Работа местных электростанций в химической промышленности обычно определяется потребностью производственных установок в паре. Этот спрос нестабилен из-за отклонений от производственного плана и колебаний в работе заводов. Неопределенность потребности в паре может привести к неэффективной работе электростанции из-за избытка или недостатка пара, необходимого для балансировки паровой сети. В данной статье предлагается использовать двухступенчатое стохастическое программирование на движущемся горизонте, чтобы справиться с неопределенностью. На каждой итерации схемы скользящего горизонта параметры модели обновляются в соответствии с новой информацией, и оптимизация выполняется повторно. Кроме того, можно избежать незапланированного снижения нагрузки из-за отсутствия пара. Применение нового подхода продемонстрировано для местной электростанции INEOS в Кельне, и в примерах моделирования сообщается о значительной экономии.
Ключевые слова: ТЭЦ, промышленная электростанция, неопределенность потребности в паре, планирование, стохастическая оптимизация, оптимизация на движущемся горизонте.
Введение
Комбинированные теплоэлектроцентрали (ТЭЦ) производят тепло и электроэнергию одновременно. Эта технология считается устойчивой и экономичной из-за ее потенциала в снижении потребности в топливе и выбросов парниковых газов по сравнению с традиционным производством электроэнергии путем конденсации пара. Эффективность ТЭЦ зависит от ее работы из-за значительного изменения ее производительности в режимах частичной нагрузки. В большинстве ситуаций ТЭЦ имеет значительно более высокий общий КПД по сравнению с традиционным раздельным производством тепла и электроэнергии. В качестве примера, КПД газовой турбины для производства электроэнергии обычно находится в диапазоне от 36 % до 40 %, тогда как общий КПД достигает более 90 %, когда также используется остаточное тепло. На промышленных объектах центральные коммунальные установки преобразуют пар в механическую работу для управления распределением пара при различных уровнях давления, необходимых для работы установок, при одновременном производстве электроэнергии.
Пар и электроэнергия, необходимые для работы промышленных предприятий, часто поставляются ТЭЦ, которые принадлежат либо производящей компании, либо поставщику энергии в том же индустриальном парке. Для типичного химического производства электростанция имеет большое значение, поскольку она сжигает отходящие газы, образующиеся на производственных предприятиях, а также обеспечивает их паром и электричеством. Планирование работы ТЭЦ таких производственных комплексов зависит от потребности производственных единиц в паре и электроэнергии и, как правило, носит тепловой характер.
1 Обзор электростанции INEOS в Кельне
В данной статье в качестве типичного примера рассматривается электростанция INEOS в Кельне. INEOS в Кельне управляет крупной интегрированной нефтехимической производственной площадкой с более чем 20 производственными установками, включая установки для крекинга нафты и газа, а также центральную ТЭЦ. Некоторые побочные продукты производственных предприятий не подлежат дальнейшей переработке или продаже. Эти потоки направляются на ТЭЦ для сжигания. Многим производственным предприятиям этого участка для своей работы требуется пар. ТЭЦ использует тепло, полученное при сжигании отходов, для производства пара. Тем не менее, энергия содержание потоков отходов недостаточно для удовлетворения потребностей объекта в паре, поэтому природный газ импортируется в качестве дополнительного топлива. На INEOS в Кельне имеется четыре паровые сети с разным давлением (60, 30, 15 и 5 бар). Чтобы соответствовать требованиям паровых сетей, пар высокого давления от котлов направляется через несколько паровых турбин, которые преобразуют часть тепловой энергии в электричество. Фактически, электроэнергия, вырабатываемая ТЭЦ INEOS в Кельне, является побочным продуктом производства пара при этих различных уровнях давления.
На рис. 1 показана схема ТЭЦ компании INEOS в Кельне. Он состоит из пяти котлов и нескольких много- и одноступенчатых турбин. Любой из этих агрегатов можно включать и выключать, а также изменять их нагрузку в зависимости от профилей спроса на пар и электроэнергию и динамических цен на электроэнергию. Имеются верхняя и нижняя границы нагрузки каждой единицы. Переключение в режим работы некоторых агрегатов ограничено минимальным временем пребывания в новом режиме, например, если котел 3 (B3) включен, он должен оставаться включенным не менее 24 часов. Перечень ограничений перехода режимов приведен в табл. 1. Цель работы — расчет оптимального оперативного плана работы электростанции на фиксированный горизонт в будущем.
Рис. 1. Схема электростанции INEOS в Кельне
1.1 Проблемы
Планирование работы электростанции требует знания профилей потребности в паре для каждого из четырех уровней давления. На рис. 2 представлена потребность в паре одного напорного коллектора одного из заводов INEOS в Кельне по сравнению с коэффициентом использования завода. Как видно, потребность в паре меняется даже при одинаковом значении загрузки установки. Детерминированное планирование работы ТЭЦ может быть выполнено на основе профилей средней потребности в паре, которые далее называются профилями «номинальной потребности».
Рис. 2. Неопределенная потребность в паре на заводе INEOS в Кельне (в масштабе)
Однако фактическая потребность в паре неопределенна и может отклоняться от профиля номинальной потребности по разным причинам, например:
— Влияние операторов: на многих заводах операторы имеют значительное влияние на работу, поскольку принятие стратегических решений не осуществляется автоматически.
— Внешние воздействия: модель, используемая для расчета потребности в паре, не учитывает все возможные воздействия, например, часто не описывается влияние температуры окружающей среды.
— Отклонения от производственного плана: Фактический производственный план установок объекта отклоняется от значений, используемых для расчета потребности в паре, что приводит к отклонению фактической потребности в паре от номинальной.
— Сбои в работе: Имеют место частые сбои в работе, например, из-за выхода из строя оборудования или нехватки сырья или других ресурсов.
Долгосрочное действие некоторых решений по эксплуатации ТЭЦ создает дополнительную сложность этой задачи. Как упоминалось ранее, изменение операции режим некоторых единиц подлежит минимальному времени пребывания в новом режиме. Поэтому отклонение от номинальной потребности в паре в будущем может привести к неэффективной работе электростанции. Например, после запуска котла он должен оставаться включенным в течение 24 часов. Если принято решение о включении котла по номинальной потребности, а реализованная потребность критически ниже, то разбалансировку в сети приходится компенсировать сбросом пара, что неэффективно.
1.2 Двухэтапная стохастическая оптимизация
В двухэтапной стохастической оптимизации переменные решения (степени свободы) делятся на два набора: решения первого этапа (здесь и сейчас) и решения второго этапа (выжидательные или регрессные). Решения первого этапа должны быть приняты на основе текущей информации. Решения второго этапа принимаются после осознания неопределенности и как реакция на ее последствия. В результате стохастической оптимизации решения первого этапа принимаются такими, что после адаптации регрессных решений решение является оптимальным относительно ожидаемого значения функции стоимости и ограничения выполняются для всех реализаций неопределенности. Для линейного случая стандартная формулировка двухэтапных стохастических задач имеет следующий вид:
s.t.
где
s.t.
Здесь X и Y — полиэдральные области переменных первой и второй стадии, x и y(ω). Уравнение (2) представляет собой ограничения, включающие переменные первого этапа. На втором этапе рассматривается ряд дискретных реализаций неопределенных параметров ω. Векторы h(ω) и q(ω), а также матрицы W(ω) и T(ω), соответствующие второму этапу, зависят от неопределенного параметра ω. Уравнение (4) связывает переменные обоих этапов и должно выполняться для всех реализаций случайных параметров. Целевая функция, уравнение (1), состоит из детерминированного члена c T x и ожидаемого значения цели второго этапа, q(ω) T y(ω), по всем возможным реализациям ω.
Если предполагается линейная модель и неопределенности представлены набором дискретных сценариев S, SMIP можно переформулировать как детерминированный эквивалент в форме MILP следующим образом:
где s — индекс сценариев, а p — вероятности сценариев. Класс задач SMIP, которые называются проблемами с непрерывным обращением, рассматривает целочисленные ограничения только для X. Если Y включает целочисленные ограничения, SMIP называется проблемой с целочисленным обращением. Такие проблемы сложно решить, если размер задачи становится большим, поскольку известные методы декомпозиции, например, декомпозиция Бендера, неприменимы напрямую.
2 Модель электростанции
Модель электростанции сформулирована как MILP и включает массовый и энергетический балансы нескольких отсеков, таких как подогреватели, котлы и турбины. Во избежание нелинейности давления и температуры потоков и, следовательно, их энтальпии не являются переменными решения и предполагаются постоянными. Однако эти параметры обновляются в начале каждого экземпляра оптимизации на основе новых измеренных данных с завода.
На рис. 3 представлена визуальная иллюстрация областей балансировки отсеков модели. Общий массовый баланс равен общему количеству воды/пара, которые входят в установку и выходят из нее. Потоки воды, поступающие на электростанцию, проходят через разные блоки/секции и сливаются/расщепляются на несколько водяных/паровых потоков на определенных секциях. Эти блоки/разделы определяются как узлы внутреннего баланса.
Рис. 3. Схема балансировочных узлов и связей
3 Моделирование неопределенностей
Неопределенность потребности в паре моделируется следующим образом. Как упоминалось в разделе 1.1, при отсутствии отклонений от производственного плана действия операторов и внешние воздействия, такие как, например, температура окружающей среды, являются двумя основными причинами отклонения траектории потребности в паре от номинальной потребности по заданному производственному плану. В данной статье предполагается, что заводы участка следуют производственному плану без каких-либо отклонений. Учитывая сменную систему компании, в которой операторы меняются каждые 8 часов, и тот факт, что внешние факторы, такие как температура окружающей среды, не отклоняются резко от своих прогнозируемых значений в течение следующих 8 часов, предполагается, что траектории потребности в паре для первых 8 часов известны и достоверны. Поэтому первый этап определяется как первые 8 часов. Цель состоит в том, чтобы принять эксплуатационные решения электростанции на следующие 8 часов, принимая во внимание частично неопределенные требования следующих 2 дней. Спрос после первых 8 часов является неопределенным, и возможны отклонения от номинальных траекторий спроса, которые рассчитываются на основе имеющейся в настоящее время информации. Таким образом, второй этап определяется как 48 ч после окончания первого этапа с двумя различными возможными отклонениями от траектории номинального потребления для каждой из паровых сетей; более высокий спрос, чем номинальная траектория, и более низкий спрос. Эти две другие потенциальные траектории получаются путем умножения прогнозируемой траектории спроса на постоянный коэффициент. В нормальных условиях эксплуатации производственным установкам для своей работы требуется пар под давлением 5, 15 и 30 бар. В этой работе предполагается, что не существует корреляции между реализацией неопределенностей различных паровых сетей, и поэтому рассматриваются все возможные комбинации. На рис. 4 представлено качественное представление дерева сценариев.
Рис. 4. Дерево сценариев неопределенной потребности в паре. В каждом сценарии динамическая траектория номинального потребления паровой сети d, которая рассчитывается на основе имеющейся в настоящее время информации, умножается на соответствующий коэффициент умножения
Каждый сценарий имеет определенную комбинацию областей реализованного потребления паровых сетей, представленную коэффициентом умножения для номинального потребления
4 Заключение
В данной статье рассматривается оптимизация работы промышленной ТЭЦ при наличии неопределенной потребности в паре производственных установок, как это имеет место в реальных промышленных операциях. Предлагается подход, который последовательно решает двухэтапные стохастические оптимизации на скользящем горизонте. Задача оптимизации формулируется как MILP, который включает массовый и энергетический балансы, различные режимы работы и переходы режимов некоторых элементов ТЭЦ. Для уменьшения неточностей линейной постановки параметры модели обновляются в начале каждой итерации.
Предлагаемый подход был применен к электростанции INEOS в Кельне. Это может снизить вероятность крайних недостатков в паровой сети, которые могут вынудить производственные предприятия сократить их использование. Кроме того, при нормальной эксплуатации он может значительно снизить эксплуатационные расходы электростанции по сравнению с детерминированным решением.
Литература:
- Souza, R.D.; Casisi, M.; Micheli, D.; Reini, M. A Review of Small–Medium Combined Heat and Power (CHP) Technologies and Their Role within the 100Scenario. Energies 2021, 14, 5338. [CrossRef]
- Fang, T.; Lahdelma, R. Optimization of combined heat and power production with heat storage based on sliding time window method. Appl. Energy 2016, 162, 723–732. [CrossRef]
- Milan, C.; Stadler, M.; Cardoso, G.; Mashayekh, S. Modeling of non-linear CHP efficiency curves in distributed energy systems. Appl. Energy 2015, 148, 334–347. [CrossRef]
