Оценка модернизации схемы основного конденсата энергоблока №5 ТЭЦ-10 с применением его настроенной математической модели

Цель – исследование изменения технологической схемы основного конденсата на энергетическую и экономическую эффективность эксплуатации энергоблока №5 ТЭЦ-10 ООО «Байкальская энергетическая компания» с применением его настроенной математической модели. Математическое моделирование исследуемого энергоблока выполнялось в программно-вычислительном комплексе «Система машинного построения программ». Построенная математическая модель была верифицирована по результатам замеров контрольных параметров в нескольких режимах работы в соответствии с трехэтапной методикой идентификации математических моделей сложных теплоэнергетических установок. Авторами предложен оригинальный подход модернизации тепловой схемы основного конденсата энергоблока с целью снижения удельного расхода топлива на собственные нужды. Идея заключается во включении в схему основного конденсата дополнительного насоса уплотнений питательных электронасосов блока 1Кс-20-110, который позволит решить проблему неправильного выбора конденсатных насосов данного энергоблока. Показано, что перераспределение потока основного конденсата между конденсатными насосами энергоблока и предлагаемым насосом уплотнений 1Кс-20-110 приводит к снижению удельного расхода топлива на выработку электроэнергии на 0,32 г.у.т/кВт∙ч в диапазоне электрических нагрузок от 137 до 150 МВт. В результате КПД нетто энергоблока увеличится на 0,03%. Также следует отметить, что данная модернизация позволит снизить расход электроэнергии на собственные нужды при нахождении питательного электронасоса в режиме аварийного резерва на остановленном энергоблоке. На основании выполненных энергетических и экономических расчетов было показано, что экономия электроэнергии по данным 2019 г. могла составить 82653 кВт∙ч, а общая экономия средств за год оценивается в 78030 руб. Таким образом, проведенные исследования демонстрируют высокую эффективность применения аппарата математического моделирования при изучении и оптимизации действующих теплоэнергетических установок.

1. Лазарев Г. Б. Управление эффективностью механизмов собственных нужд ТЭС // Научно-технический журнал «Энергия единой сети». 2012. № 5. С. 58–67.

2. Нажимова А. М., Хабибулина А. Х. Энергоресурсосбережение в системе собственных нужд теплоэлектростанции // Электротехнические системы и комплексы. 2013. № 21. С. 293–297.

3. Сизов Р. Р. Снижение удельного расхода электроэнергии на собственные нужды энергоблока ст. № 8 Заинской ГРЭС // Вестник Казанского государственной энергетического университета. 2015. № 3. С. 129–131.

4. Соболев С. П. Паровая турбина К-160-130 ХТГЗ. М.: Изд-во «Энергия», 1980. 192 с.

5. Забуга Ф. В. Использование математической модели паровой турбины К-160-130 для модернизации ее технологической схемы // Системные исследования в энергетике: тр. молодых ученых ИСЭМ СО РАН. Вып.

6. Иркутск: Изд-во ИСЭМ СО РАН, 2017. С. 56–61. 6. Забуга Ф. В. Использование математической модели энергоблока для модернизации его технологической схемы // Системные исследования в энергетике: тр. молодых ученых Института систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН. Вып. 48. Иркутск: Изд-во ИСЭМ СО РАН, 2016. С. 51–56.

7. Забуга Ф. В., Алексеюк В. Э. Исследования на основе математического моделирования энергоблока № 5 ТЭЦ-10 ООО «Байкальская Энергетическая Компания» для оценки эффективности его модернизации // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2021. Т. 25. № 2. С. 183–195. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2021-2-183-195.

8. Zabuga F., Alekseiuk V. Research based on mathematical modeling of CHP-10 power unit No 5 “Baikal Energy Company” LLC to assess the efficiency of its modernization // Energy Systems Research 2021: Proceedings International Conference of Young Scientists. E3S Web Conference. 2021. Vol. 289. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202128902002.

9. Клер А. М., Деканова Н. П., Скрипкин С. К., Михеев А. В., Корнеева З. Р., Орехов А. Б. Математическое моделирование и оптимизация в задачах оперативного управления тепловыми электростанциями. Новоси бирск: «Наука», Сиб. предприятие РАН, 1997. 120 с.

10. Клер А. М., Тюрина Э. А. Оптимизационные исследования энергетических установок и комплексов. Новосибирск: Акад. изд-во «Гео», 2016. 298 с.

11. Alexeyuk V. E. An improved technique for identification of mathematical models of thermal power equipment // Energy Systems Research. 2018. Vol. 1. No. 3. P. 53–60. https://doi.org/10.25729/esr.2018.03.0007.

12. Алексеюк В. Э., Максимов А. С., Сафронов П. Г. Усовершенствованная методика идентификации математических моделей теплоэнергетического оборудования // iPolytech Journal. 2019. Т. 23. № 3. С. 503–515. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2019-3-503-515.

13. Клер А. М., Алексеюк В. Э. Повышение точности идентификации параметров математических моделей существующего теплоэнергетического оборудования // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. 2019. № 3. С. 57–76. https://doi.org/10.17212/1814-1196-2019-3-57-76.

14. Kler А., Alekseiuk V., Maksimov А. An improved technique for identification of mathematical model parameters of thermal power equipment and assessment of its performance // Energy Systems Research 2019: Proceedings International Conference of Young Scientists. E3S Web Conferences. 2019. Vol. 114. https://doi.org/https://doi.org/10.1051/e3sconf/201911406009.

15. Alekseiuk V. Improving the efficiency of the threestage technique of mathematical model identification of complex thermal power equipment // ENERGY-21 – Sustainable Development & Smart Management: Proceedings E3S Web Conferences. 2020. Vol. 209. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202020903002.

16. Гамм А. З. Статистические методы оценивания состояния электроэнергетических систем. М.: Изд-во «Наука», 1976. 220 с.

17. Huber P. J. Robust statistics. New York: John Wiley & Sons, 1981. 308 p.

18. Клер А. М. Эффективные методы схемнопараметрической оптимизации сложных теплоэнергетических установок: разработка и применение. Новосибирск: Акад. изд-во «Гео», 2018. 145 с.

19. Kler A. M., Zharkov P. V., Epishkin N. O. Parametric optimization of supercritical power plants using gradient methods // Energy. 2019. Vol. 189. P. 116230. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.116230.

20. Kler A. M., Potanina Y. M., Marinchenko A. Y. Cooptimization of thermal power plant flowchart, thermodynamic cycle parameters, and design parameters of components // Energy. 2020. Vol. 193. Р. 116679. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.116679.