СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Известно, что фактическое состояние теплоэнергетического оборудования тепловых электрических станций меняется в ходе эксплуатации. Таким образом, при оперативном управлении режимами работы станции важной является задача оценивания состояния основного теплоэнергетического оборудования. Современные теплоэнергетические установки, такие как котельные агрегаты и паровые турбины, представляют собой технические системы, обладающие весьма сложными технологическими схемами, разнообразными элементным составом и режимами функционирования. Ввиду этого основными инструментами исследования теплоэнергетического оборудования являются методы математического моделирования и схемно-параметрической оптимизации. Задачи оценивания состояния режимов работы теплоэнергетических систем и идентификации параметров математических моделей теплоэнергетического оборудования практически не нашли приемлемого решения из-за сложности объектов исследования и их математических моделей, а также в связи с отсутствием эффективных методов, алгоритмов и компьютерных программ решения необходимых математических задач. Результаты решения вышеперечисленных задач имеют важное самостоятельное значение и играют важную роль для качественного решения проблем управления теплоэнергетическими установками, например, для оптимального распределения нагрузок между агрегатами тепловых электрических станций и оптимального управления режимами работы теплоэнергетического оборудования. В данной работе приводится описание усовершенствованной методики идентификации (настройки) параметров математических моделей существующего теплоэнергетического оборудования. Данная методика позволяет более эффективно выявлять грубые погрешности измерений контрольных параметров, используемых для идентификации математической модели исследуемого оборудования, оценивать корректность и исправлять ошибки построения самой математической модели и повысить точность идентификации. Кроме прочего, в статье обсуждается вопрос оценки точности идентификации параметров математических моделей теплоэнергетического оборудования, зависящей от точности измерений контрольных параметров, используемых для настройки модели, а также от корректности построения самой математической модели и используемой расчетной методики.

1. Ноздренко Г.В., Овчинникова Ю.В., Алтухов И.М. Согласование энергобалансов для уточнения исходной информации по ТЭУ // Управление режимами и развитием ЭС в условиях АСУ: сборник трудов. – Новосибирск, 1980. – С. 151–159.

2. Ноздренко Г.В., Овчинникова Ю.В. Оптимизация внутристанционных режимов ТЭЦ в системе АСУ ТП // Задачи и методы управления ЭС: сборник трудов. – Новосибирск, 1982. – С. 21–27.

3. Крохин Г.Д., Супруненко М.Я. Диагностика состояния энергоустановок ТЭС (постановка экспериментов) // Труды третьей международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения АПЭП-96». – Новосибирск, 1996. – Т. 5. – С. 105–111.

4. Оценивание состояния в электроэнергетике / А.З. Гамм, Л.Н. Герасимов, И.И. Голуб, Ю.А. Гришин, И.Н. Колосок. – М.: Наука, 1983. – 302 с.

5. Гамм А.З., Колосок И.Н. Обнаружение плохих данных в телеизмерениях для АСДУ ЭЭС на основе контрольных уравнений / Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН. – Препринт. – Иркутск, 1998. – 49 с.

6. Оценивание состояния электроэнергетической системы: алгоритмы и примеры решения линеаризованных задач / Л.А. Гурина, В.И. Зоркальцев, И.Н. Колосок, Е.С. Коркина, И.В. Мокрый. – Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2016. – 37 с.

7. Новицкий Н.Н. Оценивание параметров гидравлических цепей. – Новосибирск: Наука, 1998. – 214 с.

8. Трубопроводные системы энергетики. Методы математического моделирования и оптимизации / Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН ; отв. ред. Н.Н. Новицкий. – Новосибирск: Наука, 2007. – 258 с.

9. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. – 2-е изд., испр. и доп. – Л.: Энергоатомиздат, 1991. – 303 с.

10. 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.

11. 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.

12. Михеев А.В. Оценивание состояния и идентификация параметров парового котла ТП-81 (ТЭЦ-9) // Системные исследования в энергетике: труды молодых ученых ИСЭМ СО РАН. – Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 1999. – Вып. 29. – С. 143–148.

13. 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.

14. 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 / под ред. В.Е. Накорякова. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2005. – Вып. 9. – С. 85–99.

15. 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, N 1. – P. 143–150.

16. Оперативная оценка состояния основного оборудования ТЭС / А.М. Клер, А.С. Максимов, Е.Л. Степанова, П.В. Жарков // Электрические станции. – 2011. – № 4. – С. 2–6.

17. 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, N 6. – P. 500–505.

18. Multimodal optimization: an effective framework for model calibration / M. Chica, J. Barranquero, T. Kajdanowicz, S. Damas, Ó. Cordón // Information Sciences. – 2017. – Vol. 375. – P. 79–97. – DOI: 10.1016/j.ins.2016.09.048.

19. Salahshoor K., Khoshro M.S., Kordestani M. Fault detection and diagnosis of an industrial steam turbine using a distributed configuration of adaptive neuro-fuzzy inference systems // Simulation Modelling Practice and Theory. – 2011. – Vol. 19, iss. 5. – P. 1280–1293.

20. Jiang X., Liu P., Li Z. Data reconciliation for steam turbine on-line performance monitoring // Applied Thermal Engineering. – 2014. – Vol. 70, iss. 1. – P. 122–130. – DOI: 10.1016/j.applthermaleng.2014.05.007.

21. Liu J., Yan S., Zeng D. A new measurement model for main steam flow of power plants // Procedia Environmental Sciences. – 2011. – Vol. 11. – P. 18–24. – DOI: 10.1016/j.proenv.2011.12.004.

22. Гамм А.З. Статистические методы оценивания состояния электроэнергетических систем. – М.: Наука, 1976. – 220 с.

23. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика: для инженеров и научных работников. – 2-е изд., испр. – М.: Физматлит, 2012. – 816 с.

24. Алексеюк В.Э. Разработка математической модели котлоагрегата ТПЕ-216М с применением метода Ньютона // Повышение эффективности производства и использования энергии в условиях Сибири: материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, 19–22 апреля 2016 г. – Иркутск, 2016. – С. 324–328.

25. Алексеюк В.Э. Усовершенствование методики идентификации математических моделей по результатам испытаний на примере конденсационной турбоустановки // Системные исследования в энергетике: труды молодых ученых ИСЭМ СО РАН. – Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2017. – Вып. 47. – С. 42–55.

26. Kler A.M., Mai V.A., Skripkin S.K. A system for computer-based creation of static and dynamic mathematical models of thermal power plants // Expert systems and computer simulation in energy engineering: selected papers from the second international forum. – Erlangen, Germany, 1992. – P. 22-4-1–22-4-3.