Содержание к диссертации
Введение
1 Системные подходы исследования энергетических производств 10
1.1 Методы системного анализа деятельности энергетических систем 10
1.2 Модельный анализ эффективности функционирования производственных систем 18
1.3 Методы многокритериального оценивания эффективности функционирования производственных систем 25
2 Структурирование и комплексный анализстатистических показателей деятельности энергосистемы 36
2.1 Анализ динамики функционирования энергосистемы 36
2.2 Анализ динамики функционирования ТЭЦ, текущего состояния и эффективности использования оборудования 46
2.3 Динамика показателей эффективности деятельности областной энергосистемы 57
3 Модельный анализ эффективности функционирования региональной энергетической системы 71
3.1 Модельный анализ влияния структуры тепловой и электрической мощности энергосистемы на себестоимость энергии 71
3.2 Анализ эффективности использования топлива при совместном производстве энергии областной энергосистемой 78
3.3 Модельный анализ расходов электроэнергии на собственные нужды энергосистемы 93
4 Комплексный анализ эффективности использования основных ресурсов генерирующими доедприятиями 103
4.1 Синтез моделей и анализ себестоимости совместного производства энергии 103
4.2 Построение моделей ТЭЦ и анализ эффективности использования топливных ресурсов при различной структуре комбинированной выработки энергии 117
4.3 Конструирование моделей и оценка эффективности использования топлива в различных циклах выработки электроэнергии ТЭЦ 123
4.4 Моделирование и анализ эффективности использования собственных электрических нужд генерирующими предприятиями... 128
4.5 Модельный анализ использования собственных электрических нужд в зависимости от режима выработки электроэнергии генерирующими предприятиями 136
5 Многокритериальное оценивание эффективности функционирования оборудования энергетических предприятиям 143
5.1 Многокритериальное оценивание функционирования основного оборудования энергопредприятия .143
5.2 Мероприятия по повышению эффективности использования ресурсов 159
Заключение 163
- Модельный анализ эффективности функционирования производственных систем
- Анализ динамики функционирования ТЭЦ, текущего состояния и эффективности использования оборудования
- Модельный анализ влияния структуры тепловой и электрической мощности энергосистемы на себестоимость энергии
- Синтез моделей и анализ себестоимости совместного производства энергии
Введение к работе
Актуальность работы. Функционирование региональных энергетических систем тесно взаимосвязано и существенно зависит от характеристик деятельности территориального промышленного комплекса. В последние десятилетия в условиях структурных перестроек и перехода к рыночным отношениям произошло резкое снижение потребления областным промышленным комплексом тепловой и электрической энергии, что существенно повлияло на эффективность работы энергетических систем. В работе в качестве базовой рассматривается энергосистема Самарской области, и у неё падение потребления энергий составило, соответственно, 49,1 % и 33,2%. Нарушился баланс между производством тепловой и электрической энергий и, вследствие, специфики региональной энергосистемы, состоящей только из теплоэлектроцентралей (ТЭЦ), работающих по свободному тепловому и вынужденному электрическому графикам, область стала энергодефицитной. По электрической энергии дефицит составляет около 54 %. В тоже время региональная энергосистема оказалась избыточной по тепловой энергии.
Сложившаяся ситуация создала неблагоприятные условия для совместного производства тепловой и электрической энергии и отрицательно сказалась на большинстве технико-экономических показателей функционирования ТЭЦ. Значительное сокращение отпуска тепловой энергии региональной энергосистемы и изменение соотношения производства пара и горячей воды послужило причиной вывода из эксплуатации части основного и вспомогательного оборудования ТЭЦ, что привело к уменьшению мощности станций, эксплуатации энергетических объектов в нерасчетных режимах, снизило надежность энергоснабжения, увеличило себестоимость энергии и понизило конкурентоспособность энергопредприятий.
Подлежащие разрешению задачи характеризуются высокой степенью неопределённости, значительным числом элементов, факторов и взаимосвязей, неоднозначностью и нелинейностью их взаимодействий, наличием
противоречивых требований к характеристикам энергосистем.
Вследствие этого необходимо проведение системного исследования функционирования региональной энергосистемы для выявления наиболее значимых факторов и причин, определяющих основные характеристики показатели работы энергосистемы, для вскрытия взаимосвязей между ними и поиска путей совершенствования деятельности. Для этого следует сформировать комплексные показатели эффективности, провести математическое моделирование и идентификацию параметров энергетических установок и процессов, найти оптимальные характеристики и режимы работы.
В соответствии с изложенным, диссертационная работа, посвященная исследованию фактического состояния регионального энергетического комплекса в условиях структурных преобразований и разработке направлений повышения эффективности функционирования энергосистемы, её генерирующих предприятий и энергоустановок является актуальной.
Целью диссертационной работы являются обобщенное комплексное оценивание эффективности функционирования региональной энергетической системы и математическое моделирование; совершенствование и оптимизация работы основного оборудования ТЭЦ.
В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие основные задачи:
Обобщенное оценивание функционирования областной энергосистемы, структуризация и исследование эффективности энерготехнологий генерирующих предприятий.
Построение математических моделей региональной энергетической системы в форме производственных функций, исследование влияния структуры комбинированного производства электрической и тепловой энергии на показатели эффективности.
Построение обобщённых критериев качества, многокритериальное оценивание эффективности работы основного оборудования ТЭЦ в различных режимах эксплуатации.
4. Разработка способов совершенствования режимов работы и методов повышения технико-экономической эффективности энергопроизводств. Основными методами исследования являются методы системного анализа, теории управления, методы идентификации, методы статистического анализа, теория производственных функций, методология многокритериальной оценки эффективности Data Envelopment Analysis (DEA), математическое программирование.
Научная новизна заключается в следующих полученных результатах:
Сформулирована совокупность энергетических, технологических и экономических показателей комплексной эффективности функционирования региональной энергосистемы, отличающаяся от известных структурированием характеристик энергопроизводств.
Построен комплекс агрегированных математических моделей региональной энергосистемы и генерирующих предприятий в форме производственных функций (ПФ), в которых в качестве входных и выходных величин принят новый состав факторов энергопроизводств.
Предложены методы построения обобщённых, системных оценок эффективности и многокритериальной оптимизации функционирования энергооборудования генерирующих предприятий, позволяющие, в отличие от известных, получать решения без использования субъективной информации о рангах значимости частных критериев, свёртываемых в обобщённый, глобальный критерий.
Разработаны системно-обоснованные направления и комплекс мероприятий, повышающие комплексную эффективность функционирования энергопроизводств, опирающиеся, на выявленные системным анализом базовые закономерности поведения региональной энергосистемы.
Практическая полезность диссертации заключается в следующих полученных результатах:
Разработаны методики сравнительной оценки эффективности эксплуатации основного оборудования региональной энергосистемы.
Предложены способы оптимизации режимов эксплуатации генерирующего оборудования ТЭЦ.
Разработаны направления и реализующие их мероприятия повышения эффективности комбинированного производства электрической и тепловой энергии Самарской энергосистемой.
Реализация результатов работы. Полученные в диссертационной работе решения и разработанные методики многокритериального оценивания эффективности и оптимизации эксплуатации оборудования используются ОАО «Волжская ТГК» для совершенствования режимов работы основного оборудования, регулируемых приводов насосов, тягодутьевых механизмов энергокотлов ТЭЦ и насосных теплосетей и позволяют снизить собственные электрические нужды станций на 18 %.
Полученные научные результаты использованы в учебном процессе на кафедре системного анализа и управления в теплоэнергетике Самарского государственного технического университета.
На защиту выносятся следующие основные научные положения:
Принципы системного оценивания функционирования региональной энергетической системы.
Комплекс математических моделей региональной энергосистемы в форме производственных функций.
Метод построения обобщенных оценок эффективности и многокритериальной оптимизации эксплуатации энергетического оборудования генерирующих предприятий.
Системно-обоснованные направления повышения эффективности совместного производства тепла и электроэнергии.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: III, IV, и V Всероссийской научной конференции с международным участием «Математическое
моделирование и краевые задачи», СамГТУ (Самара, 2006, 2007, и 2008); V международной научной конференции «Материалы и покрытия в экстремальных условиях: исследования, применение, экологически чистые технологии производства и утилизации изделий», (Украина, Крым, Кацивели, 2008); международной научной конференции «Современные научно-технические проблемы теплоэнергетики и пути их решения» (Саратов, 2008), VII всероссийской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании» (Самара, 2008).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, в том числе 2 статьи из перечня ВАК.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка и четырех приложений. Основной текст изложен на 163 странице, содержит 128 рисунков, 23 таблиц. Библиографический список включает 89 наименований.
Модельный анализ эффективности функционирования производственных систем
Решение задач оптимизации позволяет отыскивать оптимальные программы загрузки производственных мощностей энергосистемы, оптимизировать распределение нагрузки между собственными мощностями и перетоками энергии из смежных энергосистем, снижать затраты энергии на собственные нужды энергосистемы и потери при передаче по сетям.
На данный момент построено значительное число различных моделей и методов прогнозирования потребления электроэнергии и мощности в различных энерготехнологических системах [15], [16], [17]. По временному масштабу все алгоритмы прогнозирования можно разделить на три группы: алгоритмы оперативного прогнозирования (от нескольких десятков минут до нескольких часов) [17],; алгоритмы краткосрочного прогнозирования (с интервалом от одних суток до нескольких недель) [18], [19]; алгоритмы долгосрочного прогнозирования (от одного месяца до нескольких лет) [И], [18], [19], [20]. Кроме того, разработан ряд алгоритмов, которые позволяют осуществлять прогнозирование в различных временных диапазонах и которые нельзя однозначно отнести ни к одной из указанных выше групп [21], [3]. С точки зрения оптимизации деятельности энергетических систем наибольший интерес представляют методы и модели долгосрочного прогнозирования. Методы, применяемые для долгосрочного прогнозирования, по характеру используемой информации можно условно разделить на две основные группы [11]: «структурные» и «статистические».
Прогнозирование с помощью структурных методов осуществляется на основе планов развития отдельных отраслей народного хозяйства. В моделях учитываются нормы расхода электроэнергии на единицу продукции и типовые графики нагрузки потребителей, относящихся к различным отраслям, с последующим суммированием графиков нагрузки отдельных групп потребителей. Таким образом, на основе отраслевой декомпозиции составляется структурная модель формирования графиков нагрузки энергосистемы.
В настоящее время получило широкое распространение развитие структурного подхода, основанного на моделировании графиков нагрузки устройств конечных потребителей электроэнергии для решения задач управления электропотреблением. [22]
Применение структурных методов прогнозирования требует сбора, хранения и обработки больших объёмов информации, что влечет значительные временные и материальные затраты, возрастающие по мере повышения точности прогнозов. Применение статистических методов зачастую в тех же условиях обеспечивает достаточную точность, не уступающую, а иногда и превосходящую, точность прогнозирования с помощью структурных методов при значительно меньших затратах [11].
Развитием структурного подхода стали системные модели, связывающие электропотребление с внешними экономическими, социальными и демографическими факторами, а также с внутренними, структурными показателями [11].
Возможность возникновения у энергосистем принципиально новых свойств, неприсущих составляющим их объектам, а также сложность и протяженность, наличие «слабых» связей систем энергетики обуславливает неоднородность структуры энергосистем. Наличие данных свойств оказывают значительное влияние на устойчивость энергетических систем [17] с возможными последствиями возникновения крупных аварий, веерных отключений.
Исследование направлений развития энергетических систем опирается на учет различных факторов и требования энергетической безопасности [12], [23]. Для этого используются как традиционные модели территориально-производственной структуры топливно-энергетического комплекса, так и более детальные модели ТЭК, в том числе учитывающие вынужденные ограничения в энергоснабжении потребителей.
Существующие специальные методы анализа качества энергоснабжения потребителей, позволяют выявлять конкретных виновников ухудшения (конкретные потребители, объекты системы), их количественный вклад, выяснять механизмы устранения негативного влияния. Применение таких методов дает возможность определения обоснованных рекомендаций и конкретных мероприятий по улучшению режимов энергетических систем.
С позиций технологического управления важны исследования следующих свойств систем энергетики — идентифицируемости, прогнозируемости и управляемости систем энергетики [24].
Эффективное управление существенно улучшает свойства и поведение управляемого объекта (системы), снижает его восприимчивость к возмущениям внешнего и внутреннего происхождения. Плохое, неэффективное управление способно существенно ухудшить свойства и даже вызвать деградацию управляемой системы. Особенно сложны проблемы нахождения оптимального управления.
Определенные тенденции деградации, наблюдающиеся в последнее время в энергетике (старение оборудования, недостаток инвестиций на его обновление, нерациональная загрузка энергетического оборудования и др.) имеют в качестве одной из основных причин именно неэффективность хозяйственно-экономического управления, причем не только в энергетике, но и в экономике, в целом. Трудности разработки эффективного управления в энергетике обуславливаются наличием многих факторов (субъектов отношений — энергокомпаний, инвесторов, потребителей, государства). Интересы и критерии субъектов отношений в энергетике, как правило, различны и даже противоречивы, и приходится использовать компромиссные методы управления [24].
Анализ динамики функционирования ТЭЦ, текущего состояния и эффективности использования оборудования
Анализ экономических процессов в регионе за 1990-2007 годы показывает, что к 1998 году объем промышленного производства в области снизился на 36 % по сравнению с уровнем 1990 года [75]. Только в 1999-2001 гг. начался рост уровня производства с темпом - 10-15 %. Но уже к 2002 году объемы промышленного производства области снизились на 2,8 % и в настоящее время темп роста не превышает 7 %. Динамика потребления энергоресурсов соответствовала темпам спада в промышленности. Потребление первичных топливно-энергетических ресурсов (ТЭР) и выпуск продукции областной энергосистемы в переходный период снизились до 66%. Произошел рост энергоемкости областного производства на 22%, увеличилась доля энергетической составляющей в себестоимости конечной продукции.
Ежегодное потребление электроэнергии в Самарской области сократилось на 33,2% с 31,9 до 21,3 млрд кВтч в период с 1990 по 2002 гг., так как основным потребителем электроэнергии в Самарской области является промышленный комплекс. В настоящее время энергопотребление в регионе практически стабилизировалось на уровне 1994 года. Имеют место небольшие колебания потребления порядка 3 %. Областной промышленностью расходуется в среднем около 60 % отпускаемой энергосистемой электрической энергии. Существенно возрос вклад в электропотребление жилищно-коммунального сектора - с 14,1 % до 24,5%. На 2008 - 2011 годы в Самарской области прогнозируется суммарный рост энергопотребления со среднегодовым приростом электроэнергии 3,9%.
Большой удельный вес в промышленности энергоёмких предприятий нефтяной и химической отраслей послужил причиной снижения экономической эффективности областного энергопроизводства. Спад выпуска продукции этими предприятиями привел к значительному сокращению потребления пара на технологические нужды и к снижению тепловых нагрузок ТЭЦ энергосистемы. Нарушение технологических связей привело к увеличению в 1,4 раза удельных расходов топлива на отпускаемую электрическую энергию, повышению себестоимости производимых продуктов и к росту тарифов на тепловую и электрическую энергию.
Среди отраслей наиболее электроёмкой в 1990 году являлась химическая промышленность. В ней произошел максимальный - в 1,8 раза -спад относительного потребления электрической энергии. При этом во всех других производственных комплексах наблюдался его рост. В 1,3 раза увеличилась доля электропотребления в машиностроении, в 1,2 раза в топливной промышленности. В электроэнергетике относительный расход электроэнергии на собственные нужды практически удвоился.
Динамика изменения теплопотребления в области характеризуется следующими показателями. Падение потребления тепла составило за анализируемый период 49,1 %. Относительная величина тепловой энергии, используемой промышленным комплексом, непрерывно снижалась с 60 % до 36 %. Только в жилищно-коммунальной сфере теплопотребление возросло в 1,8 раза - с 29% до 53% и прогнозируется на 2008 — 2010 годы дальнейший рост теплопотребления в ЖКХ со среднегодовым приростом 2 %.
Основной вклад в уменьшение теплопотребления промышленностью внесла, также как и в снижение электропотребления, химическая отрасль. Она снизила долю теплопотребления в 1994 — 1995 гг. практически в 3 раза, в то время как доля остальных отраслей промышленности выросла. При этом, спад в потреблении технологического пара имеет долгосрочный характер и даже по оптимистичным прогнозам теплопотребление предприятиями от ТЭЦ энергосистемы к 2010 году не достигнет уровня 1990 года [75].
В целом для области является наиболее острой проблема гарантированного устойчивого теплообеспечения. В электропотреблении кризисные явления проявились более умеренно. В совокупности процессы снижения электро- и теплопотребления в промышленном комплексе негативно повлияли на показатели функционирования областной энергосистемы. В свою очередь, эти факторы снизили эффективность областного промышленного комплекса и экономики области в целом.
Рассмотрим более детально процессы, происходящие в энергосистеме Самарской области. Вследствие воздействия двух основных факторов -специфики региональной энергосистемы, состоящей только из ТЭЦ, взаимосвязанных по технологическому теплопотреблению с работой промышленных предприятий, и вывода Волжской ГЭС из её состава -область искусственно стала энергодефицитной. Так, по производству электроэнергии в 1990 году дефицит составил 42 %. Вследствие падения потребления электрической энергии в кризисный период дефицит снизился на 12 %. Но тенденция промышленного роста дает основание прогнозировать обострение данной проблемы в ближайшие годы.
Проведем анализ динамики производства электрической и тепловой энергии областной энергетической системой за 1976-2007 гг. Статистические данные производства энергии Самарской области представлены на рисунке 2.2. На рисунках 2.3—2.5 приведены рассчитанные на основе этих данных темпы изменения объемов производства энергии.
Модельный анализ влияния структуры тепловой и электрической мощности энергосистемы на себестоимость энергии
Согласно данным таблицы 3.4 и рисунка 3.4 динамика изменения коэффициента использования топлива описана с помощью модели (3.16) с высокой степенью корреляции (R - 0,9612), значимой по F-статистике. Среднеквадратичная ошибка S не превышает 4 %. Качество прогнозных характеристик модели изменилось также незначительно. При этом величина t-критерия Стьюдента уменьшилась и, следовательно, все параметры модели — малозначимы. Это обстоятельство можно объяснить тем, что усложнение модели приводит к повышению её чувствительности, влияющей на определение величины показателей. В целом, ПФ с учетом собственных нужд (3.16) даёт результаты очень близкие модели (3.15), что позволяет провести содержательную интерпретацию моделирования. Полученные значения факторных эластичностей а=0,36, /? = -0,15 и у = -0,06 . Таким образом, анализ результатов по модели (3.16) подтверждает выводы, сделанные в п.3.2.1. На показатель эффективности использования топлива энергосистемой - С больше и положительное влияние оказывает величина тепловой мощности Yt. Эффективность совместного производства тепловой и электрической энергии повышается на 0,36 % вследствие увеличения тепловой мощности на 1 %. Повышение электрической мощности оказывает отрицательное воздействие на величину КИТ, о чем свидетельствует значение эластичности /? — при увеличении Ye на 1 % коэффициент использования топлива снижается на 0,16 %. Рост собственных электрических нужд оказывает незначительное, но также негативное влияние на показатель эффективности использования топливных ресурсов - чувствительность КИТ составила -0,06 %. В целом, анализ ПФ (3.16) подтвердил выводы, сделанные на основе модели (3.15). Комплексная эффективность совместного производства энергии существенно уменьшается при снижении отпуска тепла или увеличении электрической мощности. Значительное положительное воздействие на функционирование энергосистемы оказывает увеличение производства тепловой энергии, в меньшей степени — уменьшение выработки электрической энергии. Для повышения эффективности необходимо восстанавливать баланс выработки энергий и снижать потребление электроэнергии на собственные нужды. Таким образом, во-первых, следует провести анализ баланса совместного энергопроизводства, определить количественное отношение отпускаемой тепловой и электрической мощности. Во-вторых, необходимо исследовать факторы, влияющие на собственное потребление электроэнергии и определить наиболее эффективные мероприятия по его снижению. На основе полученных результатов моделирования КИТ (3.15) и (3.16) сконструируем модель, позволяющую количественно оценить влияние баланса комбинированной выработки энергий на комплексный показатель эффективности использования топлива региональной энергосистемой в настоящее время. Как показал модельный анализ, КИТ почти в два раза чувствительнее к изменению тепловой мощности, причем это влияние — положительное, следовательно, в качестве входного параметра примем отношение производства тепла и электрической энергии в виде.
Синтез моделей и анализ себестоимости совместного производства энергии
Об этом свидетельствуют следующие показатели качества: коэффициент детерминации R = 0,9959 и среднеквадратичная ошибка 8 = 2,52%, все параметры модели достоверны.
Проанализируем результаты моделирования. Величина собственных нужд более чувствительна к изменению выработки электроэнергии в теплофикационном цикле, так как а = 0,54, а /3 = 0,13.
Увеличение отпуска электроэнергии по теплофикационному циклу на 1 % существенно увеличивает расход на собственные нужды энергосистемы - на 0,54 %. В то время как повышение доли конденсационной выработки электрической энергии на такую же величину приводит к незначительному росту - только на 0,13 %.
Таким образом, для сокращения собственных нужд и повышения эффективности энергопроизводства в 4,35 раза более эффективными являются мероприятия по снижению потребления электроэнергии вспомогательным оборудованием, используемым в теплофикационном цикле тэс.
Теплофикационный режим характерен для отопительного периода с максимальными нагрузками и, соответственно, с максимальным количеством действующего вспомогательного оборудования. В цикле используются циркуляционные (ЦН), конденсационные (КН), сетевые (СЭН), подпиточные (ПН) и питательные (ПЭН) насосы. В целом в энергосистеме эксплуатируется более сотни сетевых (СЭН) и питательных (ПЭН) насосов, которые, потребляют основное количество энергии, идущей на собственные нужды, как показал анализ данных по расходу электрической энергии по группам вспомогательного оборудования (рисунок 2.18).
Расход электроэнергии на привод сетевых (СЭН) и подпиточных (ПН) насосов определяется наличием отопительной нагрузки и не зависит от количества тепла, отпускаемого на отопление.
Конденсационный режим, используемый в основном в летний период, оказывает существенно меньшее влияние на величину собственных нужд так как, в отличие от теплофикационного режима в цикле используются только циркуляционные (ЦН), конденсационные (КН) насосы и питательные (ПЭН) насосы, т.е. в целом меньшее количество вспомогательного оборудования. Летнее уменьшение нагрузки ТЭЦ приводит к выводу из эксплуатации части вспомогательного оборудования - питательные насосы (ПЭН), что также снижает вклад конденсационного режима в изменение расхода электроэнергии, используемой на собственные нужды.
Для повышения комплексной эффективности региональной энергосистемы в условиях неравномерной нагрузки в течение года более результативно проведение мероприятий по сокращению потребления электроэнергии оборудованием, функционирующим в теплофикационном цикле. Необходим комплексный анализ режимов эксплуатации основного и вспомогательного оборудования ТЭС, который позволит выработать конкретные способы снижения собственных электрических нужд: применение частотного регулирования электроприводов двигателей, модернизация существующего или замена на новое менее мощное оборудование. В третьей главе получены следующие основные результаты: 1. Предложен метод определения системной эффективности энергосистемы при совместном производстве тепловой и электрической энергии. 2. Сконструировано 3 класса моделей различных структур, позволяющих исследовать эффективность деятельности регионального энергокомплекса. Для всех синтезированных математических моделей проведена идентификация их параметров по реальным и приведенным данным функционирования региональной энергосистемы. 3. Показаны условия небаланса генерации энергий, выявлена существенная неравномерность показателей деятельности областной энергосистемы в течение года. Обоснована необходимость увеличения выработки тепловой энергии или снижения электрической нагрузки регионального энергокомплекса. 4. Определены основные направления повышения эффективности функционирования энергосистемы Самарской области. 5. Предложена совокупность системных математических моделей для определения комплексной эффективности функционирования региональных энергетических производств.
