ОПТИМИЗИРОВАННОЕ ИНТЕГРИРОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ ДЛЯ ЭЛЕКТРОСТАНЦИИ, РАБОТАЮЩЕЙ НА СЖИГАНИИ КИСЛОРОДНОГО ТОПЛИВА Российский патент 2015 года по МПК F01K13/02 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Настоящее описание относится к оптимизированному интегрированному управлению для электростанции, работающей на сжигании кислородного топлива. В частности, настоящее описание относится к оптимизированному интегрированному управлению для электростанции, работающей на кислородном топливе и пылевидном угле, или для электростанций, с циркулирующим кипящим слоем кислородного топлива.

ПРЕДШЕСТВУЮЩИЙ УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

В системах сжигания кислородного топлива кислород применяется вместо воздуха для сжигания основного топлива для производства отработанного газа, содержащего, в основном, водяной пар и углекислый газ. Это приводит к тому, что в отработанном газе концентрации углекислого газа составляют более 80 процентов от объема. В то время как две третьих отработанного газа циркулирует внутрь системы, оставшаяся часть (состоящая, в основном, из углекислого газа и водяного пара и небольшого количества аргона, азота, оксидов азота и оксидов серы) очищается, сжимается и позже транспортируется в место хранения или используется в других целях.

На фигуре 1 показан пример электростанции 100, имеющей такую конфигурацию, чтобы обеспечить возможность кислородного сжигания. Электростанция 100 по существу содержит воздухоразделительный блок 200, котел 300 и систему 400 обработки отработанного газа. Воздухоразделительный блок 200 находится в гидравлической связи с котлом 300 и системой 400 обработки отработанного газа. Котел 300 и система обработки 400 отработанного газа расположены ниже по потоку относительно воздухоразделительного блока, при этом система 400 обработки отработанного газа расположена ниже по потоку относительно котла 300. Воздухоразделительный блок 200 отделяет воздух из окружающей среды от азота и доставляет газ, насыщенный кислородом, к котлу 300. Котел 300 находится в сообщении с паровой турбиной 302 и подает пар на турбину 302 для приведения ее в действие. Отработанный газ от котла 300 выводится в осушитель 304 отработанного газа и к электростатическому осадителю 306.

Часть осушенного и очищенного от частиц отработанного газа, которая выходит из электростатического осадителя 306, возвращается к котлу 300, где газ перемешивается с дополнительным поступающим воздухом (насыщенным кислородом и очищенным от азота) и подается в котел 300. Оставшаяся часть отработанного газа (насыщенного углекислым газом), который не рециркулирует, дополнительно обрабатывается для удаления влаги, и, затем, подвергается сжатию в компрессоре 308 и подвергается секвестрации в установке 310 для секвестрации.

Существует ряд новых задач, связанных с распространением сжигания кислородного топлива на электростанциях. Некоторые из этих проблем перечислены ниже.

Использование систем кислородного сжигания топлива на электростанции для обеспечения более легкого захвата углекислого газа приводит к дополнительным энергозатратам по сравнению с аналогичными станциями, на которых не используется кислородное сжигание топлива. Это дополнительное энергопотребление возникает, в основном, из-за энергопотребления в воздухоразделительном блоке (от 25 до примерно 30%) и из-за рециркуляции отработанного газа (от 5 до примерно 10%). Такое увеличение энергопотребления приводит к пониженной выходной мощности электростанции.

В результате использования газа, насыщенного кислородом, происходит перемена в сгорании, возникающая, когда изменяется отношение доли кислорода к доле рециркулирующего отработанного газа. Это создает новые задачи для управления электростанцией.

Внешние воздействия на систему электростанции, такие как изменение в требуемой электрической нагрузке или в производстве углекислого газа, будут оказывать отрицательное воздействие на воздухоразделительный блок 200, котел 300 и систему 400 обработки отработанного газа. Поскольку рециркуляция отработанного газа и управление по замкнутому контуру электростанции связаны с изменениями в требуемой электрической нагрузке или с производством углекислого газа, эти изменения вызывают изменения в работе воздухоразделительного блока 200, котла 300 и системы 400 обработки отработанного газа.

Для повышения эффективности работы станции и для минимизации воздействия изменений в требуемой электрической нагрузке или изменений в производстве углекислого газа, желательно использовать системы управления, способные действовать совместно для улучшения генерирования электроэнергии, в то же время обеспечивая секвестрацию углекислого газа.

КРАТКОЕ ИЗЛОЖЕНИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Здесь описана система управления для оптимизации электростанции, работающей на кислородном топливе, система управления, содержащая оптимизатор, взаимодействующий с электростанцией, работающей на кислородном топливе; причем электростанция, работающая на кислородном топливе, выполнена с возможностью возвращать углекислый газ из потока отработанного газа и направлять его в котел; управляющую платформу; при этом управляющая платформа выполнена с возможностью управлять электростанцией, работающей на кислородном топливе; моделирующее устройство, предназначенное для моделирования работы электростанции, работающей на кислородном топливе.

Здесь описан способ, содержащий этапы, на которых моделируют работу воздухоразделительного блока, котла, осушителя отработанного газа, электростатического осадителя и/или конденсатора отработанного газа, и турбогенератора в электростанции, работающей на кислородном топливе, которая, в свою очередь, сообщается с энергосистемой; формируют модель работы воздухоразделительного блока, котла, осушителя отработанного газа, электростатического осадителя и/или конденсатора отработанного газа на основании смоделированной работы; измеряют выходные данные воздухоразделительного блока, котла, осушителя отработанного газа, электростатического осадителя и/или конденсатора отработанного газа; и оптимизируют работу воздухоразделительного блока, котла, осушителя отработанного газа, электростатического осадителя и/или конденсатора отработанного газа, и турбогенератора, путем сравнения смоделированной работы с фактической работой.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Фигура 1 изображает примерную электростанцию, выполненную с возможностью кислородного сжигания;

Фигура 2 изображает примерный экономический оптимизатор кислородного топлива и систему управления для управления и оптимизации работы электростанции, когда отработанный газ возвращается;

Фигура 3 изображает некоторые варианты работы контроллеров обработки модели в оптимизированной электростанции, работающей на сжигании кислородного топлива и углекислого газа;

Фигура 4 изображает иллюстративное воплощение экономического оптимизатора станции, работающей на сжигании кислородного топлива, с Фигуры 2; и

Фигура 5 изображает структуру контроллера прогнозирования модели котла, работающего на кислородном топливе, который может представлять собой супервизорный оптимальный контроллер, используемый в любых моделях котлов, работающих на кислородном топливе.

ОПИСАНИЕ ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНЫХ ВАРИАНТОВ ВОПЛОЩЕНИЯ

Изобретение будет описано далее более подробно со ссылкой на прилагаемые чертежи, на которых показаны различные воплощения. Настоящее изобретение может, тем не менее, быть воплощено во множестве различных форм, и не должно считаться ограниченным воплощениями, описанными здесь. Наоборот, эти воплощения приведены для того, чтобы настоящее описание могло быть полным и законченным, и будут в полной мере передавать сущность изобретения специалистам в данной области техники. Подобные номера ссылок обозначают подобные элементы на протяжении всего описания.

Следует понимать, что когда об элементе говорится, что он находится «на» другом элементе, он может быть расположен непосредственно на другом элементе, или между ними могут присутствовать промежуточные элементы. Напротив, когда об элементе говорится, что он расположен «непосредственно на» другом элементе, то между ними не присутствуют какие-либо промежуточные элементы. При использовании здесь, термин «и/или» включает в себя любые и все комбинации одного или нескольких из связанных перечисленных элементов.

Следует понимать, что несмотря на то, что термины «первый», «второй», «третий» и т.д. могут быть использованы здесь для описания различных элементов, компонентов, участков, слоев и/или секций, эти элементы, компоненты, участки, слои и/или секции не должны ограничиваться этими терминами. Эти термины используются лишь для отличия одного элемента, компонента, участка, слоя или секции от другого элемента, компонента, участка, слоя или секции. Таким образом, первые элемент, компонент, участок, слой или секция, описанные ниже, могут также быть названы вторыми элементом, компонентом, участком, слоем или секцией, не нарушая пределов настоящего изобретения.

Терминология имеет целью описание отдельных воплощений и не предназначена быть ограничивающей. Используемые здесь формы единственного числа подразумевают также включение форм множественного числа, если в контексте явно не указано иначе. Дополнительно, должно быть понятно, что термины «содержит» и/или «содержащий», или «включает» и/или «включающий», используемые в настоящем описании, указывают на наличие упомянутых признаков, участков, целых, этапов, операций, элементов и/или компонентов, но не исключают присутствия или дополнения одного или нескольких других признаков, участков, целых, этапов, операций, элементов, компонентов и/или их групп.

Более того, относительные термины, такие как «ниже» или «нижний» или «выше» или «верхний» могут быть использованы здесь для описания расположения одного элемента к другому элементу, как показано на чертежах. Следует понимать, что относительные термины могут включать в себя различные ориентации устройства, помимо ориентаций, показанных на чертежах. Например, если устройство с одного из чертежей перевернуть, элементы, описанные как расположенные на «нижней» стороне других элементов будут в этом случае расположены на «верхних» сторонах других элементов. Таким образом, приведенный термин «нижний» может, таким образом, включать как ориентацию «нижний», так и «верхний», в зависимости от конкретной ориентации на чертеже. Подобным образом, если устройство с одного из чертежей перевернуть, элементы, описанные как расположенные «под» или «ниже» других элементов, будут, в этом случае, располагаться «над» другими элементами. Приведенный термин «ниже» или «под» может, таким образом, включать в себя как ориентацию над, так и под.

Если не указано иное, все термины (включая технические и научные термины), используемые здесь, имеют то же значение, которое общеизвестно специалисту в области техники, к которой относится изобретение. Также, станет ясно, что термины, такие как термины, определение которым дано в словарях общего пользования, должны быть интерпретированы как имеющие значение, соответствующее их значению в контексте данной области техники и настоящего изобретения, и не будут интерпретированы в идеализированном или слишком формальном смысле, если четко не указано иное.

Иллюстративные воплощения описаны здесь со ссылкой на иллюстрации в разрезе, которые представляют собой схематичные иллюстрации идеализированных воплощений. По сути, допустимы отклонения от форм иллюстраций, в результате, например, технологий изготовления и/или допусков. Таким образом, воплощения, описанные здесь, не должны рассматриваться как ограниченные определенными формами участков, показанных здесь, но также должны включать в себя отклонения в формах, возникающие в результате, например, производства. К примеру, участок, показанный или описанный как плоский, может, как правило, иметь грубые и/или нелинейные признаки. Более того, показанные острые углы могут быть закруглены. Таким образом, участки, показанные на чертежах, являются схематичными сами по себе, и их форма не должна передавать точную форму участка, и они не призваны ограничивать пределы настоящего изобретения.

Здесь описана интегрированная система управления электростанцией с улавливанием углекислого газа благодаря сжиганию кислородного топлива, которая включает в себя нелинейные контроллеры и оптимизаторы, и которая комбинирует экономичный оптимизатор в стационарном состоянии с динамическим оптимизатором. Интегрированная система может выгодно применяться на множестве электростанций, и может быть использована для включения контроллеров для продления срока службы, оптимизации выбросов, экономической оптимизации и регулирования линейного изменения нагрузки. Она также может быть использована для включения детекторов ошибок, что облегчает стратегию управления ошибками для всей электростанции. В иллюстративном воплощении она может быть применена в станции, работающей на сжигании кислородного топлива и углекислого газа.

Здесь также описан способ управления электростанцией, улавливающей углекислый газ на основе сжигания кислородного топлива, которая включает в себя нелинейные контроллеры и оптимизаторы. В одном воплощении, способ содержит моделирование работы воздухоразделительного блока, котла, осушителя отработанного газа, электростатического осадителя и/или конденсатора отработанного газа и турбогенератора электростанции, работающей на кислородном топливе, находящейся в сообщении с энергосистемой. Модель работы воздухоразделительного блока, котла, осушителя отработанного газа, электростатического осадителя и/или конденсатора отработанного газа и турбогенератора создается на основании смоделированной работы. Измеряются выходные данные воздухоразделительного блока, котла, осушителя отработанного газа, электростатического осадителя и/или конденсатора отработанного газа и турбогенератора. Модель сравнивается с фактическими выходными данными, и работа воздухоразделительного блока, котла, осушителя отработанного газа и электростатического осадителя и/или конденсатора отработанного газа и турбогенератора, таким образом, оптимизируется путем сравнения смоделированной работы с фактической работой.

Использование интегрированной системы оптимизации обработки в электростанции предоставляет ряд преимуществ. При помощи оптимизаторов, координирующих различные особенности электростанции, включая процесс вырабатывания электроэнергии, процессы проектирования котла и генерального плана станции, эффективность электростанции может быть существенно увеличена и отрицательное воздействие улавливание углекислого газа может быть минимизировано. В одном воплощении, при помощи оптимизаторов процесса между различными частями станции, которые интегрированы, имеют общее управление и взаимодействуют друг с другом, отрицательным влиянием улавливания углекислого газа можно управлять и минимизировать. В иллюстративном воплощении, при помощи процессов оптимизации, затрагивающих выработку электроэнергии, например, производство кислорода, подачу угля, очистку отработанного газа и рециркуляцию в комбинации с процессами, затрагивающими проект станции, например проект котла и схему парового цикла, отрицательное воздействие улавливания углекислого газа может, по существу, управляться и минимизироваться.

Оптимизация процессов выработки электроэнергии в реальном времени поможет электростанции сохранять конкурентоспособность, принимая во внимание динамические характеристики блока, а также изменение рыночных цен на электричество, топлива, сорбенты, оптовые цены по главным выбросам (углекислый газ, оксид азота, двуокись серы, меркурий, взвешенные частицы и тому подобное) и продление срока службы компонентов, по отношению к затратам на обслуживание.

На фигуре 2 изображена примерная система 500 управления и экономической оптимизации кислородного топлива (далее называемая система управления 500) для управления и оптимизации работы электростанции, когда отработанный газ возвращается (т.е., на электростанции, работающей на сжигании кислородного топлива и углекислого газа). В одном воплощении, электростанция может представляет собой угольную электростанцию или электростанцию с циркулирующим кипящим слоем. Система управления 500 содержит моделирующее устройство 700, сообщающееся с платформой 800 распределенной системы управления. Платформа 800 распределенной системы управления взаимодействует с главным контроллером и оптимизатором 900. В одном воплощении, моделирующее устройство 700, платформа 800 распределенной системы управления и оптимизатор 900 находятся в электрическом соединении друг с другом. Оптимизатор 900 содержит экономический оптимизатор 950 станции, взаимодействующий с главным контроллером 952 станции. Экономический оптимизатор представляет собой многопараметрический оптимизатор.

Моделирующее устройство 700 содержит множество моделирующих устройств, моделирующих поведение компонентов электростанции, показанной на фигуре 1. Моделирующее устройство 708 воздухоразделительного блока моделирует работу воздухоразделительного блока 200. Работа котла 300, работающего на кислородном топливе, моделируется при помощи моделирующего устройства 710 котла, работающего на кислородном топливе. Моделирующее устройство внутренней обработки моделирует работу осушителя 304 отработанного газа, электростатического осадителя 306 и конденсатора 400 отработанного газа, соответственно. Первое моделирующее устройство 702 моделирует работу осушителя 304 отработанного газа. Второе моделирующее устройство 704 моделирует работу электростатического осадителя 306. Третье моделирующее устройство 706 моделирует работу конденсатора 400 отработанного газа.

Первое, второе и третье моделирующие устройства 702, 704 и 706, моделирующее устройство 708 воздухоразделительного блока и моделирующее устройство 710 котла, работающего на кислородном топливе, моделируют работу соответствующих компонентов при помощи первых принципиальных уравнений (т.е. балансы масс, моментов и энергии) и при помощи линейных и нелинейных моделей. Эти моделирующие устройства могут представлять собой моделирующие устройства стационарного режима работы или динамические моделирующие устройства. Создание модели и моделирование включают в себя любую комбинацию обыкновенных дифференциальных уравнений (ODE), алгебраический уравнений (AEs) и дифференциальных уравнений с частными производными (PDEs). Дополнительно, методы эмпирического моделирования, например нейронные сети (NN), такие как нелинейная авторегрессивная сеть с внешним входными данными (NARX), модели импульсных сетей, и модели Вайнера-Хаммерштейна, используются в структуре гибридной динамической модели, комбинирующей неэмпирические модели с моделями, определяемыми данными. Дополнительно, управления многопараметрическими моделями прогнозирования (МРС), в которых используются как линеаризованные модели, так и нелинейные модели, обеспечивают решения для динамической оптимизации. Главное моделирующее устройство 720 сообщается с каждым из первого, второго и третьего моделирующих устройств 702, 704 и 706, моделирующим устройством 708 воздухоразделительного блока и моделирующим устройством 710 котла, работающего на кислородном топливе. Главное моделирующее устройство 720 используется в ходе настройки подчиненных компонентов (т.е. первого, второго и третьего моделирующих устройств 702, 704 и 706, моделирующего устройства 708 воздухоразделительного блока и моделирующего устройства 710 котла, работающего на кислородном топливе) и для проверки работы подчиненных компонентов. Он обычно используется для испытаний и диагностики инструментов для подчиненных компонентов.

Каждое из моделирующих устройств (т.е. первое, второе и третье моделирующие устройства 702, 704 и 706, моделирующее устройство 708 воздухоразделительного блока и моделирующее устройство 710 котла, работающего на кислородном топливе) может представлять собой динамическое моделирующее устройство, моделирующее действительные процессы кислородного сжигания с использованием продвинутых технологий. Более подробно, динамическое моделирующее устройство может представлять собой моделирующее устройство на основании ROM (Модели Пониженного Порядка).

В процессе оптимизации, изображенном на фигуре 2, используются параллельные анализы процесса работы и системы управления. При помощи использования как моделирующего устройства процесса работы, так и динамического моделирующего устройства, оптимизированные параметры станции и рабочие параметры прогнозируются, оцениваются и, таким образом, эффективно оптимизируются. Моделирующее устройство процесса работы включает в себя, например, термодинамический, термо-экономический и эмиссионный прогноз с использованием теоретической и эмпирической моделей, таких как модели процесса и/или регрессионные модели в соответствии с проектными стандартами и модели NN (нейронных сетей), основанные на базах данных параметров, без ограничений.

В варианте воплощения платформа 800 управления содержит множество контроллеров, и моделирующее устройство 700 содержит множество моделирующих устройств.

Динамическое моделирующее устройство включает в себя неэмпирические модели, или альтернативно, комбинированные неэмпирические модели и эмпирические модели, определяемые данными, и/или модели импульсных сетей, а также модели имитации логических схем управления, например. Для управления сроком службы включены модели материалов, таким образом, обеспечивая прогнозирование повреждения материала и моделирование управления продлением срока службы.

Теперь со ссылкой на фигуру 2, платформа 800 распределенной системы управления управляет воздухоразделительным блоком 200, котлом 300, осушителем 304 отработанного газа, электростатическим осадителем 306 и конденсатором 400 отработанного газа. Платформа 800 распределенной системы управления взаимодействует с оптимизатором 900. Оптимизатор 900 содержит экономический оптимизатор 952 станции, который взаимодействует с главным контроллером 950 станции. Оптимизатор 952 станции получает данные в режиме реального времени от платформы 800 распределенной системы управления и обрабатывает их для использования при прогнозировании с помощью моделей процесса. Оптимизатор рассчитывает оптимальные целевые значения и возвращает их обратно на платформу 800 распределенной системы управления для выполнения в реальном времени. Целевые значения могут либо замещать существующие настройки платформы 800 распределенной системы управления, либо добавлять смещения существующих настроек для приведения их к новым вычисленным целевым значениям. Эксплуатационные ограничения будут принимать в расчет при оптимизационном вычислении.

Как сказано выше, распределенная система 800 управления содержит платформу 802 системы управления, которая управляет воздухоразделительным блоком 200, котлом 300, осушителем 304 отработанного газа, электростатическим осадителем 306 и конденсатором 400 отработанных газов, и/или системой турбогенератора (не показано). В одном воплощении, платформа 802 системы управления может управлять соответствующими частями электростанции 100 при помощи индивидуальных систем управления, как показано на фигуре 2. В другом воплощении, контроллер может использоваться для управления воздухоразделительным блоком 200, котлом 300, осушителем 304 отработанного газа, электростатическим осадителем 306 и конденсатором 400 отработанного газа.

Главный контроллер 950 станции, работающей на кислородном топливе, сообщается с контроллером 908 обработки модели для воздухоразделительного блока 200 и с контроллером 910 обработки модели для котла 300. Главный контроллер 950 станции, работающей на кислородном топливе, также взаимодействует с соответствующими оптимизаторами, т.е. первым оптимизатором (оптимальным контроллером) 902, вторым оптимизатором (оптимальным контроллером) 904 и третьим оптимизатором (оптимальным контроллером) 906 для осушителя 304 отработанного газа, электростатического осадителя 306 и конденсатора 400 отработанного газа, соответственно. Экономический оптимизатор 952 станции также сообщается с главным контроллером 950 станции и с первым оптимизатором 902, вторым оптимизатором 904 и третьим оптимизатором 906. Поскольку определение оптимизированной работы станции и рабочих параметров может включать в себя множество итераций для выбора среди ряда сценариев проекта, дополнительные оптимизаторы (не показано) могут быть включены, для того, чтобы как процесс работы, так и проект системы управления были предварительно оптимизированы до оптимизации с помощью экономического оптимизатора 952 станции.

На фигурах 3 и 4 изображены некоторые воплощения работы контроллеров обработки модели на станции, работающей на сжигании кислородного топлива и углекислого газа. При работе, контроллер 850 обработки модели получает выходные параметры 104 процесса кислородного сжигания с электростанции 100. Выходные параметры 104 процесса кислородного сжигания включат в себя, без ограничения, требуемую нагрузку, мощность, и расход газа (например, H₂, N₂, CO₂ и/или синтез-газа). При помощи заданных значений 714 и выбранных параметров 716, контроллер 850 обработки модели оптимизирует смоделированные параметры станции и передает оптимизированные входные параметры управления 102 процессом кислородного сжигания, на их основании, на станцию 100. В иллюстративном воплощении, оптимизированные входные параметры 102 управления процессом кислородного сжигания представляют собой управляющую переменную учета транспортировки твердых веществ, но альтернативные воплощения этим не ограничиваются. Например, оптимизированный входной параметр 102 управления процессом кислородного сжигания может представлять собой управляющую переменную температуры реактора, управляющую переменную температуры контура, управляющую переменную температуры в топке, управляющую переменную линейного изменения нагрузки, алгоритм логики управления пуском станции, переменную давления в реакторе, переменную дифференциала давления в реакторе, алгоритм логики управления остановом станции, и отношение топлива/воздуха/известняка/пара, но альтернативные воплощения не ограничиваются вышеприведенным перечнем.

Контроллер 850 обработки модели содержит часть 818 модели, устройство 820 оценки и оптимизатор 822. Несмотря на то что контроллер 850 обработки модели с Фигуры 3 находится во взаимодействии с электростанцией 100, он может быть во взаимодействии с любой из других меньших частей станции, такими как, например, котел или воздухоразделительный блок, и может функционировать так, чтобы управлять этими меньшими частями станции. Например, контроллер 850 обработки модели может представлять собой контроллер 908 обработки модели для воздухоразделительного блока 200 и контроллер 910 обработки модели для котла 300, как показано на фигуре 1. Обмен данными может осуществляться при помощи ОРС (связывания и встраивания объекта для управления процессом) с платформой распределенной системы управления, но не ограничивается этим.

В одном воплощении, контроллер 850 обработки модели может включать в себя линейное или нелинейное динамическое моделирование и моделирование, полученное из неэмпирических уравнений, например балансы масс, моментов и энергии. Более того, методы эмпирического моделирования, такие как нелинейные нейронные сети, используются в гибридной структуре динамической модели, которая объединяет упрощенные неэмпирические модели с моделями, определяемыми данными. В иллюстративном воплощении, контроллер обработки модели усиливает существующие компоненты станционной системы управления, например существующие изодромные автоматические органы управления с предварением, для дополнения и/или замещения существующих систем управления моделью станции прогнозирующими контроллерами, основанными на модели, способными к оптимизации. Более подробно, часть модели 818 контроллера 850 обработки модели в соответствии с иллюстративным воплощением включает в себя нелинейную модель стационарного режима и одну или несколько линейных или нелинейных динамических моделей. Дополнительно, в модели стационарного режима и/или динамической модели может использоваться адаптивная, нечеткая и/или нейронно-сетевая технология моделирования, и/или эмпирическая технология моделирования для моделирования комплекса, нелинейных многофазовых потоков и химических реакций электростанции, работающей на кислородном топливе.

На фигуре 4 изображено иллюстративное воплощение экономического оптимизатора 952 электростанции, работающей на кислородном топливе, с фигуры 2. Экономический оптимизатор 952 электростанции, работающей на кислородном топливе, взаимодействует с электростанцией 100 с фигуры 1. В иллюстративном воплощении, экономический оптимизатор 952 станции, работающей на кислородном топливе, содержит многопараметрический оптимизатор 912, осуществляющий общую оптимизацию по экономическим параметрам для электростанции 100. Более подробно, многопараметрический оптимизатор 912 сфокусирован на термоэкономических характеристиках, снижении и/или регулировании выбросов, и критерии продления срока службы для оборудования электростанции 100. Многопараметрический оптимизатор 912 использует нелинейные модели или линейные модели для оптимизации работы электростанции. В иллюстративном воплощении, многопараметрический оптимизатор 912 использует нелинейные модели для оптимизации работы электростанции.

Для осуществления оптимизации электростанции 100 на экономической основе, многопараметрический оптимизатор 912 получает входные параметры 102 и выходные параметры 104 со станции 100 через алгоритм 918 расчета затрат и алгоритм 920 расчета дохода, соответственно, как показано на Фигуре 4. В иллюстративном воплощении, входные параметры 102 включают в себя, без ограничения, расход топлива, расход сорбента, расход воздуха, расход воды, расход известняка, скорость циркуляции твердых веществ, и тому подобное. Выходные параметры 104 включают в себя скорость выработки электроэнергии, льготы за сокращение выбросов, продление срока службы, технологический пар (как выпускаемый продукт), утилизацию углекислого газа, улавливание углекислого газа (что считается отрицательным доходом), хранение углекислого газа (что считается отрицательным доходом) и тому подобное.

Многопараметрический оптимизатор 912 получает выходные данные от алгоритма 918 расчета затрат и алгоритма 920 расчета дохода для определения оптимизированных величин рабочих параметров для электростанции 100, на основании таких ограничений, как, например, заданные эксплуатационные пределы 924, рыночные ограничения 926 и ограничения 928, зависящие от окружающей среды. Другие ограничения не показаны, но в Фигуру 4 также могут быть включены ограничения, связанные с приводами органов управления или жесткие ограничения (предельные выбросы), мягкие ограничения, которые могут быть введены в функцию, влияющую на расходы (например, торговые штрафы), полученную на основании национальных/государственных норм по выбросам или пользовательским торговым штрафам (относящимся к страхованию продукции на основании качества углекислого газа с точки зрения чистоты или качества технологического пара с точки зрения давления/температуры и чистоты).

В иллюстративном воплощении, алгоритм 918 расчета затрат суммирует ряд продуктов с заданными индивидуальным факторами расходов Ci и индивидуальными доходами Xi выходных параметров 102, в то время как алгоритм 920 расчета доходов суммирует ряд продуктов с заданными индивидуальными факторами доходов Pi и индивидуальными выходными величинами Yi выходных параметров 104. Факторы Ci индивидуальных расходов включают в себя, например, расходы на дополнительную энергию, стоимость известняка, и стоимость топлива, помимо прочего. Индивидуальные факторы доходов Pi включают в себя, например, льготы за снижение выбросов, льготы за продление сроков службы, среди прочего.

Многопараметрический оптимизатор 912 применяет оптимизированное решение по рабочим параметрам к электростанции 100 при помощи распределенной системы 914 управления и системы 916 автоматического управления (АРС) с использованием входных/выходных данных, как показано на Фигуре 4. В результате, электростанция 100 работает в оптимальном рабочем режиме, основанном на тотальной экономии.

В одном воплощении, многопараметрический оптимизатор 912 может использовать нелинейные оптимизирующие алгоритмы решения, при условии, что он может работать с определенной моделью станции и соответствующими ограничениями. Информация о неисправностях, полученная при помощи детекторов 922, также может быть использована при оптимизации. Неисправности могут быть связаны с процессом обратной связи, датчиками, регуляторами, приводами или другими частями электростанции. Типичные неисправности процесса могут включать в себя утечку газа, засорение клапана, протечку клапана, потерю баланса давления для газовых процессов или пароводяных процессов, неудовлетворительную устойчивость горения, дисфункцию пульверизатора, дисфункцию устройств поиска и синхронизации (ASU) и установки подготовки газа (GPU), дисфункцию контура рециркуляции газов, слишком высокое или слишком низкое давление/температура в топке, нарушение пределов по выбросам продуктов сгорания, и так далее. Информация о неисправностях может быть введена в процесс оптимизации при помощи гибридной целочисленной оптимизации.

Основные входные параметры 102 и выходные параметры 104 электростанции 100, работающей на кислородном топливе, показаны на Фигуре 5. На Фигуре 5 показана структура прогнозирующего контроллера модели котла, работающего на кислородном топливе, который может представлять собой главный контроллер оптимизации, применяемый в любых моделях котла, работающего на кислородном топливе. Как видно на фигуре 5, входные параметры 102 и выходные параметры 104 могут быть поделены между параметрами сгорания и параметрами, относящимися к пароводяным процессам. Основными входными параметрами для процесса сгорания являются топливо, сорбенты, РА-кислород (первичный поток кислорода) и SA-кислород (вторичный поток кислорода), в то время как выходными данными для процесса сгорания являются скорость отработанного газа, температуры сгорания, массы на выходе оксидов азота, диоксида серы и углекислого газа.

Основными входными параметрами для пароводяных процессов при сгорании кислородного топлива являются подаваемая вода, впрыскиваемая вода и потребность в энергии в киловаттах. Основными выходными параметрами пароводяных процессов при сгорании кислородного топлива являются расходы пара, температуры пара, масса пара и уровни барабана/разделителя, и температура металла частей под давлением (в случае необходимости).

Проблема оптимизации для контроллера обработки модели котла, работающего на кислородном топливе, для Фигуры 4 может быть математически выражена в Уравнении (1) ниже:

(1)

при рабочих условиях с Фигуры 4 и следующих математических условиях

(2)

(3)

(4)

где представляет собой прогнозируемый выходной вектор, y_s представляет собой выходной вектор стационарного состояния, u является входным вектором, Δu является вектором управления перемещением, Np и Nc (при этом Nc<Np) представляют собой прогнозируемый и контрольный горизонт, соответственно, и Q(>0), R(≥0) и S(≥0) являются симметричными весовыми матрицами. J является целевой функцией затрат для оптимизации. Квадратичная функция затрат используется в формулировании управления на основании прогнозирующей модели. Функция затрат может представлять собой линейную функцию затрат, а также зависеть от проблем, которые следует сформулировать для данной станционной системы, подсистемы и компонентов.

Для нелинейных моделей, устройства оценки состояния, при необходимости, могут представлять собой фильтры Калмана (EKF) или ненасыщенные фильтры Калмана (UKF). Многопараметрический оптимизатор 904 может, таким образом, представлять собой любой нелинейный оптимизатор, при условии, что он может работать с данными конкретными моделями и устройствами оценки.

Алгоритм расчета доходов обеспечивает оптимизатору входные данные о доходе, дополнительно основанные на по меньшей мере одном из: кредита за снижение выбросов и кредита за продление срока службы.

В варианте воплощения контроллер, прогнозирующий нелинейную модель, содержит часть модели; часть моделирующего устройства, соединенную с частью модели, и часть оптимизатора, оперативно соединенную с частью модели.

В другом варианте воплощения часть оптимизатора содержит по меньшей мере один из: многопараметрического оптимизатора, оптимизатора на основе градиента или стохастического оптимизатора, такого как оптимизатор генетического алгоритма или оптимизатор вложенного разбиения.

В другом варианте воплощения оптимизатор определяет оптимизированное решение о параметрах работы на основании по меньшей мере одного из входных данных о доходах и входных данных о затратах, и подает оптимизированное решение рабочих параметров на платформу управления электростанцией, работающей на кислородном топливе.

Поводя итог, устройство для оптимизации проекта и управления процессом в соответствии с иллюстративным воплощением включает в себя многопараметрический нелинейный инструмент, обеспечивающий интегрированную, динамическую оптимизацию стационарного режима и проекта для электростанции, работающей на кислородном топливе. В результате, выбросы станции существенно снижаются и/или эффективно минимизируются, в то время как общая эффективность станции существенно возрастает, что приводит к более низким общим эксплуатационным затратам.

Несмотря на то что изобретение было описано со ссылкой на различные иллюстративные воплощения, специалисту в данной области техники понятно, что различные изменения могут быть выполнены, и элементы могут быть заменены эквивалентами, не выходя за пределы изобретения. Дополнительно, может быть выполнено множество модификаций для адаптации к конкретной ситуации или материалу учения настоящего изобретения, не нарушая его основных пределов. Таким образом, настоящее изобретение не должно ограничиваться отдельным описанным воплощением как лучшим способом, предусмотренным для осуществления этого изобретения, напротив, изобретение будет включать в себя все воплощения, попадающие в пределы прилагаемой формулы изобретения.

Система управления для оптимизации электростанции, работающей на кислородном топливе, содержит оптимизатор, взаимодействующий с электростанцией, работающей на кислородном топливе; при этом электростанция, работающая на кислородном топливе, выполнена с возможностью возвращать углекислый газ из потока отработанного газа к котлу; платформу управления, при этом платформа управления выполнена с возможностью управления электростанцией, работающей на кислородном топливе; и моделирующее устройство, выполненное с возможностью моделирования работы электростанции, работающей на кислородном топливе. Технический результат изобретения - повышение эффективности работы станции. 2 н. и 27 з.п. ф-лы, 5 ил.

1. Система управления для оптимизации электростанции, работающей на кислородном топливе, содержащая:
оптимизатор, взаимодействующий с электростанцией,
работающей на кислородном топливе; при этом электростанция, работающая на кислородном топливе выполнена с возможностью возвращать углекислый газ из потока отработанного газа в котел;
платформу управления выполненную с возможностью управления электростанцией, работающей на кислородном топливе; и
моделирующее устройство, выполненное с возможностью моделирования работы электростанции, работающей на кислородном топливе,
при этом оптимизатор выполняет функцию оптимизации задачи оптимизации, выражаемой Уравнениями (1):

при соблюдении ряда математических условий, представленных уравнениями (2), (3) и (4)

где представляет собой прогнозируемый выходной вектор, y_s представляет собой выходной вектор стационарного состояния, u является входным вектором, Δu является вектором управления перемещением, Np и Nc (при этом Nc<Np) представляют собой прогнозируемый и контрольный горизонты, соответственно, и Q(>0), R(≥0) и S(≥0) являются симметричными весовыми матрицами, J является целевой функцией затрат для оптимизации.

2. Система управления по п. 1, в которой оптимизатор дополнительно оптимизирует алгоритм расчета доходов; причем алгоритм расчета доходов обеспечивает входные данные о доходах оптимизатору на основании множества входных параметров электростанции, работающей на кислородном топливе; и алгоритм расчета затрат, который обеспечивает входные данные о затратах оптимизатору на основании множества выходных параметров электростанции, работающей на кислородном топливе, при этом оптимизатор определяет оптимизированное решение рабочих параметров на основании по меньшей мере одних входных данных о доходах и одних входных данных о расходах, и передает оптимизированное решение рабочих параметров на электростанцию, работающую на кислородном топливе.

3. Система управления по п. 2, в которой множество входных параметров содержит по меньшей мере один из: расхода топлива, расхода сорбента, расхода воздуха, расхода воды, расхода известняка и скорости циркуляции твердых веществ, и множество выходных параметров содержит по меньшей мере один из: скорости вырабатывания электричества, утилизации углекислого газа, улавливания углекислого газа, хранения углекислого газа, расхода отработанного газа, температур сгорания, масс на выходе оксидов азота, диоксидов серы и углекислого газа.

4. Система управления по п. 2, в которой алгоритм расчета доходов обеспечивает оптимизатору входные данные о доходе, дополнительно основанные на по меньшей мере одном из: кредита за снижение выбросов и кредита за продление срока службы.

5. Система управления по п. 2, в которой алгоритм расчета затрат обеспечивает оптимизатору входные данные по затратам, дополнительно основанные на по меньшей мере одном из: затраты на дополнительную энергию, затраты на известняк и затраты на топливо.

6. Система управления по п. 1, в которой оптимизатор представляет собой многопараметрический оптимизатор, осуществляющий экономическую оптимизацию электростанции, работающей на кислородном топливе.

7. Система управления по п. 1, в которой платформа управления содержит множество контроллеров, и в которой моделирующее устройство содержит множество моделирующих устройств.

8. Система управления по п. 7, в которой по меньшей мере один контроллер из множества контроллеров представляет собой контроллер, прогнозирующий модель.

9. Система управления по п. 8, в которой контроллер, прогнозирующий модель, представляет собой контроллер, прогнозирующий нелинейную модель.

10. Система управления по п. 9, в которой контроллер, прогнозирующий нелинейную модель, содержит часть модели; часть моделирующего устройства, соединенную с частью модели, и часть оптимизатора, оперативно соединенную с частью модели.

11. Система управления по п. 9, в которой контроллер, прогнозирующий нелинейную модель, содержит устройство оценки состояния, такое как расширенный фильтр Калмана или ненасыщенный фильтр Калмана.

12. Система управления по п. 10, в которой часть модели содержит по меньшей мере одну из: модели стационарного режима, динамической модели, адаптивной модели, нечеткой модели и нейронно-сетевой модели, часть моделирующего устройства содержит моделирующее устройство пониженного порядка моделирования, при этом часть оптимизатора содержит по меньшей мере один из: многопараметрического оптимизатора, оптимизатора на основе градиента или стохастический оптимизатор, такого как оптимизатор генетического алгоритма или оптимизатор вложенного разбиения.

13. Система управления по п. 2, в которой оптимизатор определяет оптимизированное решение о параметрах работы на основании по меньшей мере одного из входных данных о доходах и входных данных о затратах и подает оптимизированное решение рабочих параметров на платформу управления электростанцией, работающей на кислородном топливе.

14. Система управления по п. 1, в которой оптимизатор рассчитывает целевые значения и подает эти целевые значения на платформу управления для исполнения в реальном времени.

15. Система управления по п. 1, в которой оптимизатор станции получает данные в режиме реального времени с платформы управления и обрабатывает их для использования при прогнозировании в модели процесса.

16. Система управления по п. 1, в которой оптимизатор содержит множество оптимизаторов.

17. Система управления по п. 1, в которой оптимизатор содержит первый оптимизатор для осушителя отработанного газа, второй оптимизатор для электростатического осадителя и третий оптимизатор для конденсатора отработанного газа.

18. Система управления по п. 1, в которой платформа управления содержит множество контроллеров.

19. Система управления по п. 1, в которой платформа управления управляет воздухоразделительным блоком, котлом, осушителем отработанного газа, электростатическим осадителем и конденсатором отработанного газа, и турбогенератором.

20. Система управления по п. 1, в которой моделирующее устройство содержит моделирующее устройство для воздухоразделительного блока и моделирующее устройство для котла.

21. Система управления по п. 1, в которой оптимизатор определяет оптимизированное решение рабочих параметров на основании по меньшей мере одних из входных данных о доходах и входных данных о расходах и передает оптимизированное решение рабочих параметров на платформу управления электростанции, работающей на кислородном топливе.

22. Система управления по п. 1, в которой оптимизатор вычисляет целевые значения и подает целевые значения на платформу управления для исполнения в реальном времени.

23. Система управления по п. 1, в которой оптимизатор станции получает данные с платформы управления в режиме реального времени и обрабатывает их для использования при прогнозировании в модели процесса.

24. Система управления по п. 2, в которой оптимизатор выполнен для оптимизации целевой функции затрат, при помощи линейных уравнений или формы, отличной от квадратичной формы уравнения.

25. Способ управления для оптимизации электростанции, работающей на кислородном топливе, содержащий этапы, на которых:
моделируют работу воздухоразделительного блока, котла, осушителя отработанного газа, электростатического осадителя и/или конденсатора отработанного газа на электростанции, работающей на кислородном топливе;
формируют модель работы воздухоразделительного блока, котла, осушителя отработанного газа, электростатического осадителя и/или конденсатора отработанного газа на основании смоделированной работы;
измеряют выходные данные воздухоразделительного блока, котла, осушителя отработанного газа, электростатического осадителя и/или конденсатора отработанного газа; и
оптимизируют работу воздухоразделительного блока, котла, осушителя отработанного газа, электростатического осадителя и/или конденсатора отработанного газа, и турбогенератора, посредством сравнения моделированной работы с фактической работой.

26. Способ по п. 25, при котором оптимизация содержит вычисление оптимальных целевых значений и подачу этих оптимальных целевых значений на платформу управления для исполнения в режиме реального времени.

27. Способ по п. 25, при котором оптимизация содержит определение оптимизированного решения рабочих параметров на основании по меньшей мере одних из входных данных о доходах и входных данных о затратах.

28. Способ по п. 25, в котором оптимизация содержит оптимизацию целевой функции затрат, в соответствии с Уравнением (1):

при соблюдении ряда математических условий, представленных Уравнениями (2), (3) и (4)

где представляет собой прогнозируемый выходной вектор, y_s представляет собой выходной вектор стационарного состояния, u является входным вектором, Δu является вектором управления перемещением, Np и Nc (при этом Nc<Np) представляют собой прогнозируемый и контрольный горизонты, соответственно, и Q(>0), R(≥0) и S(≥0) являются симметричными весовыми матрицами, J является целевой функцией затрат для оптимизации.

29. Способ по п. 28, при котором оптимизация содержит оптимизацию целевой функции затрат, при помощи линейных уравнений или форм, отличных от квадратичной формы уравнения.