CC BY
29
Power Flow Using Differential Evolution Algorithm, Electrical Engineering, 2009. no 91. pp. 69-78.
5. Malafeev A.V., Khlamova A.V., Igumenshev V.A. Algoritm optimizatsii raspredeleniya aktivnoy moschnosti mezhdu elektrostantsiyami promyshlennogo predpriyatiya i uzlami svyazi s energosistemoy s uchetom poter v raspredelitelnoy seti [Optimal Algorithm of Power Distribution between Power Station of Industrial Plant and Power Systems Centers Taking into Account Power Losses], Industrial Power Engineering, 2011, no 9, pp. 1621.
6. Malafeev A.V., Khlamova A.V., Koptsev L.A. Analiz optimalnykh rezhimov raboty tyrbogeneratorov sobstvennykh elektrostantsiy oao "magnitogorskiy metallurgicheskiy kombinat" [Optimal Conditions Analysis of Own Power Station Turbo - Generators of OJSC "MMK"], Izvestiya Vysshikh Uchebnysh Zavedeniy. Elektromekhanika, 2011, no 4, pp. 111114.
7. Kochkina A.V. Primenenie metoda dinamicheskogo programmirovaniya dlya resheniya zadach optimalnogo raspregeleniya aktivnykh moschnostey mexhdu raznorodnymi generiruyuschimi istochnikami sobstvennykh elektrostantsiy predpriyatiy chernoy metallurgii [Application of Dynamic Programming for Solving Optimum Distribution of Active Power Between Heterogeneous Power Generation Sources of Ferrous Metallurgy Plants], Science and Production of the Ural, 2012, no 8. pp. 204-209.
8. Malafeev A.V., Gazizova O.V., Kochkina A.V., Grinchak E.A. Analiz staticheskoy ustoychivosti sinkhronnykh generatorov [Analysis of Static Stability of Synchronous Generators], Glavnyy Energetik, 2013, no 7, pp. 17 - 25.
9. Malafeev A.V., Bulanova O.V., Rotanova Yu.N. Issledovanie dinamicheskoy ustoychivosti sistem elektrosnabzheniya promyshlennykh predpriyatiy s sobstvennymi elektrostantsiyami pri otdelenii ot energosistemy v rezultate korotkogo zamykaniya [Research of Dynamical Stability of Industrial Power Systems with Own Power Stations at Separation From the Electric System in the Result of Short-Circuit Failure], Bulletin of the South Ural State University, 2008, no 17(117), pp. 72-74.
10. Igumenshev V.A., Malafeev A.V., Gazizova O.V., Kondrashova Yu.N., Kochkina A.V., Panova E.A. State Registration Certificate of Software Application "Software Application "KATRAN 7.0" RU 2013616847, no.2013616847, Bul. no 3.
11. Malafeev A.V., Kochkina A.V., Igumenshhev V.A., Varganov D.E., Kovalev A.D. Optimizatsiya ustanovivshikhsya rezhimov promyshlennykh sistem elektrosnabzheniya s raznorodnymi generiruyuschimi istochnikami pri reshenii zadach srednesrochnogo planirovaniya HupoBaHun [Optimization of Steady- State of Power System With Diverse Generating Sources for Task Intermediate-Term Planning], Magnitogorsk: Nosov Magnitogorsk State Technical University, 2013, 112 p.
12. Malafeev A.V., Khlamova A.V., Krasnov M.I. Optimizatsiya zagruzki generatorov sobstvennykh elektrostantsiy oao "mmk" s uchetom poter aktivnoy moschnosti v raspredelitelnoy seti putem dekompositsii obschey zadachi [Generator Optimal Loading of JSC "MMK" Power Station using Decomposition of General Problem Taking into Account RealPower Losses of Power Network], Glavnyy Energetik, 2011, no 3, pp. 54 - 57.
УДК 658.26:519.85
Агапитов Е.Б., Михайловский В.Н., Агапитов А.Е., Каблукова М.С.
Математическое обеспечение программного модуля Ошб-системы
оценки эффективности работы электростанций на металлургическом предприятии
В работе проводится анализ эффективности работы электрических станций на металлургических предприятиях в различные периоды - в летнее и зимнее время года. Выявлена зависимость удельного расхода топлива на отпущенную электроэнергию от различных факторов. Приведена методика расчета прогнозной себестоимости электроэнергии в выбранный период времени. Проведенный анализ показал, что внедрение Grid-технологий на электростанциях позволит оперативно производить расчеты, необходимые для прогнозирования оптимального использования топлив, что обеспечит минимизацию стоимости производимой электроэнергии.
Ключевые слова: энергетические ресурсы, электростанции, Grid-технология, эффективность использования электроэнергии, анализ данных.
ВВЕДЕНИЕ
Современные металлургические предприятия построены на основе многостадийной организации, которые распределены в пространстве. Стадии производства охватывают внутренние структуры и внешние, обеспечивающие основное производство материальными и энергетическими ресурсами. Принятие решения для многостадийной структуры металлургического предприятия требует использования новых технологий, которые построены на теории нечетких множеств [1], нейросетевых технологий и др.
В последние 10 лет активно развивается и применяется новая Grid-технология для построения единой
© Агапитов Е.Б., Михайловский В.Н., Агапитов А.Е., Каблукова М.С.
инфраструктуры предприятия. Grid-технологии позволяют создавать географически распределенные вычислительные инфраструктуры, которые объединяют разнородные ресурсы и реализуют возможность коллективного доступа к этим ресурсам. Информационные службы энергосистем металлургических предприятий, обладающих электрическими станциями, активно внедряют Grid-технологии.
Принципиальной новизной Grid-технологий является объединение ресурсов путем создания компьютерной инфраструктуры нового типа, обеспечивающей глобальную интеграцию информационных и вычислительных ресурсов на основе сетевых технологий и специального программного обеспечения промежуточного уровня (middleware), а также набора стандартизованных сервисов (служб) для обеспечения надежного совместного доступа к географически распределенным
информационным и вычислительным ресурсам: отдельным компьютерам, кластерам, хранилищам информации и сетям.
Пользователь Grid-инфраструктуры работает с одним большим «виртуальным компьютером». С помощью Grid -технологий оптимизируется использование вычислительных и информационных ресурсов предприятия, появляется возможность объединять их для выполнения больших рабочих нагрузок и совместно эксплуатировать в пределах сетевых инфраструктур.
Системы Grid проникают в промышленность и бизнес, крупные предприятия создают их для решения собственных производственных задач. В работе [2] отмечается, что Grid претендует на роль универсальной инфраструктуры для обработки данных, в которой функционирует множество служб (GridServices), не только решающих конкретные прикладные задачи, но и предлагающих определенные услуги: поиск необходимых ресурсов, сбор информации о состоянии ресурсов, хранение и доставка данных [3].
Одним из самых распространенных типов электростанций металлургических предприятий являются тепловые электростанции (ТЭС), которые могут одновременно производить тепловую и электрическую энергию.
До настоящего времени остается актуальной задача оценки эффективности использования электроэнергии на металлургических предприятиях и прогнозирования объемов ее производства и закупа. Для решения
этой задачи разрабатываются простые и сложные программно-аппаратные комплексы. Для организации глобальной системы учета и распределения электроэнергии необходимо первоначально решить ряд локальных задач, в частности - оценки эффективности производства электроэнергии на отдельных станциях
[4].
Рассматривалась задача функционирования нескольких электростанций, производящих электрическую и тепловую энергию на территории металлургического предприятия. Особенностью функционирования таких электростанций является возможность использования в качестве топлива вторичных энергоресурсов металлургического предприятия.
Методика
Для каждой электростанции характерны различные режимы работы в летние и зимние периоды времени. Работу станции можно условно поделить на два периода: «летний режим» и «зимний режим». Отличие состоит в том, что в «зимнем режиме» станция продает теплофикационную воду для отопления, летом - не продает. Если в «летнем режиме» происходит выработка теплофикационной воды, то она сбрасывается в водохранилище или в реку.
В таблице представлен фрагмент исходных данных, полученных с приборов учета при работе центральной электростанции ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат».
Дата и время Расход доменного газа, тыс.м3/ч Расход природного газа, тыс.м3/ч Выработка электроэнергии, МВт Собственные нужды, МВт Отпуск те-плофикаци-онной воды, Гкал/ч Отпуск пара в сеть, Гкал/ч Удельный расход топлива на отпущенную электроэнергию, г у.т./кВт-ч
01.01.2015 0:00 515 40,34 192,94 15,52 78,65 0 507,88
01.01.2015 1:00 515,7 39,88 191,91 15,35 78,24 0 504,81
01.01.2015 2:00 517,49 40,16 188,97 15,43 77,88 23,96 493,59
01.01.2015 3:00 516,1 39,84 187,47 15,53 79,23 17,93 499,3
01.01.2015 4:00 515,75 39,96 190,09 15,53 86,97 15,84 488,97
01.01.2015 5:00 514,68 41,13 192,14 15,5 89,33 10,75 493,05
01.01.2015 6:00 512,83 40,56 188,04 15,55 90,12 22,5 483,76
01.01.2015 7:00 504,46 41,03 187,03 15,46 93,76 20,27 480,76
01.01.2015 8:00 505,7 41,66 185,52 15,66 95,53 34,52 478,32
01.01.2015 9:00 470,07 43,17 185,4 15,55 91,19 28,37 471,66
Для аналитической обработки информации использовались следующие технико-экономические показатели: расход природного (кпг) и доменного газов (кдг); расход электроэнергии на собственные нужды электростанции (СН); выработка электроэнергии (э); отпуск тепловой энергии в паре (кпар) и теплофикационной воде (ктфв); коэффициент пересчета электроэнергии в условное топливо №); коэффициент пересчета тепловой энергии в условное топливо (к2); себестоимость 1 кВт-ч электроэнергии (£ээ); стоимость природного (ргпг) и доменного газов (ргдг); затраты на сожженное топливо (Р).
Можно предположить, что себестоимость 1 кВт-ч - часть всех затрат на сожженное топливо, равное доле выработанной электроэнергии от общего объема выработанной энергии, деленое на объем электроэнергии, направленный на продажу.
Р~
Э-К1
\
. (Э-К1+К2(ГШР+Кфв)у
где Р = у:и-?х:и+уш-?^.
/В-СН А1)
Таким образом, можно получить массив с данными по себестоимости электроэнергии в каждый час (столбец «С» на рис. 2). Поместив этот массив на отдельную вкладку и построив тренд, а также учитывая коэффициенты сезонности, возможно спрогнозировать себестоимость в ближайший период времени.
Для связи всех данных между собой с помощью одного уравнения в качестве целевой функции принимается величина удельного расхода топлива на отпущенную электрическую энергию (УРТээ). Следует отметить, что отпущенная электроэнергия представляет собой разницу между выработанной электроэнергией и расходом электроэнергии на собственные нужды. В свою очередь, под расходом электроэнергии на собственные нужды понимается расход электрической энергии, затраченный на привод сетевых и подпиточных насосов, задействованных в системах теплоснабжения (отпуск теплофикационной воды), а также на привод дутьевых вентиляторов и дымососов для удаления продуктов сгорания топливных газов из рабочего пространства котельных агрегатов электростанции.
Тогда уравнение зависимости удельного расхода топлива на отпущенную электроэнергию от вышеперечисленных параметров будет выглядеть следующим образом:
ГРТээ=¥ + Х1.Гш+Х2.Гдт +
-х5-сн+х6- э,
(2)
где УРТъъ - удельный расход топлива на отпущенную электроэнергию, г у.т/кВт ч; Кпг - расход природного газа, тыс.м3/ч (при калорийности природного газа ~ 8020 ккал/м3); Кдг- расход доменного газа, тыс.м3/ч (при калорийности доменного газа ~ 866 ккал/м3); СН - расход электроэнергии на собственные нужды электростанции, МВт; Э- выработка электрической энергии, МВт; Кпар - отпуск тепловой энергии в паре
во внешние паровые сети, Гкал/ч; - отпуск тепло-
вой энергии в теплофикационной воде во внешние сети, Гкал/ч; у, Х1, х2, Х3, х4, х5, х6 - корреляционные коэффициенты, которые находятся по формуле
2 *!~х У,-у.
г = ■
где х, и у - значения двух переменных; х и у -
средние значения двух переменных; $х и -
стандартные отклонения двух переменных; п - количество пар значений.
По данным, полученным на реальных приборах учета ОАО «ММК», была составлена программа, которая выполняет ряд функций. Она позволяет посмотреть себестоимость электроэнергии в выбранный час (рис. 1), а также на основе получившегося массива с ежечасными ценами электроэнергии можно посмотреть прогноз себестоимости электроэнергии в выбранный период времени (см. рис. 2).
Рис. 1. Форма для расчета себестоимости электроэнергии в выбранный час
Свяжем между собой данные по «зимнему режиму». На рис. 3 показаны результаты расчетов корреляционных коэффициентов в «зимнем режиме» [5].
Тогда уравнение (2) для «зимнего режима» принимает вид
УРТи = 332,76 +1,98 • + 2,05 • Гдг -~ 0,43 • Упар - 0,74 • Ктфв +1,234 • СН -1,13 • Э.
(3)
Рассчитанный по уравнению (2) показатель удельного расхода топлива на отпущенную электроэнергию сравнивался с фактическим показателем, определенным по показаниям приборов учета расхода ТЭР, установленных на электростанции. Разница между рассчитанным и «измеренным» показателем в среднем не превысила 0,5% (рис. 4).
Для определения влияния параметров работы электростанции на удельный расход топлива были проведены исследования при варьировании потребления топливных газов с использованием уравнения (2).
Предварительно расход топлива пересчитывался в условное топливо через калорийность условного топлива 7000 ккал/м3.
=1
Рис. 2. Форма для расчета прогнозной себестоимости электроэнергии в выбранный период времени
Мможестмммый 0.814707513 Кхидэн 0.663740183 Нормироалмнм) 0.661002656 Стандастная ошк- 7,210362395 Ндб лчэденк»_744
Дшг-ерсионныЗ анд )
"Г и М5 1 Значимость [
Агрессия 6 75636.06199 12606.01 242.4595977 1.1489М70
Остаток т 38318,23881 31.99221
и»ого 743 113954,3208
Стандарт (• моя статис Коэффициенты ошибпр тина
Верхние Нижние Нижние 95% 95% 95.0%
Верхние
95,0%
»-пересечение 332,7570224 18,00417391 18.48222 5.49284Е-63 297.4114441 368.1026 «7,4114 36», 102«
Переменная X1 1.980129433 0.114933383 17,22317 1.92676Е 36 1.734430013 2.203809 1.73443 2.203809
П<гр*менн(|Я X 2 2,060154673 0,142211181 14.41627 1.09386Е-41 1,770967389 2.329342 1,770967 2.329342
Переменная X 3 0.427741903 0.028328699 -14,9951 1.47148Е-44 -0,443799102 -О.ЗЛ7Я Ч),48Ю -0.37178
Переменная Х.1 ^.740900803 0.024430133 30.3273 9.1493Е 132 -0,7в»61ЛЗ 0,09294 О.ЛМВб 11,69294
Переменная X 5 12.34901647 1.592417078 7,754907 2.94358Е14 9.222332354 15,47526 9,222832 15.47526
Пероменная X 6_1.130176387 0.061220617 18.4599 7.81697Е 63 1.230314168 1,00994 1.23031 1,00994
Рис. 3. Форма расчета корреляционных коэффициентов для вкладки «зимний режим»
Рис. 4. Сравнительный анализ трендов рассчитанного и «измеренного» удельного расхода топлива
на отпущенную электроэнергию
Анализ влияния расхода топлива на (ТРТээ) показывает, что увеличение расхода топлива на электростанции приводит к росту удельного показателя на отпуск электроэнергии, что в целом является очевидным фактором. По степени влияния на величину удельного расхода топлива на отпущенную электроэнергию большее влияние оказывает природный газ. Причем его влияние приблизительно на 30% сильнее влияния изменения потребления доменного газа. Это видно из соотношения коэффициентов: К=7,128/5,47=1,3.
Влияние этих факторов очевидно: чем больше отпуск тепловой энергии во внешние энергетические сети (паропроводы и теплопроводы), тем удельный показатель расхода топлива на отпущенную электроэнергию ниже.
По степени влияния величины отпуска пара и теплофикационной воды следует отметить, что отпуск тепла в горячей воде снижает удельный показатель сильнее, чем отпуск тепловой энергии в паре на величину: К = 0,947 / 0,742 = 1,276 или на 27,6%.
Таким образом, чем больше собственная генерация, тем меньше удельный расход топлива на отпущенную электроэнергию.
Отличие «летнего режима» работы станции заключается в том, что выработанная горячая вода не поступает в город и, следовательно, прибыль от продажи этого тепла станция не получает.
По результатам обработки данных было получено уравнение зависимости удельного расхода топлива на отпущенную электроэнергию от вышеперечисленных параметров:
YPTn = 433,47 + 3,98 • Упг + 4,57 • Удг --1,31 • Ушр - 0,001 • Утфв + 5,82 • СИ - 2,47 • Э.
(4)
Из уравнения (4) видно, что природный газ оказывает меньшее влияние на удельный расход топлива на отпущенную электроэнергию, чем доменный газ. Следовательно, в «летнем режиме» необходимо увеличивать долю потребления природного газа.
Заключение
Актуальность исследования связана с возможностью получения станцией актуальной информации о параметрах ее работы, что позволит в дальнейшем проводить оптимизационную корректировку.
Внедрение и развитие Grid-технологий позволит оперативно производить вышеперечисленные расчеты для группы станций, визуализировать их, а также строить моментальный прогноз оптимального использования топлив на электростанциях предприятия, обеспечивающий минимизацию стоимости производимой электроэнергии.
Полученные модели позволяют информировать пользователя о себестоимости электроэнергии, а так же прогнозной себестоимости. Спроектированная функциональная модель и построенная математическая модель показали свою работоспособность на производственной базе данных.
Список литературы
1. Мацко И.И., Белявский А.Б., Логунова О.С. Система управления в технологической цепочке производства не-прерывнолитой заготовки с использованием автоматизированной оценки качества // Математическое и программное обеспечение систем в промышленной и социальной сферах. 2014. №1. С. 55-61.
2. Воронов И.В., Политов Е.А. Повышение эффективности эксплуатации систем электроснабжения предприятия путем комплексного использования Smart Grid и нейронных сетей // Вестник Кузбасского государственного технического университета. 2012. №2. С. 63-66.
3. Агапитов А.Е., Логунова О.С. Влияние цены природного газа на себестоимость электроэнергии электростанций металлургических предприятий, // Энергетики и металлурги настоящему и будущему России: Материалы 16-й Все-рос. науч.-практ. конф. Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. ун-та им. Г.И. Носова, 2015. С. 62-66.
4. Общая энергетика: учеб. пособие. Е.Б. Агапитов, Ю.И. Тартаковский, Г.Н. Матвеева, Т.П. Семенова. Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2013.
5. Теория и практика обработки экспериментальных данных на ЭВ: учеб. пособие. О.С. Логунова, Е.А. Ильина, Ю.Б. Кухта, Л.Г. Егорова, Д.В. Чистяков. 2-е изд., перераб. и доп. Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2015.
Information in English
Mathematical Software of Grid Module Efficiency Evaluation System for Power Stations at Metallurgical Enterprise
Agapitov E.B., Mikhailovskiy V.N., Agapitov A.E., Kablukova M.S.
The paper analyzes the efficiency of electric power stations at metallurgical enterprises in different periods - in summer and winter. The research group found that the influence of specific fuel consumption on electricity supplied is determined by a variety of factors. The methodology for calculation of the expected cost of electricity in the selected time period is given. The analysis showed that the introduction of Grid-technologies at electric power stations will allow us to make the calculations necessary to predict the optimal use of fuels that will minimize the cost of the electricity produced.
Keywords: gas energy resources, electric power stations, Grid-technology, energy efficiency, data analysis.
References
1. Matsko I.I., Belyavskiy A.B., Logunova O.S. Sistema upravleniya v tehnologicheskoy tsepochke proizvodstva neprerivnolitoy zagotovky s ispolzovaniem avtomatizirovannoy otsenky kachestva [Control System in Processing Chain of Production Continuous Casting with the Use of Automated Quality Assessment]. Matematicheskoe i programmnoe obespechenie system v promishlennoy i socialnoy sferah [Mathematical and software systems in industrial and social spheres]. 2014, no 1, pp. 55-61.
2. Voronov I.V., Politov E.A. Povisheniye effektivnosty ekspluatacii system elektrosnabgeniya predpriyatiya putem kompleksnogo ispolzovaniya Smart Grid i neironnih setey [Im-
proving Efficiency of Operation of Power Companies through Integrated Use of Smart Grid and Neural Networks]. Vestnik Kuzbasskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta [Bulletin of the Kuzbass State Technical University]. 2012, no 2, pp. 63-66.
3. Agapitov A.E., Logunova O.S. Vliyaniye tseny prirodnogo gaza na sebestoimost elektroenergii elektrostanciy metallurgicheskih predpriyatiy [Impact of Natural Gas Prices on the Cost of Electricity for Power Steel Plants, Power Engineering and Metallurgy]. Energetiky i metallurgy nastoyashemu i budushemu Rossii: Materialy 16-oy Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferencii [Energy and Metallurgy Present and Future of Russia: Proceedings of the 16th All-Russia scientific
and practical Conf.]. Magnitogorsk: Publishing center of Nosov Magnitogorsk State Technical University. 2015, pp. 62-66.
4. Agapitov E.B., Tartakovskiy Y.I., Matveeva G.N., Semenova T.P. Obshaya Energetika [Power Engineering]. Uchebnoyeposobie [Textbook]. Magnitogorsk: Publishing center of Nosov Magnitogorsk State Technical University. 2013.
5. Logunova O.S., Ilyina E.A., Kuhta Y.B., Egorova L.G., Chistyakov D.V. Teoriya i praktika obrabotki eksperimentalnyh dannyh na EVM [Theory and Practice of Experimental Data on Computer]. Uchebnoye posobie [Textbook]. Magnitogorsk: Publishing of Nosov Magnitogorsk State Technical University. 2015.
Информация о других журналах издательства
«Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова» - научный рецензируемый журнал, в котором публикуются результаты прогрессивных научных и проектных работ известных ученых, промышленников, молодых ученых России и зарубежья по широкому спектру исследований в области металлургии, машиностроения, металлообработки и в смежных отраслях. Тематика публикаций охватывает весь комплекс актуальных вопросов от разработки полезных ископаемых, получения чугуна, стали и проката до производства продукции с глубокой степенью переработки для различных отраслей экономики. Большое внимание в журнале уделяется современным тенденциям развития сырьевой базы, энергосбережения, автоматизации, экономики и экологии, стандартизации и управления качеством продукции, подготовки и обучения кадров в области металлургии, машиностроения и металлообработки.
Издается с 2003 г.
Журнал с 2007 года включен в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени доктора и кандидата наук, а также в Базы данных ВИНИТИ и РИНЦ.
Сведения о журнале ежегодно публикуются в международной справочной системе по периодическим и продолжающимся изданиям «Ulrich's Periodicals Directory».
В редакционный совет журнала входят авторитетные ученые из России, Японии, Индии, Италии, Польши, Южно-Африканской Республики, Казахстана.
Электронная версия журнала доступна:
• на информационном портале ФГБОУ ВПО «МГТУ» www.magtu.ru (раздел «Журнал Вестник МГТУ»);
• на сайте журнала www.vestnik.magtu.ru;
• на платформе еLIBRARY.
