CC BY
102
Aleksandr O. Morozov (alexmoroz1993@yandex.ru, post-graduate student, VSTU) Alla G. Kravets professor, VSTU
Inna V. Strukova, Executive Housekeeper Park Inn by Radisson Volgograd, "RGS-Volgograd" Ltd. Volgograd State Technical University, Volgograd
The article deals with the research and development of the management decision-making support module for resources management departments of constituent entities of the tourism cluster. Keywords: tourism cluster, hotel housekeeping service, pro-active management, prediction, management decision-making support.
УДК 681.518.3
ПРОГНОЗИРУЮЩАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМОЙ
Леонид Исаакович Бернер, д-р техн. наук, проф., ген. дир. E-mail: berner@atgs.ru
Юрий Маркович Зельдин, канд. техн. наук, зав. отд. ИУС E-mail: zeldin@atgs.ru. АО «АтлантикТрансгазСистема» http://www.atgs.ru Сергей Григорьевич Марченко, гл. инженер, первый зам. ген. дир. E-mail: marchenko@mtg.gazprom.ru ООО «Газпром трансгаз Москва» http://moskva-tr.gazprom.ru Владислав Васильевич Никаноров, канд. техн. наук, зам. начальника Департамента
E-mail: v.nikanorov@adm.gazprom.ru.
ПАО «Газпром» http://www.gazprom.ru
Описан процесс оперативного диспетчерского управления газораспределительной системой (ГРС) с применением прогнозирующей математической модели. Описаны особенности работы математической модели ГРС, необходимые для ее применения в прогнозирующем режиме, предложен способ отображения результатов прогноза.
Ключевые слова: оперативное диспетчерское управление, газораспределительная система, прогнозирующая математическая модель.
Основными задачами газотранспортного предприятия (ГТП) является выполнение плана транспорта газа и гарантированная подача контрактных объемов газа потребителям. Решать поставленные задачи приходится в условиях технологических ограничений, а также проводимых на Предприятии работ по техническому обслуживанию и ремонту. При этом необходимо обеспечить высокую эффективность работы ГТП по критерию минимума энергетических затрат.
Управление трубопроводной системой (ТС) производится производственно-диспетчерской службой Предприятия. Типовой процесс оперативного диспетчерского управления (без учета нештатных ситуаций) состоит из следующих этапов:
- планирование режима работы с учетом плана транспорта и распределения газа, текущего состояния системы,
плановых работ по техническому обслуживанию и ремонту участков газопроводов и технологического оборудования;
- установка планового режима работы ТС;
- контроль параметров технологического процесса, выявление отклонений от плановых показателей;
- проведение корректирующих действий для возврата к плановому режиму (при необходимости).
Оперативное диспетчерское управление охватывает временной горизонт до нескольких суток, в течение которых описанные выше этапы циклически повторяются. При этом диспетчер является частью замкнутого контура управления.
Трубопроводная система является сложным объектом управления, обладающим рядом особенностей:
- географическая протяженность и инерционность системы. Время от приложения управляющих воздействий в одной точке до требуемой реакции системы (как правило, в другой точке) составляет несколько часов. Реакция системы на управляющее воздействие зависит не только от текущего состояния ТС, Марченко с.г. но и от его предыстории (нестационарный режим);
- наличие взаимосвязанных элементов системы с существенно различной инерционностью (например, длинный магистральный газопровод большого диаметра с компрессорной станцией и короткий газопровод-отвод к крупному потребителю);
- существенная суточная и недельная неравномерность потребления газа;
- изменение планов транспортировки и поставок газа;
- ограничения по имеющимся ресурсам: поступление газа в ТС, запас газа в трубопроводах, резерв мощности газоперекачивающих агрегатов (ГПА) и т.п.;
- технологические ограничения (максимальное и минимальное давление, скорость изменения давления, пропускная способность участка и т.п.);
- изменение характеристик ТС из-за отключения части участков в ходе технического обслуживания или ремонта;
- неочевидные методы достижения максимальной эффективности. Решение, обеспечивающее максимальную эффективность в текущий момент, может привести к повышенному расходу энергоресурсов в дальнейшем и снижению общей эффективности работы ТС за период.
Общепринятые методы управления подобными системами, реагирующие на текущие отклонения от планового режима, априори не позволяют повысить энергоэффективность процесса.
Существенного повышения стабильности, уменьшения затрат топливно-энергетических ресурсов можно достичь методом управления с прогнозирующими моделями [1, 2]. В этом случае модель объекта управления используется для прогноза его поведения на выбранном горизонте времени, и на этой основе выбираются оптимальные управляющие воздействия. Процесс прогнозирования и выбор управляющих воздействий периодически повторяются, постоянно смещая границу временного горизонта. Описанный метод позволяет употребить ресурсы системы на повышение ее запаса устойчивости и/или энергоэффективности.
Никаноров в.в. Повышение энергоэффективности достигается также за счет анализа поведения системы за период времени и принятия решений, которые обеспечат не «мгновенную», а интегральную энергоэффективность за выбранный период.
Условно трубопроводные системы (ТС) можно разделить на газотранспортные и газораспределительные. К газотранспортным системам (ГТС) относятся ТС, в которых
преобладает транспортная составляющая: более 50% поступающего на вход газа транспортируется на выход. К газораспределительным системам (ГРС) относятся ТС, в которых преобладает распределение газа: более 50% поступающего на вход газа потребляется внутри системы. Примеры структур газотранспортных и газораспределительных систем приведены на Рис. 1.
Газотранспортная система
КС
t
■
■Ж Ж
<3>
■ ■
м
+ч
Газорасп редепител ьная систе ма
t ,п„
теш
1
КС
Рис. 1 Газотранспортная и газораспределительная системы
Режим работы газотранспортной системы более стабилен, так как расход газа на входе и выходе определяется плановыми заданиями на транспортировку. При выводе какого-либо участка ГТС в ремонт всегда существует возможность его обхода по другим участкам. За счет перемычек до и после компрессорной станции имеется возможность перераспределения мощностей газоперекачивающих агрегатов (ГПА). Режим работы газораспределительных систем характеризуется большей нестабильностью за счет неравномерности потребления. При выводе некоторых участков ГРС в ремонт не существует вариантов их обхода. Нестабильность режима тем больше, чем больше отношение общего расхода потребителей к запасу газа в трубопроводе. С точки зрения диспетчерского управления газораспределительные системы, особенно в крупных промышленных районах, являются более сложными объектами. Для них управление с использованием прогнозирующей модели наиболее эффективно.
Метод управления с прогнозирующими моделями в настоящее время широко используется для управления газотранспортными системами [3]. Однако применение метода для управления ТС имеет ряд особенностей.
Управление с прогнозирующей моделью дает положительные результаты только при условии высокой точности прогноза, что достигается использованием нестационарных математических моделей ТС в режиме online [4, 5]. В этом режиме модель подсоединяется к SCADA и постоянно считывает из нее фактические параметры. При расчете прогнозного будущего используется как текущее, так и предыдущие состояния ТС. Для обеспечения высокой точности прогноза необходимо не только использовать адекватную математическую модель ТС, но обеспечить гарантированную достоверность используемых фактических параметров (при их количестве порядка нескольких тысяч). В реальной системе из-за отказов датчиков, отсутствия связи и т.п. часть фактических параметров постоянно недостоверна. Для получения высокой точности моделирования необходимо производить предварительную обработку фактических данных, отбраковывая недостоверные параметры [5].
При расчете прогноза поведения ТС подсистемами моделирования обычно принимают граничные условия (давление, температура или расход газа) постоянными в пределах прогнозного временного горизонта. Для газораспределительных систем это существенно снижает точность прогноза. Для повышения точности необходимо учитывать суточную неравномерность газопотребления, для чего разработаны соответствующие алгоритмы и программные комплексы [6].
Однако до сих пор не прорабатывался вопрос поведения математической модели ГТС при достижении в ходе прогнозирования технологических ограничений, а также представления диспетчеру результатов прогноза. ГТС является объектом управления, име-
ющим множество целевых параметров и возможных управляющих воздействий как непрерывного, так и дискретного типа, которые могут прилагаться в разное время (в пределах прогнозного горизонта). Универсальных математических методов и алгоритмов оптимизации подобных систем за приемлемое для конечного пользователя время в настоящее время в промышленной практике не существует [7]. Стратегию оптимального управления выбирает диспетчер, исходя из своих знаний и опыта. Поэтому форма представления диспетчеру результатов прогнозирования режима ТС имеет первостепенное значение.
В ходе расчета прогноза поведения ТС может возникнуть ситуация, когда из-за достижения технологических ограничений невозможно обеспечить заданные граничные условия. Например, из-за минимально допустимого давления на входе газораспределительной станции невозможно обеспечить прогнозное потребление газа через нее. Такая ситуация потенциально может возникнуть в газораспределительной системе крупного промышленного узла в условиях пиковой нагрузки. Обычно в этом случае модель сигнализирует о невозможности дальнейшего счета и останавливается. Такое поведение модели неприемлемо при управлении с прогнозирующей моделью, так как при этом диспетчер получает сигнал о возникшей проблеме, но не видит ее возможного дальнейшего развития.
При достижении технологических ограничений модель, работающая в режиме прогнозирования, должна продолжать расчет. Это возможно при изменении граничных условий или режимов работы технологического оборудования. Модель ТС должна автоматически обеспечивать следующее:
- при заданном расходе газа на границе и расчетном давлении, при достижении минимально или максимально допустимого давления переходить на расчет при фиксированном давлении и расчетном расходе. При возвращении давления в допустимый диапазон (с заданным гистерезисом) - возвращаться на расчет при заданном расходе и расчетном давлении;
- при выходе рабочей точки ГПА на границу допустимых режимов изменять обороты ГПА таким образом, чтобы рабочая точка оставалась в допустимой зоне;
- при достижении максимальных (минимальных) оборотов ГПА автоматически запускать дополнительный ГПА (останавливать работающий ГПА).
Обо всех автоматически производимых изменениях граничных условий и режимов работы оборудования модель должна уведомлять диспетчера. Такой вариант прогнозирования позволит оценить масштаб потенциальной проблемы по величине и времени, предпринять необходимые действия по ее устранению (в том числе как крайнюю меру -ограничение поставки газа потребителям).
Также модель должна рассчитывать энергетические затраты на транспортировку и распределение газа за выбранный период (например, одни сутки), с учетом заданного плана переключений. В зависимости от принятого критерия оптимизации, это может быть объем потребленного топливного газа и количество затраченной электроэнергии в натуральном или стоимостном выражении.
Типовым методом представления результатов прогноза являются тренды параметров (давление, расход, температура) в ключевых точках. Однако они не дают общей картины поведения ГТС в целом, особенно при большом количестве потребителей, и не позволяют оценить разницу между плановым и фактически возможным потреблением объекта (при достижении технологических ограничений).
Предлагается в дополнение к трендам представлять результат прогнозирования цветом и стрелками на укрупненной технологической схеме ТС, с возможностью автоматической или ручной прокрутки по времени. Подобные схемы широко применяются для отображения карт погоды, карт движения транспорта и т.п. Это позволит одним взглядом оценивать режим ТС и тенденции его изменения как на отдельных участках, так и по системе в целом и выбрать наиболее верную стратегию управления. Предлагается следующая цветовая схема:
- цвет газопровода в текущей точке соответствует давлению (высокое давление -
желтый, среднее давление - зеленый, низкое давление - голубой);
- стрелки вдоль газопровода обозначают расходы по участкам, величина стрелки соответствует величине расхода;
- цвет объектов потребления соответствует разнице между плановым и фактически возможным часовым потреблением газа (в абсолютных единицах или % от плана). Зеленый цвет - обеспечивается плановый объем газа, красный цвет - невозможно обеспечить плановый объем (от светлого до темно-красного, в зависимости от % недопоставки).
Пример подобной схемы приведен на Рис. 2. Также на схеме отображены показатели эффективности работы ТС: объем потребленного топливного газа за период Qтоп и удельное потребление топливного газа - отношение Qтоп к сумме объемов транспортируемого Qтр и распределенного Qр газа.
Таким образом, управление с прогнозирующей моделью может повысить эффективность оперативного диспетчерского управления трубопроводной системой, особенно для газораспределительных систем. Однако для полной реализации потенциальных возможностей метода необходимо соответствующим образом настроить работу математической модели ТС и представить результаты расчетов в удобном для анализа виде.
О 2 4 6 S 10 12 14 16 16 20 22 24
Рис. 2 Представление результатов прогнозирования (пример)
Литература
1. Bemporad A. (2009). Model Predictive Control: Basic Concepts. http://cse.lab.imtlucca.it/~bemporad/teaching/cpsp/slides/2009/1-mpc.pdf.
2. ForbesM.G., PatwardhanR.S., HamadahH., GopaluniR.B. Model Predictive Control in Industry: Challenges and Opportunities // IFAC-PapersOnLine, Vol. 48. Issue 8. 2015. pp. 531-538.
3. Бернер Л.И., Ковалев А.А., Киселев В.В. Управление газотранспортной сетью с использованием методов моделирования и прогнозирования // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2013. № 1. С.48-53.
4. Анучин Макс.Г., Анучин Мих.Г., Анфалов А.А., Архипов А.А., Волосов В.В., Кузнецов А.Н., Шабанова Л.Н. Моделирование транспорта природного газа в режиме онлайн. Программно-вычислительный комплекс «Волна» // Сбор, подготовка и транспортировка нефти и газа. Проектирование, строительство, эксплуатация: Сборник докладов 6-й Международной научно-практической конференции «Сбор, подготовка и транспортировка нефти и газа. Проектирование, строительство, эксплуатация». Сочи, 2017. С. 21-33.
5. Голубятников Е.А., Сарданашвили С.А. Проблемы моделирования on-line режимов систем газоснабжения // Территория Нефтегаз. 2015. № 4. С. 32-37.
6. Никаноров В.В., Марченко С.Г., Бернер Л.И., Зельдин Ю.М., Плюснин И.П. Подсистема прогнозирования газопотребления // Автоматизация в промышленности. 2017. № 4. С. 20-21.
7. Митичкин С.К., Сарданашвили С.А., Белинский А.В. Методы решения задачи выбора рациональной схемы транспорта газа по ГТС при наличии резервов пропускной способности // Труды РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина. 2012. № 3. С. 85-93.
Predictive Simulation for Control of Gas Supply System
Leonid Berner, PhD in Engineering, Professor, General Director, AtlanticTransgasSystem
Yury Zeldin, Candidate of Engineering Sciences, Head of SCADA andHMI Department, Atlantic-
TransgasSystem
Sergey Marchenko, Chief Engineer - Deputy General Director, Gazprom transgas Moscow Vladislav Nikanorov, Candidate of Engineering Sciences, Deputy Head of Department, Gazprom The article describes the operational dispatch control of the gas supply system (GSS) using predictive
simulation. The features of the mathematical model of the GSS, necessary for its use in the predictive mode are described. A method for displaying forecast results is proposed. Keywords: operational dispatch control, gas supply system, model predictive control.
УДК 681.518.3
ОБЩАЯ СХЕМА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ ПОСТАВОК ПРИРОДНОГО ГАЗА ПОТРЕБИТЕЛЯМ ПРОМЫШЛЕННОГО КЛАСТЕРА
Сергей Григорьевич Марченко, гл. инженер - первый зам. ген. дир.
E-mail: marchenko@mtg.gazprom.ru.
ООО «Газпром трансгаз Москва» http://moskva-tr.gazprom.ru
Описана схема решения задачи оптимизации поставок природного газа потребителям промышленного кластера с использованием управления с прогнозирующей моделью. Предложены критерии выбора горизонтов прогноза и управления. Описаны особенности работы математической модели объекта, необходимые для ее применения в прогнозирующем режиме.
Ключевые слова: оптимизация поставок природного газа, управление с прогнозирующей моделью.
Единая система газоснабжения (ЕСГ) России представляет собой крупнейшую в мире трубопроводную систему, объединяющую предприятия по добыче, транспортировке, хранению, переработке и распределению газа, которая обеспечивает непрерывный цикл поставки газа от скважин до конечного потребителя. Оперативное управление ЕСГ производится Центральным производственно-диспетчерским департаментом (ЦПДД) ПАО «Газпром» через производственно-диспетчерские службы дочерних I... обществ. Каждое дочернее газодобывающее или газотранспортное общество (ГДО, ГТО) управляет участком ЕСГ в зоне своей ответственности.
Для обеспечения экономической эффективности ЕСГ должна работать в оптимальном режиме. По стандарту организации ПАО «Газпром», оптимальный технологический режим Марченко с.г. работы газотранспортной системы - это режим, при котором обеспечивается выполнение установленного объема транспортировки газа, закачки/отбора в подземные хранилища газа, поставки газа потребителям Российской Федерации и на экспорт в соответствии с заявленными объемами, с соблюдением заданного уровня надежности работы объектов газотранспортной системы и минимальными эксплуатационными расходами, в том числе с минимальными затратами топливно-энергетических ресурсов в стоимостном выражении [1].
Очевидно, что в общем случае оптимизировать режим работы ЕСГ необходимо в целом, в том числе с учетом возможностей промыслов и уровня запаса газа в системе [2]. Эту задачу решает ЦПДД ПАО «Газпром». В результате дочерним обществам спускаются плановые задания на транспортировку и распределение газа. При выполнении заданий дочернее общество обладает достаточной долей самостоятельности в планировании и поддержании оптимального режима, с учетом изменяющихся фактических условий.
Газотранспортные общества условно можно разделить на транспортные и распределительные. В транспортных ГТО преобладает транспортировка газа со входа на выход трубопроводной системы, входящей в зону ответственности ГТО, поставка газа конечным потребителям незначительна. В распределительных ГТО основная доля поступающего на вход газа предназначается конечным потребителям. Структура транспортного ГТО обычно представляет собой несколько коридоров параллельных магистральных газопроводов, соединенных перемычками. Структура распределительного ГТО сложнее, часто
