Алексеюк В.Э. Разработка программно-вычислительного комплекса для моделирования и оптимизации действующих теплоэнергетических установок // «Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами»: электрон. науч. журн. – 2022. – №3(15). – С.14-23– DOI: 10.26731/2658-3704.2022.3(15).14-23 – Режим доступа: http://ismm-irgups.ru/toma/315-2022, свободный. – Загл. с экрана. – Яз. рус., англ. (дата обращения: 15.10.2022)
10.26731/2658-3704.2022.3(15).14-23
Целью работы является разработка программно-вычислительного комплекса, предназначенного для математического моделирования, идентификации параметров и оптимизации режимов работы действующих теплоэнергетических установок. В качестве прототипа был выбран современный энергоблок номинальной мощностью 225 МВт, установленный на Харанорской ГРЭС. Программно-вычислительный комплекс на данном этапе представляет собой среду разработки, состоящую из восьми основных вычислительных блоков, соединенных каналами передачи информации. В статье приводится краткое описание каждого из вычислительных блоков программно-вычислительного комплекса и программных сред, в которых они реализуются. Программно-вычислительный комплекс позволяет разрабатывать математические модели сложных теплоэнергетических установок и решать оптимизационные задачи больших размерностей. Так, программно-вычислительный комплекс предусматривает идентификацию параметров, необходимую для настройки коэффициентов модели с учетом текущего состояния установки прототипа. Кроме того, настроенную математическую модель теплоэнергетической установки можно использовать для параметрической оптимизации реального режима работы энергоустановки, снижающей топливные издержки, или для проведения оптимизационных исследований без задействования реальной установки. Таким образом, представленный в данной работе программно-вычислительный комплекс предлагает эффективный подход к исследованию и оптимизации действующих теплоэнергетических установок с использованием аппарата математического моделирования и схемно-параметрической оптимизации.
1. Деканова Н.П., Клер А.М. Проблемы оптимизации при исследовании теплоэнергетических установок // Приближенные методы анализа и их приложения. – Иркутск: СЭИ СО АН СССР, 1989. – С. 22-43.
2. Клер А.М., Деканова Н.П., Михеев А.В. Задачи оптимизации при оперативном управлении режимами работы ТЭЦ // Методы оптимизации и их приложения: Тезисы докладов 10-й Байкальской школы семинара. – Иркутск: СЭИ СО РАН, 1995. – С. 80-84.
3. Михеев А.В. Оценивание состояния и идентификация параметров парового котла ТП-81 (ТЭЦ-9) // Системные исследования в энергетике. Труды молодых ученых ИСЭМ СО РАН. Выпуск 29. – Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 1999. – С. 143-148.
4. Деканова Н.П., Михеев А.В. Обнаружение плохих измерений параметров функционирования ТЭЦ // Методы оптимизации и их приложения. Материалы 11-й Байкальской школы семинара. Иркутск: СЭИ СО РАН, 1998. – С. 79-82.
5. Клер А.М., Максимов А.С., Степанова Е.Л. Методика построения быстродействующих математических моделей турбин для задач оперативной оптимизации режимов работы ТЭЦ // Энергосистемы, электростанции и их агрегаты: сб. науч. трудов / под ред. акад. РАН Накорякова В.Е. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2005. - Вып.9 – С.85-99.
6. Kler A.M., Maximov A.S., Stepanova E.L. High-speed mathematical models of cogeneration steam turbines: optimization of operation in heat and power plants. Thermophysics and Aeromechanics, 2006, vol. 13, no. 1, рp. 143–150.
7. Клер А.М., Максимов А.С., Степанова Е.Л., Жарков П.В. Оперативная оценка состояния основного оборудования ТЭС // Электрические станции, 2011. - № 4. – С. 2-6.
8. Kler A.M., Maximov A.S., Stepanova E.L. Optimizing the Operating Modes of Cogeneration Stations Taking Actual State of Main Equipment into Account. Thermal Engineering, 2009, vol. 56, no. 6, pр. 500–505.
9. Manuel Chica, José Barranquero, Tomasz Kajdanowicz. Multimodal optimization: An effective framework for model calibration // Information Sciences. – Volume 375, 1 January 2017, Pages 79-97. https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.09.048.
10. Karim Salahshoor, Majid Soleimani Khoshro, Mojtaba Kordestani. Fault detection and diagnosis of an industrial steam turbine using a distributed configuration of adaptive neuro-fuzzy inference systems // Simulation Modelling Practice and Theory. – Volume 19, Issue 5, May 2011, Pages 1280-1293.
11. Xiaolong Jiang, Pei Liu, Zheng Li. Data reconciliation for steam turbine on-line performance monitoring // Applied Thermal Engineering. – Volume 70, Issue 1, 5 September 2014, Pages 122-130. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2014.05.007.
12. Клер А.М., Деканова Н.П., Тюрина Э.А., Корнеева З.Р. Теплосиловые системы: Оптимизационные исследования. Новосибирск: Изд-во «Наука», 2005. 236 с.
13. Клер А.М., Деканова Н.П., Скрипкин С.К. и др. Математическое моделирование и оптимизация в задачах оперативного управления тепловыми электростанциями. Новосибирск: Наука, сиб. предприятие РАН, 1997. 120 с.
14. Kler A.M., Zharkov P.V., Epishkin N.O. Parametric optimization of supercritical power plants using gradient methods // Energy. 2019. Vol. 189. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.116230
15. 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
16. 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
17. Alekseiuk V. Improving the efficiency of the three-stage technique of mathematical model identification of complex thermal power equipment // ENERGY-21 – Sustainable Development & Smart Management: E3S Web of Conferences. 2020. Vol. 209. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202020903002