Новая концепция самонастраиваемости MES-Системы для управления электростанциями (часть 2)

В России функционируют 300 электростанций, которые распределены между генерирующими компаниями и они территориально разбросаны, все ТЭЦ и ГРЭС разные по технологии и составу оборудования. Электростанции относятся к категории непрерывного производства, т.е. каждую минуту для выработки электроэнергии и тепла сжигается определенное количество топлива. Общим для всех электростанций является подход технологов к их управлению, т.е. технологи условно работают с технологическими срезами, которые диктуются планом поставки электроэнергии и тепла в конкретные промежутки времени суток и с учетом их реализуемости.

Эти срезы тоже отличаются по длительности и по числу участвующих в управлении параметров в зависимости от состава работающего оборудования, но можно выделить общий принцип управления, именно это и послужило основой создания нашей системы. На электростанции существуют стабильные и переходные процессы. Так для стабильных и медленно меняющихся процессов можно принять длительность среза в полчаса, а для переходных процессов – одна минута. Срезы нужны для решения ниже перечисленных задач, именно они и лежат в основе управления.

Целью функционирования генерирующей компании, а, следовательно, и электростанции является прибыль. Величина прибыли находится в прямой зависимости от качества выполнения плана поставки электроэнергии и тепла, а также от затрат топлива. Немалую роль здесь играет и безаварийность, а может и главную, т.к. любая авария нарушает ритмичность производства и вообще не просто лишает возможности получения прибыли, а и съедает ранее полученную.

При управлении выработкой электроэнергии и тепла следует добиваться нулевого перерасхода топлива в каждом текущем срезе при оптимизации загрузки оборудования. Иными словами, для каждого выработанного количества электроэнергии и тепла за полчаса существуют расчетные нормативные затраты топлива и его фактические затраты не должны превышать эти нормативы.

Какие технологические задачи решает:

1) Автоматизированный ввод данных из существующих средств сбора информации

На каждой из 300 электростанций имеются свои различные средства сбора данных с датчиков давления и температуры и со счетчиков электроэнергии: АСКУЭ, АСКУТ, АСКУГ (автоматизированные системы коммерческого учета электроэнергии, тепла, газа), АСУТП, пчела, дельта и прочее. Они все имеют разных разработчиков, различную идеологию и свои базы данных. Интервалы опроса датчиков от нескольких секунд. Поэтому из всех этих различных баз данных нужно собрать необходимую информацию в единую базу с восстановлением недостающих сигналов в необходимые отрезки времени – минута или полчаса.

2) Ручной ввод суточных и месячных данных

Месячный ввод данных используется для заведения плановых показателей для месячных задач. Суточный ввод используется для недостающих исходных параметром автоматизированного ввода и для условно-постоянных показателей. В этом случае суточные значения трансформируются в получасовые и минутные базы данных. А при необходимости для большей достоверности они могут обрабатываться регрессионными зависимостями вместе с параметрами, по которым присутствуют датчики.

3) Расчет ТЭП (технико-экономических показателей) оборудования и электростанции в целом

Все технологические задачи оформляются в виде текстовых проектов на простом инженерном метаязыке технолога с помощью инструментального средства «Конструктор проектов», где алгоритмы формируются с помощью шаблонов. Проект включает два основных описания задачи в табличном виде: описание колонок со станционными номерами однотипного оборудования (котел, турбина) и описание строк с исходными и расчетными показателями этого оборудования в следующем виде: обозначение, единица измерения, наименование, алгоритм расчета.

После компиляции проектов автоматически создаются: базы данных, экранные формы, отчеты и расчетные DLL-программы.

В результате полный расчет ТЭП (расчет: фактических и нормативных ТЭП, отпуска тепла, затрат на собственные нужды и потерь электроэнергии и тепла) по средней электростанции включает 20000 исходных, промежуточных и результирующих показателей и 300 энергетических характеристик оборудования и нормативных графиков. Этот расчет ТЭП выполняется менее 1 секунды.

4) Мониторинг текущего перерасхода топлива и других показателей на БЩУ (блочный щит управления)

Затраты топлива составляют более 50% в себестоимости электроэнергии и тепла, поэтому минимизация этих затрат является основной целевой функцией управления производством электростанции. Здесь следует заметить, что только ликвидация неконтролируемого в настоящее время перерасхода топлива может его сэкономить более чем на 10%, что в среднем соответствует ежегодному приросту прибыли в 300 миллионов рублей с каждой электростанции.

Перерасход топлива соответствует разности фактического расхода и нормативного, который получается в результате полного расчета ТЭП. Постоянный мониторинг текущего перерасхода топлива на БЩУ создает принудительную мотивацию для эксплуатационного персонала по экономии топлива. При отсутствии данного мониторинга любой высококвалифицированный персонал обязательно допускает перерасход топлива на каждом технологическом срезе, т.к. он просто о нем ничего не знает. В результате перерасход топлива за месяц суммируется из всех перерасходов в каждом срезе.

Игнорирование этого факта ведет к элементарному сокрытию резерва увеличения энергоэффективности электростанций. Дело в том, что существующие в настоящее время месячные расчеты перерасхода топлива методологически неверны из-за криволинейности нормативных графиков.

5) Выработка рекомендаций по оптимальной загрузке основного оборудования

Оптимизация загрузки оборудования электростанции дает экономию топлива в 3-5%. Здесь имеется несколько подходов оптимизации: симплексный метод решения системы линейных уравнений, метод динамической оптимизации на полной модели электростанции с минимаксной стратегией, метод ХОП (характеристика относительных приростов) оптимизации. Следует отметить, что решение системы линейных уравнений реализуется как обычная технологическая задача на текстовом проекте.

6) Расчет необходимого прогнозного количества топлива

Для расчета прогнозного количества топлива используются удельные затраты топлива на выработку электроэнергии и тепла. Но есть более точный метод расчета, который использует информацию о технологических срезах в базе знаний при нулевом перерасходе топлива. Для этого достаточно задать планируемый график поставки электроэнергии и тепла, а также сведения о работающем оборудовании и температуре воздуха.

7) Анализ и выявление некорректных срабатываний дискретных сигналов при аварийных ситуациях

В данном случае с минимальным интервалом автоматизированного ввода данных сравнивается текущее состояние дискретных параметров с предыдущим. При выявлении изменения анализируется его корректность. В случае некорректности выдается сообщение на БЩУ. Здесь дополнительно могут быть задействованы и аналоговые параметры.

Алгоритмы корректности описываются также в текстовых проектах аналогично технологическим задачам.

8) Представление ретро и текущей аналитики исходных и расчетных показателей

Для аналитики представлено множество инструментов: обзор показателей с настройкой для других аналитических инструментов, оперативный журнал, оперативный мониторинг, экспресс-анализ с возможностью построения иерархических схем без графического редактора.

При вызове аналитики из экранной формы автоматически формируется журнал по заданному показателю для всех единиц конкретного оборудования и выводится график. Здесь же аналитику можно просматривать в разрезе получасов за сутки, в разрезе суток за месяц, в разрезе месяцев за год, а также в разрезе вахт за месяц.

9) Передача необходимых данных на верхний уровень

По Интернет может быть передана любая информация, включая и оперативные данные по перерасходу топливу и основным текущим показателям электростанции.

10) Формирование месячных отчетных документов

Отчетные документы формируются как месячные задачи в виде текстового проекта. Месячные данные получаются накоплением суточных данных, а суточные и сменные накоплением получасовых. Месячные данные по вахтам формируются из данных по сменам на основе графика вахт.

11) Построение электрических и тепловых графических схем с выводом динамической информации

Графический векторный редактор позволяет создавать иерархические технологические схемы с представлением энергетических примитивов, рисунков и текстов. На эти схемы можно выводить текущую аналоговую и дискретную информацию.

12) Текущее внесение изменений в алгоритмы технологических задач

Вся жизненность системы обеспечивается легкостью внесения любых изменений самими технологами в структуру расчетов и в алгоритмы задач. Все изменения вносятся посредством коррекции текстовых проектов с последующей их компиляцией без потери технологической информации в базах данных.

Подход к созданию системы:

Идея, заложенная в основу системы, является ее полная настраиваемость, поэтому она легко может быть использована для любой электростанции: ТЭЦ, ГРЭС, ГЭС, АЭС, ПГУ, и вообще для всех непрерывных производств.

Система направлена на непрерывную адаптацию к вновь возникающим требованиям технологии. Т.е. путем постоянного адаптивного изменения расчетов ТЭП и преобразования модели электростанции «как есть» в новую «как должно быть». Поэтому одним из основных положений предлагаемого подхода является полная интеграция инструментальной и прикладных систем в единое целое.

Логическая структура системы состоит из двух частей. Первой части соответствует конструктор. Конструктор всегда один для любых приложений (АРМ), это exe-файл. Второй части соответствуют приложения, это шаблоны с открытым кодом для их дальнейшего развития и изменения, поскольку каждое приложение уникально. В конструкторе описываются модели информационных объектов. Все, что мы описали в конструкторе, реализуется в приложениях. Мы можем корректировать все, что описали в конструкторе – изменения мгновенно через компиляцию появятся в приложениях без перепрограммирования.

5. Интеллектуальность MES-Системы «MES-T2 2020» для электростанций

Интеллектуальная MES-Система способна синтезировать цель, принимать решение к действию, обеспечивать действие для достижения цели, прогнозировать значения параметров результата действия и сопоставлять их с реальными, образуя обратную связь, корректировать цель или управление. Для этого она обладает запасом знаний и располагает методами решения задач.

Производственная деятельность в генерирующей компании содержит два основных процесса.

1) Обеспечение выработки электроэнергии и тепла каждой электростанцией в соответствии с их графиком поставки при нулевом перерасходе топлива. Нами уже было доказано, что оптимизация ресурсов в данном процессе играет меньшую роль, чем ликвидация элементарного человеческого фактора в перерасходе топлива, которая может быть достигнута только получасовыми расчетами фактических и нормативных ТЭП в реальном времени с мониторингом перерасхода топлива на БЩУ.

2) Прогнозирование закупки топлива для каждой электростанции в соответствии с планами поставки электроэнергии и тепла. В данном случае для снижения штрафных санкций следует точно рассчитать размеры необходимого топлива с разбивкой по календарному графику.

Производственный процесс электростанции описывается следующим образом: B = f(Э,Q), где: B - топливо, Э - электроэнергия, Q - тепло. А экономический процесс: Св = k*(Сэ+Сq), где: Св - стоимость топлива, Сэ - стоимость электроэнергии, Сq - стоимость тепла, k - тарифный коэффициент (0.5-0.6). Таким образом, как в экономическом, так и в производственном процессах участвуют всего три основных фактора: топливо, электроэнергия и тепло.

При оптимальном производственном процессе и при нулевом перерасходе топлива каждой паре (Э,Q) на получасовом отрезке соответствует строго определенное количество топлива (B). Понятно, что это представлено упрощенно, т.к. в действительности тепло (Q) это и горячая вода, и пар с различными параметрами.

Имея базу знаний с набором различных сочетаний (Э,Q,B) за получасовые интервалы и план поставки (Э,Q) MES-Система легко и мгновенно рассчитает (B) за любой период. В данном случае удельные расходы топлива и другие сложные расчеты для планирования и прогнозирования вообще не нужны.

Тоже самое касается и текущего производственного процесса. Также по базе знаний, но с иным набором сочетаний (Э,Q,Ri) по графику поставки (Э,Q) MES-Система выберет оптимальный набор (Ri) режимов работы оборудования. И в данном случае вообще нет необходимости решать оптимизационные задачи по загрузке оборудования, и не требуются высококвалифицированные технологи для управления электростанцией. Достаточно только в реальном времени с помощью MES-Системы контролировать перерасход топлива.

Обучение или формирование базы знаний MES-Системы происходит в текущем производственном процессе. На получасовых интервалах при нулевом перерасходе топлива и при оптимальной загрузке оборудования производится фиксирование данного среза (Э,Q,B,Ri) в базе знаний. Для полного цикла обучения MES-Системы, естественно, потребуется один год из-за различных сезонных потребностей электроэнергии и тепла.

На практике процесс управления электростанцией с использованием MES-Системы выглядит следующим образом.

На БЩУ электростанции мониторинг MES-Системы представляет в реальном времени графики и значения минутных и получасовых перерасходов топлива. Если присутствует минутный перерасход топлива, то оперативно вносятся изменения в производственный процесс. Если отсутствует на получасовом отрезке перерасход топлива и если данный производственный срез отсутствует в базе знаний MES-Системы, то он автоматически записывается в базу. Перечень технологических параметров среза заранее настраивается. В переходных режимах (день, ночь) процесс фиксирования среза также производится после установки нулевого значения перерасхода топлива.

При переходе из одной производственной ситуации в другую (изменение количества выработки электроэнергии и тепла) из базы знаний в мониторинге MES-Системы выделятся несколько советывающих вариантов среза (набор технологических параметров) оперативному персоналу БЩУ с целью облегчения быстрого принятия управляющего воздействия. Если подходящего варианта нет, то запускается динамический оптимизатор для поиска оптимальной загрузки оборудования. В процессе обучения, необходимость пользоваться оптимизатором значительно сократится.

Таким образом, интеллектуальная MES-Система, используя график поставки электроэнергии и тепла, с помощью базы знаний безошибочно будет подсказывать наилучшие решения в конкретных производственных ситуациях, а мониторинг текущего перерасхода топлива в реальном времени обеспечит максимальную его экономию. А это уже наивысший уровень организации управления электростанцией.

В настоящее же время на всех электростанциях сохраняется пещерный уровень автоматизации, даже если имеется нижний уровень сбора данных, включая АСКУЭ, даже если внедряются продукты Oracle или ХОП-оптимизация, по причине абсолютно неверных начальных предпосылок. Потому что, при отсутствии расчетов фактических и нормативных ТЭП в реальном времени с минутным интервалом, это только антураж с элементами автоматизации, который решает узкий круг проблем. Но не решает самого главного - управление производством электростанции.