах обладают той особенностью, что расход среды в каждом сечении трубопровода может быть различным из-за сжимаемости среды. Изменение давления приводит к изменению плотности и массы. Эффект аккумуляции среды проявляется как в больших емкостях, так и в трубопроводах. Рассмотрим сначала описание аккумулирования энергетических ресурсов в трубопроводах.
Уравнения аккумулирования в трубопроводах
Для упрощения задачи рассматриваемый трубопровод разделим на ряд ячеек, длина которых мала и ограничена (рис. 2.7).
Каждая такая ячейка может быть описана как объект с сосредоточенными параметрами, то есть каждая ячейка представляется двумя элементами: одним, имеющим перепад давлений, равный перепаду на заменяемом элементе, и не обладающим способностью аккумулирования, и другим, имеющим аккумулирующую способность заменяемого элемента с перепадом давления, равным нулю (рис, 2.8). где G -установившиеся значение расхода; Р1 - установившиеся значение напора в начале ячейки; АР[ - производная от приращения давлении в начале ячейки по времени; А 7І5 Д(72 - приращения расхода соответственно в начале и конце ячейки; а - коэффициент, связывающий изменение напора и изменение массы; АРХ,АР2 - приращения напора соответственно в начале и конце ячейки; Тг постоянная времени газа, определяемая по соотношению [25] где Ти - постоянная времени изотермического процесса; Та - постоянная времени адиабатического процесса. Первое уравнение системы (2.40) отражает эффект аккумулирования, второе - потери давления. Продифференцировав второе уравнение и подставив его в первое, получаем Лучшее приближение к действительности можно получить, заменив систему несколькими емкостями и дросселями (рис. 2.9). р Если для заменяющей системы, состоящей из п элементов, постоянную времени емкости каждого элемента принять равной Тп = Тг1 п и коэффициент сопротивления для каждого элементарного дросселя an = aln, то получим следующую систему уравнений
Апробация алгоритма построения граничных производственных характеристик по данным эксплуатации
Для построения граничных производственных характеристик оборудования электрических станций ОАО «ММК» по данным эксплуатации была создана программа на основе алгоритма, приведенного в п. 3.2 данной работы. В качестве исходных данных использовались данные диспетчерской УГЭ. Исследовались зависимости выработки энергетической продукции (электроэнергии, пара, тепла) в зависимости от потребляемых ресурсов.
Общий вид факторной зависимости был принят где и суммарный энергетический поток; pi - і-ьт составляющий энергетический поток; щ - коэффициент влияния /-го составляющего энергетического потока; xj -j-ый режимный фактор; bj - коэффициент влияния у-го режимного фактора; п -число составляющих энергетических потоков; т - число режимных факторов. Анализ эффективности использования оборудования проводился для центральной электрической станции (ЦЭС) и паровоздуходувной электрической станции №2 (ПВЭС-2) ОАО «ММК».
Анализ эффективности использования оборудования на ЦЭС
В табл. 1 приложения 2 приведены данные за февраль 2003г. по суточной выработке пара, данные по используемым ресурсам: природному газу и углю, а также режимным факторам - температуре наружного воздуха. В табл. 2 приложения 2 - выборочные данные за 2003-2004 гг. Обработка таблиц позволяет оценить удельные выработки пара на единицу используемого природного газа и угля, определить верхние граничные оценки выработки пара на ЦЭС. Факторная зависимость
ГЦЭС _ ЦЭС ЦЭСуЦЭС ЦЗСуЦЗС цэспцэс нцэс, п Д7ч где С эс - выработка пара на ЦЭС, т/ч; VpX - потребление природного газа на ЦЭС, тыс. м3/ч; Удэс - потребление доменного газа на ЦЭС, тыс. м3/ч; G 3C -потребление смолы на ЦЭС, т/сутки; tH в - температура наружного воздуха, С; йд0С - постоянная составляющая факторной зависимости по выработке пара; агЭС удельная долевая выработка пара на единицу потребленного природного газа, т/тыс. м ; a 3C - удельная долевая выработка пара на единицу потребленного доменного газа, т/тыс. м3; а эс /24 - удельная долевая выработка пара на единицу смолы, Т(гара/т(СМОлы); в коэффициент влияния температуры наружного воздуха, т/С.
Задача решалась на всем массиве данных, согласно табл. 1 и табл. 2 приложения 2. Результаты решения задачи приведены соответственно в табл. 3.1 и табл.3.2.
В табл. 3 и табл. 4 приложения 2 приведены значения верхних граничных оценок выработки пара на ЦЭС и величина отклонения от них, соответственно по статистическим данным за месяц февраль и 2003-2004 гг.
Полученные результаты (см. табл. 3.1, табл. 3.2) показывают, что влияние природного газа на выработку пара значительное. Согласно данным табл. 3 и табл. 4 приложения 2 18.02.03, 19.02.03, 17.12.03 наблюдалась недовыработка, максимальное снижение выработки пара составило 15%. Наиболее эффективную работу станции по использованию ресурсов можно отметить 23.01.03, 14.02.03, т.к. значения реальной выработки в эти сутки превышают верхние граничные оценки выработки пара на ЦЭС, максимальное превышение составило 5,6%. В целом в соответствии с табл. 3.1 ошибка за февраль 2003г. составила 3,5%, а по данным выборки 40 дней 2003-2004гг. (см. табл. 3.2) - 2%.
В табл. 5 приложения 2 приведены данные по суточной выработке электроэнергии, используемому пару, отпущенному теплу и пару потребителям, а также данные по режимным факторам: температуре наружного воздуха, температуре прямой и обратной подачи воды за февраль 2003 г. В табл. 6 приложения 2 - выборочные данные за 2003-2004 гг. Обработка таблиц позволяет оценить удельные выработки электроэнергии, определить верхние граничные оценки выработки электроэнергии на ЦЭС.
Гкал; Г/Й - отпуск тепла потребителям л/б, Гкал; tHB - температура наружного воздуха, С; Iі - температура прямой подачи воды, С; / обратной подачи воды, С; а - постоянная составляющая факторной зависимости по выработке электроэнергии; aff - удельная долевая выработка электроэнергии на единицу потребленного пара, МВт/(т/ч); а - удельное долевое снижение выработки электроэнергии на единицу отпущенного пара технологическим потребителям, МВт/(т/ч); ajff6c - удельное долевое снижение выработки электроэнергии на единицу отпущенного тепла потребителям п/б, МВт/Гкал; a f - удельное долевое снижение выработки электроэнергии на единицу отпущенного тепла потребителям л/б, МВт/Гкал; Ь - коэффициент влияния температуры наружного воздуха, МВт/С; Ь с - коэффициент влияния температуры прямой подачи воды, МВтГС; Ь - коэффициент влияния температуры обратной подачи воды, МВт/С.
Технические предложения по повышению эффективности пароснабжения площадки ККЦ и КХП
На основе проведенного анализа можно сформулировать технические предложения по повышению эффективности пароснабжения производственной площадки ККЦ и КХП.
Основным возмущающим фактором в рассматриваемой системе пароснабжения является вакууматор. Для демпфирования работы вакууматора необходимо использовать пароаккумуляторы энергокорпуса, а также необходимо использовать аккумулирующие способности паровых сетей, которые в частности представлены паропроводом нитки № 2. Для повышения эффективности демпфирования переменной нагрузки вакууматора в качестве локальных систем регулирования необходимо использовать четыре САР:
1, САР зарядно-разрядными процессами пароаккумуляторов ЭК.
2, САР зарядно-разрядными процессами паропровода Ду500 нитки №2 с помощью РОУ-2 ЦЭС и свечи в районе котельной ППУ.
3, САР распределения пара между вакууматором и ЛПЦ 6-8.
Так как указанные системы должны работать на единую цель - обеспечение инвариантности системы пароснабжения к переменной нагрузке вакууматора при максимальном повышении уровня пароснабжения ST-3, необходима координация работы локальных САР.
Координацию данных систем можно осуществить с помощью диспетчерской ЭК. С этой целью в диспетчерской ЭК должна находиться проірамма оптимального планирования пароснабжения площадки ККЦ и КХП. В диспетчерскую ЭК должен поступать упреждающий сигнал с ККЦ за 15-=-20 мин до начала включения вакууматора. Обследование показало, что подобная информация имеется в диспетчерской ККЦ и ее без труда можно передать в диспетчерскую ЭК. В соответствии с этим сигналом из диспетчерской ЭК должны быть поданы координирующие управляющие сигналы на локальные САР с целью обеспечения инвариантности режима пароснабжения по отношению к нагрузке вакууматора, В теории управления данный тип регулирования называется управление по возмущению нагрузки. Вследствие существующих ограничений аккумулирующих способностей паропровода нитки №2 и пароаккумуляторов ЭК достичь полной инвариантности пароснабжения видимо не удастся. Однако можно достичь инвариантности пароснабжения с точностью до некоторого допустимого уровня.
Распределенная система автоматического регулирования пароснабжения площадки ККЦ и КХГІ включает в себя два уровня управления. На верхнем уровне расположены автоматизированные рабочие места диспетчера (АРМ) ПСЦ, энергокорпуса и ККЦ, связанные информационной сетью. Нижний уровень содержит локальные системы автоматического регулирования (локальные регуляторы - ЛР), которые осуществляют автоматическое регулирование технологических параметров (расход, давление пара) в соответствии с требуемыми значениями, задаваемыми с АРМ верхнего уровня.
Разряд ПА осуществляется через разрядные паропроводы. Регулирование расхода пара, подаваемого из ПА на ППУ, осуществляется регулирующим клапаном Samson под управлением локального регулятора. Такой вариант регулирования позволяет демпфировать вариации расхода, вызванные не только включением/отключением котлов ОКГ3 но и работой деаэраторов и сетевых бойлеров. Требуемое значение расхода пара задается с АРМ диспетчера энергокорпуса в зависимости от режима работы вакууматора, упреждающая информация о включении/отключении которого поступает с АРМ диспетчера ККЦ, При этом в зависимости от среднего давления пара в аккумуляторах, определяемого интенсивностью продувок конверторов, автоматически регулятором корректируется текущее задание регулятора расхода пара на ППУ, которое увеличивается при увеличении среднего давления и уменьшается при его снижении. Время усреднения определяется экспериментально. Применение данного алгоритма позволит ограничить рост давления пара в аккумуляторах и снизить его выброс через свечу.
Регулирование расхода пара на турбогенераторы 1 и 2 осуществляется штатными системами регулирования под управлением диспетчера энергокорпуса.
Проектом установки турбин на станции ST-3 предусмотрена подача пара с промышленных отборов на деаэраторы и сетевые бойлера энергокорпуса. Согласно диаграмме режимов максимальный расход пара в промотбор составляет 50 т/ч для одной турбины, соответственно максимальный расход пара для двух турбин составляет 100 т/ч. Однако при работе в таком режиме, выработка электроэнергии ограничена 5 МВт для каждой турбины. Максимальная выработка электроэнергии (7,46 МВт) возможна при расходе в промотбор одной турбины около 30 т/ч (соответственно для двух - 60 т/ч). При этом требуемый расход пара на сетевые бойлера составляет 40-60 т/ч, на деаэраторы - 20-40 т/ч. В сумме указанные расходы могут достигать 100 т/ч. Таким образом, в режиме максимальной выработки электрической энергии, расхода пара с промотбора недостаточно для обеспечения потребностей в паре для сетевых бойлеров и деаэраторов знергокорпуса. Отсюда возникает необходимость обеспечить дополнительный расход пара на сетевые бойлера и деаэраторы с паровых аккумуляторов в размере 20-40 т/ч.
