UES: Softwarová optimalizace v oblasti výroby elektřiny a tepla Bystrá, Liptovský Ján, Slovensko, 18.-20.5.2004 Jáchym Vohryzek
Optimalizace a procesní řízení SW řešení: Pokročilé řízení/ Optimalizace Řídicí systém (DCS) Obchodní plánování Plánování výroby Optimalizace v reálném čase Nadstavbové pokročilé řízení Základní řídicí smyčky Polní instrumentace Provoz / Technologie Integrované řízení výrobních procesů UES Strana 2
(UES) Základní charakteristiky Komponentní softwarové aplikace Optimalizace procesu spalování řazení tepelných zdrojů řazení turbosoustrojí dodávky elektrické energie a podpůrných služeb Pokročilé řízení a optimalizace pro výrobu elektřiny výrobu procesní páry výrobu tepla Nejmodernější řešení pokročilého řízení vynikající odezva v přechodových stavech podpora otevřených DCS systémů třetích stran podpora standardních komunikačních protokolů Strana 3
Komponenty UES TLC ELA-T MPC ELA-B Tie Line Control přesné plnění plánovaných dodávek elektrické energie v reálném čase nástroj pro správu a komunikaci dodávkového plánu Economic Load Allocation for Turbines optimálně alokuje výrobu elektřiny na jednotlivá turbosoustrojí pracuje s kondenzačními, protitlakými turbinami i redukčními stanicemi Master Pressure Controller stabilizuje bilanci dodávky a odběru páry ze sběrny zabezpečuje dynamickou stabilitu parních sběren Economic Load Allocation for Boilers optimální alokace výroby páry mezi jednotlivé paralelní kotle maximalizace agregované tepelné účinnosti kotelny Advanced Combustion Control nejmodernější řešení pokročilého řízení spalovacího procesu optimalizace tepelné účinnosti jednotlivých kotlů redukce a stabilizace emisí v rámci stanovených limitů Pokročilé řízení řízení založené na na prediktivních vícerozměrových algoritmech Strana 4
UES pro elektrárenské provozy TLC řízení dodávky elektrické energie podle hodinových plánů výhoda na deregulovaném energetickém trhu optimální účinnost jednotlivých kotlů snížení emisí BLOK 1 BLOK 2 ELA-T optimální řazení jednotlivých energetických bloků BLOK 3 Strana 5
Aplikace UES pro vodní elektrárny Tie Line Control Tvorba plánu výroby Regulátor trhu centrální řízení dodávky MW e do rozvodné sítě. TLC Load Predictor Prediktor přítoků pro jednotlivé stupně kaskády Nelineární regresní model (srážky, neřízené přítoky, předpovědi ) Ekonomický alokátor pro virt. bloky optimální alokace výroby na jednotlivé elektrárny v kaskádě na základě hltnostních/cenových křivek jednotlivých elektráren ELA-V T ELA-T T T T Elektrárna v kaskádě Řízena na SP definovaný ELA-V Poskytuje ELA-V informace o aktuálních omezeních Popsána hltnostní/cenovou křivkou Turbina 1 Turbina 2 Turbina 3 Strana 6
UES pro průmyslovou energetiku a teplárenství stabilizace parních sběren během přechodových stavů vyrovnaná bilance vyráběné a spotřebované páry optimální alokace výroby páry na jednotlivé kotle vyšší účinnost a rychlejší reakce kotelny na změnu výkonu ELA-B MPC TLC ELA-T optimální využití páry vyšší využitelná kapacita výroby elektřiny Strana 7
Příklad použití UES Teplárna Otrokovice, Česká republika Nezávislý dodavatel kogenerační energie na Zlínsku Historie Vybudována na počátku 70. let v souvislosti s rozvojem gumárny Barum Privatizována na počátku 90. let, modernizace technologie technology 2. polovina 90. let digitální řídicí systém (), započaty projekty optimalizace řízení výroby od r. 2002 - TOT členem skupiny Appian Group Dodávky elektrické energie (~170 GWh/rok)* Jihomoravská energetika Barum Continental výroba pneumatik Dodávky tepla - procesní pára a topná pára/voda ( ~2 TJ/rok)* Barum Continental Fatra Napajedla chemická výroba Místní průmyslové podniky Teplo pro město a komerční budovy *) výsledky roku 2002, zdroj www.tot.cz Strana 8
Zkušenosti z TOT Technologie v TOT 3 práškové uhelné kotle 125 t/h kondenzační odběrová turbina 25 MW protitlaká odběrová turbina 25 MW redukční/chladicí stanice K3 MPC TG1 1.4 MPa 0.6 MPa 0.15 MPa Historie projektů optimalizace 1994-98 automatizace kotelny, změny strategie základního řízení v DCS 1999 optimalizace spalování v kotli K5 2000 rozšíření optimalizace na další jednotlivé kotle K3, K4 2001-02 Dokončení celkové optimalizace kotelny 2003 Pokročilé řízení dodávky elektrické energie ELA-B K4 K5 TG2 TLC Strana 9
Provozní výsledky UES stabilizace emisí CO Combustion Optimizer zklidňuje spalovací proces Stabilizace emisí CO je možná bez snížení účinnosti kotle 300 CO emission [mg/m 3 ] with a conventional controller Emise CO [mg/m 3 ] standardní regulace 200 100 0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 300 CO emission [mg/m 3 ] with the Combustion Controller Emise CO [mg/m 3 ] Combustion Optimizer 200 100 0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 time [sec] Strana 10
Provozní výsledky UES optimalizace spalování 1měsíční provozní data s (modré histogramy) porovnány s 1měsíčními provozními daty se standardním řízením spalování (červené histogramy) ] [% 10 9 8 7 6 5 4 3 Oxygen excess 1998 1999 trvalý provoz s nižším přebytkem vzduchu (- 31 %) ] [% 15 10 5 Emission NOx 1998 1999 snížení emisí NO x (- 15 %) 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 O2 [%] 0 0 100 200 300 400 500 600 NOx [mg/m 3 ] ] [% 90 80 70 60 50 40 Emission CO 1998 1999 garantované emise CO [%] 12 10 8 6 1998 1999 Efficiency zvýšení účinnosti (+ 1 %) 30 4 20 10 0 0 50 100 150 200 250 CO [mg/m 3 ] 2 0 86 86.5 87 87.5 88 88.5 89 89.5 η [%] Strana 11
Provozní výsledky UES TLC integrace plánování dodávek a pokročilého algoritmu řízení výroby elektrické energie A Nástroj pro plánování dodávek Plánovací databáze B Operátorská konzole TLC odsouhlasení a plnění dodávek podle plánu TLC C Výpočetní engine TLC v rámci UES, portfolia pro pokročilé řízení a optimalizaci Strana 12
Shrnutí UES, t.j. softwarová aplikace pokročilého řízení: rychle návratná alternativa k investičně náročným hardwarovým rekonstrukcím pro dosažení nižších emisí a zvýšení výrobních zisků může násobit efekt hardwarových rekonstrukcí, např. snížením provozních nákladů na denitrifikaci Hlavní přínosy zvýšení účinnosti kotlů + ekonomická alokace zátěže = snížení nákladů na palivo, optimalizace emisí (O 2, NO x a CO ve spalinách), limity teplotního namáhání jsou zohledněny v řídicích algoritmech = snížené opotřebení technologie, lepší dynamické vlastnosti a výkon použitím prediktivních řídicích algoritmů rychlejší a pružnější reakce na požadavky odběratelů v konkurenčním tržním prostředí Celkový pozitivní dopad dopad na na výrobní ukazatele oceňován technickým personálem, managementem i i vlastníky TOT TOT Strana 13
www.honeywell.com