Geum.ru

Системный анализ комплексной эффективности и оптимизация функционирования региональной энергетической системы в условиях структурных преобразований

Вид материалаАвтореферат

Содержание


Пятая глава
N задач математического программирования. Решая каждую из N
Основное содержание диссертации опубликовано в работах
Подобный материал:
1   2
В четвертой главе проводится декомпозиция энергосистемы на производственные единицы и исследуется возможность моделирования деятельности генерирующих филиалов региональной энергосистемы на базе неоднородной производственной функции Кобба-Дугласа с топливным ресурсом (5). Построение и идентификация моделей производится отдельно для каждой ТЭЦ энергосистемы.

Анализируемые энергоисточники характеризуются различным поведением, темпами изменения процессов производства электрической и тепловой энергии, наличием одного или нескольких количества экстремумов.

На базе ПФ (5) было построено 24 математические модели производства электрической, тепловой и суммарной энергии для восьми генерирующих филиалов региональной энергосистемы. На рисунке 3 приведено сопоставление полученных модельных зависимостей для энергопроизводств с различным характером исследуемых процессов.






Рисунок 3 – Результаты построения моделей энергопроизводств

фактические данные; модельные расчеты.

Анализ свойств полученных моделей показал высокие аппроксимативные качества построенной ПФ (5) для различных масштабов и динамики производства электрической и тепловой энергии. Значения коэффициентов детерминации для построенных моделей в основном лежат в диапазоне 0,965 – 0,999. Среднеквадратичная ошибка не превышает 3% практически для всех моделей. Значимость коэффициентов модели подтверждается t-статистикой.

Аналогично моделям для энергосистемы в целом, для моделей отдельных генерирующих филиалов, в основном, получены отрицательные вклады капитальных и трудовых ресурсов .

Анализ факторных эластичностей по топливу показывает положительный и в большинстве случаев близкий к линейному вклад в производство электрической и тепловой энергии. Для большинства станций эластичность производства по топливу близка к единице, что соответствуем балансовым уравнениям энергетических процессов.

При этом значения масштабных коэффициентов А для построенных моделей имеют значительный разброс. Отличия составляют несколько порядков, что делает их величины не достоверными.

Для получения содержательных информативных значений масштабных коэффициентов А исходные данные были приведены к безразмерному виду, путем приведения всего ряда данных к первому году интервала идентификации:

,
(7)

где - абсолютное значение для интервала i станции j;

- значение для первого интервала для энергосистемы в целом.

По сравнению с моделями, построенными для абсолютных значений входных и выходных факторов, модели с безразмерными данными, полученными на основе (7), имеют значительно лучшую сравнимость по масштабным коэффициентам. Для абсолютных значений факторов масштабные коэффициенты отличались на несколько порядков, для безразмерный переменных для пяти моделей производства тепловой энергии масштабные коэффициенты имеют один порядок и лежат в диапазоне 0,109 – 0,874. На порядок большие значения масштабных коэффициентов имеют остальные модели (4,550, 2,084, 1,034). Для моделей производства электрической и суммарной энергии разница в масштабных коэффициентах продолжает составлять до двух порядков.

Статистический анализ аппроксимативных свойств моделей ТЭЦ на основе трехфакторной неоднородной производственной функции с входными данными в приведенном виде дал достаточно хорошие результаты, но сравнимость моделей по масштабному коэффициенту продолжает оставаться недостаточной. Разница между масштабными коэффициентами моделей некоторых станций продолжает составлять до двух порядков.

Были проанализированы безразмерные модели ТЭЦ энергосистемы на основе однородной производственной функции Кобба-Дугласа с топливным ресурсом:

, где .
(8)

В качестве исходных данных была использована статистика функционирования ТЭЦ в период с 1990 по 2004 г.г. по производству тепловой, электрической и суммарной энергии в безразмерном виде (7).

Статистический анализ аппроксимативных свойств моделей (8) дал достаточно хорошие результаты. Коэффициент детерминации R2, характеризующий взаимную корреляцию фактического ряда данных и результатов расчетов по модели, удовлетворителен и, в целом, по ТЭЦ имел значения не менее 0,996 для тепловой и суммарной энергии. Среднеквадратичные ошибки не превышают 4,5%.

Значительно улучшена сравнимость полученных моделей процесса производства электрической, тепловой и суммарной энергии на ТЭЦ по масштабному коэффициенту. Все коэффициенты имеют значения одного порядка, сравнимы и отражают эффективность использования масштабов производства.

Однако, для процесса производства электрической энергии модель показала неудовлетворительные аппроксимативные свойства: R2 не превышает 0,5, и среднеквадратичные ошибки для ряда ситуаций превышают 10%.

Пятая глава диссертации посвящена анализу возможных путей повышения эффективности функционирования генерирующих филиалов региональной энергосистемы, разработке методики интегральной оценки потенциала модернизации генерирующего оборудования энергетических предприятий, разработке критериев и построению оптимальной поэтапной программы модернизации.

Был проведен комплексный анализ вариантов модернизации ТЭЦ, начиная с замены физически изношенных паровых турбин, до строительства новых парогазовых блоков. Он показал, что наиболее эффективной является модернизация действующих ТЭЦ путём надстройки существующих паросиловых агрегатов газотурбинными установками со сбросом пара котлов-утилизаторов в главный паропровод или в промотборы теплофикационных турбин при соответствующей разгрузке энергокотлов.

Рациональной является двухэтапная надстройка станций газотурбинными энергоблоками, предусматривающая:

– на первом этапе – организацию бинарного теплофикационного цикла с величиной мощности газотурбинной надстройки, определяемой минимальным уровнем теплофикационной выработки и тепловых нагрузок летнего режима каждой станции;

– на втором этапе – постепенное увеличение степени «бинарности» цикла ТЭЦ за счёт дополнительного ввода мощностей газотурбинных установок, определяемого максимальными возможностями каждой ТЭЦ по несению конденсационной нагрузки в межотопительный период с фактическим переходом режимов в «смешанные» и полностью теплофикационные в отопительный период.

Для определения эффективности модернизации станций энергосистемы были найдены значения базовых технико-экономических показателей для каждой ТЭЦ после модернизации: отпуск электрической энергии с шин станции, удельный расход условного топлива на производство электрической и тепловой энергии, условно-постоянную часть себестоимости производства электрической и тепловой энергии.

Из условия необходимости работы ГТУ в базовом режиме без простоя в межотопительный период определена ее максимальная отпускаемая мощность на уровне, необходимом для покрытия средних отопительных нагрузок в летний период:

,
(9)

где - отпускаемая электрическая мощность ГТУ; - эффективный электрический коэффициент полезного действия ГТУ нетто; - средняя величина вырабатываемой теплофикационной мощности станции в межотопительный период [МВт]; - средняя величина тепловой мощности станции, производимой отработавшим паром в межотопительный период [Гкал/ч]; - средняя величина тепловой мощности станции, отпускаемой от редукционно-охладительных установок (РОУ) в межотопительный период, [Гкал/ч]; - средний КПД котла утилизатора; 1.163 –коэффициент перевода размерности из Гкал/ч в МВт.

Найдено приращение расхода топлива на станции необходимое для установки ГТУ с мощностью (9):

,
(10)

где - расход условного топлива на ГТУ [тут/ч]; - эффективный КПД энергокотлов станции.

Для разделения расхода топлива станции на теплофикационных режимах после модернизации между производством электрической и тепловой энергии был определен коэффициент , выражающий долю затрат топлива на электрическую энергию:

,
(11)

где - суммарный объем тепловой энергии в совместной выработке, [Гкал/ч]; - количество тепла топлива, необходимого для выработки и отпуска тепла потребителю отработанным паром на котельной, численно равное ее отпуску при совместной его выработке на ТЭЦ, [Гкал/ч]; - средневзвешенный КПД котла-утилизатора ГТУ и существующих энергетических котлов станции.

Топливо, относимое на выработку электрической энергии, определено на основе зависимости:

,
(12)

где - удельный расход условного топлива на отпуск тепловой энергии от пиковых водогрейных котлов (ПВК), [кг/Гкал]; - отпуск тепловой энергии от ПВК, [Гкал/ч]; - конденсационный отпуск электрической энергии, [МВт].

Удельные расходы условного топлива на отпуск электрической и тепловой энергии определялись соотношениями:

; ,
(13)

где - расход топлива на станции до модернизации; - сумма отпуска электроэнергии на станции до модернизации и от ГТУ; -отпуск тепловой энергии с коллекторов, [Гкал/ч].

Мощность надстройки ГТУ на втором этапе определялась из условия максимально возможной выработки электроэнергии по бинарному конденсационному циклу. Расчет производился аналогично выражению (9), где в качестве использовалась величина вырабатываемой теплофикационной мощности станции в каждый период расчета.

В этом случае ограничением на максимальную мощность ГТУ является располагаемая мощность градирен в летнем режиме работы станции. Максимально возможная, вырабатываемая по конденсационному циклу мощность ГТУ определялась выражением:

,
(14)

где - максимальная возможная мощность, вырабатываемая по конденсационному циклу на существующих паросиловых установках станции.

В соответствии с (14), максимально возможная суммарная мощность газотурбинной надстройки 1 и 2 этапов определялась как:

.
(15)

Величина принимаемой суммарной мощности ГТУ может быть меньше необходимой для покрытия тепловых нагрузок и полной загрузки существующего оборудования, поэтому полагалось, что дополнительная мощность обеспечивается существующим парогенераторным оборудованием в размере:

.
(16)

Приращение расхода топлива на станции после второго этапа модернизации, а так же распределение топлива между производством электрической и тепловой энергии производится аналогично (10-13).

Средние часовые величины производства и отпуска электрической энергии после первого этапа модернизации, а так же изменение удельных расходов топлива приведены на рисунке 4.





Рисунок 4 – Производство электроэнергии и удельный расход топлива после первого этапа модернизации.

В соответствии с представленной методикой (9-16) были рассчитаны двухэтапные надстройки по парогазовому циклу для генерирующих филиалов региональной энергосистемы.

Комплексный анализ эффективности модернизации был выполнен на основе представления ТЭЦ в виде совокупности энергетических объектов, преобразовывающих множество входных ресурсов во множество конечных продуктов. В качестве входных воздействий были взяты изменения потребляемых ресурсов станции – капитальные вложения в модернизацию, изменения потребления топливных ресурсов, запчастей и материалов и т.д. Выходными величинами были приняты изменения объемов производства электрической и тепловой энергии, изменение себестоимости производства, относительная эффективность работы станции в конкурентном окружении.

Для нахождения системных оценок эффективности различных станций была использована методология многокритериального оценивания DEA.

Метод DEA реализует непараметрический подход к определению обобщённой эффективности и к ранжированию процессов и производств, использующих несколько видов входных ресурсов для преобразования их в определённое число выходных характеристик. Суть этого подхода состоит в построении областей сравнительной эффективности по эмпирическим данным о функционировании различных объектов (процессов). Каждому объекту соответствует точка в многомерном пространстве: затраты – выпуск. Решения соответствующих оптимизационных задач дают коэффициенты эффективности, которые определяют сравнительную эффективность каждого объекта. Границу эффективности определяют объекты, показатель эффективности которых является максимальным (в методологии DEA он равен единице). Они соответствуют наиболее эффективным производственным технологиям и оптимальным масштабам деятельности.

Этот подход определяет относительную эффективность объектов по сравнению с другими на основе количественных характеристик степени неэффективности, «удалённости» анализируемых объектов от эффективных.

Комплексный критерий эффективности для каждого исследуемого n-ого объекта или процесса в DEA методике формируется на основе частных показателей качества – выходных величин Yi и затраченных ресурсов Xj, в виде функционала на множестве значений весов для каждого объекта:

,
(16)

при наличии ограничений, определяющих - область значений весов и :

,

,

………….

,

,.
(17)

В (16,17) () – положительные весовые коэффициенты, характеризующие относительный вклад каждого из выходных факторов в суммарный коэффициент эффективности. Соответственно, () – весовые коэффициенты величин . Веса – положительные – и, в общем случае, для различных объектов являются произвольными и неизвестными.

Система соотношений (16, 17) определяет N задач математического программирования. Решая каждую из N-задач для n-ого объекта, получаем значение соответствующего показателя эффективности , ранжированное на единичном интервале [0,1], и соответствующие ему весовые коэффициенты и .

Показатель сравнительной эффективности модернизации n-ой ТЭЦ энергосистемы был принят следующим:

.
(18)

Система ограничений имела вид:

,

.
(19)

где:

- X1n объем капитальных затрат на модернизацию ТЭЦ;

- X2n изменение расхода топлива на ТЭЦ при модернизации;

- Y1n изменение удельных расходов условного топлива на ТЭЦ;

- Y2n изменение удельной себестоимости производства на ТЭЦ;

- Y3n отношение удельного расхода условного топлива на производство электроэнергии на анализируемых электростанциях к удельному расходу условного топлива на ТЭЦ после модернизации;

- Y4n отношение удельной себестоимости производства электроэнергии на электростанциях к удельной себестоимости производства электроэнергии на ТЭЦ после модернизации;

- Y5n отношение капитальных затрат на модернизацию ТЭЦ к годовому возможному объему амортизационных отчислений, идущих на модернизацию ТЭЦ по парогазовому циклу.

Задача нелинейного программирования (18, 19) решена с использованием математического пакета MathCad. На рисунке 5 приведены полученные численные значения сравнительной эффективности модернизации ТЭЦ энергосистемы (рисунок 5).



Рисунок 5 - Показатель сравнительной оценки эффективности

модернизации ТЭЦ энергосистемы

В таблице 1 представлены численные значения полученных весовых коэффициентов.

Таблица 1 – Значения весовых коэффициентов

Параметр
ТЭЦ 1
ТЭЦ 2
ТЭЦ 3
ТЭЦ 4
ТЭЦ 5
ТЭЦ 6

v1
1,817
0,335
0,324
1,378
1,253
0,849

v2
1,163
0,260
0,260
1,163
1,162
0,260

u1
0
0,711
0,690
0
2,706
0,231

u2
0
0
0
0
0
0,429

u3
0
0
0
3,262
0
0,233

u4
2,727
0
0
0
0
0,393

u5
0
0
0
0
0
0,222

Исходя из полученных результатов ранжирования, станции можно разделить на 3 группы:

ТЭЦ 6 с максимальным значением показателя сравнительной эффективности f = 1;

ТЭЦ 2,3,4,5 со значениями f = 0,29 - 0,576, принадлежащих промежуточному интервалу;

ТЭЦ 1 с минимальным значением показателя сравнительной эффективности f = 0,058.

Анализ полученных результатов показывает следующее. Максимальное значение показателя эффективности имеет только одна станция – ТЭЦ 6. Эта станция имеет минимальные значения входных параметров и, в среднем, более высокие значения выходных характеристик. Так, размер капитальных затрат на модернизацию ТЭЦ 6 и увеличение расхода топлива ниже, чем по остальным ТЭС в среднем в 7 раз. Отношение капитальных затрат на модернизацию ТЭЦ 6 к возможному годовому объему амортизационных отчислений, идущих на модернизацию, превышает средний уровень в 2,6 раза.

В противоположность этим характеристикам, ТЭЦ 1 имеет максимальные значения входных параметров, которые превышают средний уровень в 4 раза. Три из пяти выходных параметров ТЭЦ 1 имеют значения ниже среднего уровня. При этом отношение капитальных затрат на модернизацию ТЭЦ 1 к возможному годовому объему амортизационных отчислений, идущих на модернизацию, ниже среднего уровня в 10 раз.

Вторая группа ТЭЦ 2,3,4,5, имеющая средние показатели эффективности, представляет наибольший интерес с позиций повышения их эффективности на основе метода многокритериального оценивания. Прямое ранжирование станций в этой группе достаточно затруднено. Применение DEA методики позволило выявить сравнительную эффективности модернизации данных ТЭЦ по отношению к наиболее эффективному решению. Так наибольшую эффективность в данной группе имеет ТЭЦ 3 f = 0,576, что объясняется большими значениями выходных характеристик процесса модернизации данной ТЭЦ по отношению к остальным членам группы. Следующей по эффективности следует ТЭЦ 4 f = 0,495, которая, напротив, имеет минимальные значения входных параметров процесса модернизации. Далее идут ТЭЦ 2 f = 0,32 и ТЭЦ 5 f = 0,29, которые имеют как достаточно большие значения входных параметров, так и, в среднем, меньшие значения выходных характеристик.


ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выполненная диссертационная работа посвящена системному анализу деятельности региональной энергетической системы, построению и идентификации моделей функционирования энергосистемы и ее генерирующих филиалов, разработке методики модернизации генерирующих филиалов и сравнительной оценке их эффективности.

В работе получены следующие основные результаты:

1. Проведен системный анализ функционирования региональной энергетической системы, структурированы и исследованы статистические показатели деятельности. Исследованы показатели эффективности функционирования.

2. Построены математические модели региональной энергетической системы в форме производственных функций. Проведена идентификация построенных моделей по реальным статистически данным, оценены показатели качества.

3. Проведена декомпозиция и построен комплекс математических моделей для генерирующих филиалов энергосистемы. Проведена идентификация построенных моделей, оценены аппроксимативные и прогнозные свойства. На основе полученных моделей проведен сравнительный анализ эффективности функционирования генерирующих филиалов.

4. Разработана методика интегральной оценки потенциала модернизации генерирующего оборудования филиалов энергосистемы на основе двухэтапной надстройки по парогазовому циклу. Проведены расчеты эффективности предложенных решений для филиалов энергосистемы.

5. Построен обобщенный критерий оценки сравнительной эффективности модернизации генерирующих филиалов энергосистемы. Проведена многокритериальная сравнительная оценка эффективности модернизации генерирующих филиалов.

Основное содержание диссертации опубликовано в работах:

1. Колмыков Д.С. Подходы к оценке эффективности модернизации генерирующих мощностей энергосистемы // Перспективные проекты и технологии в энергетике: сборник материалов межрегиональной юбилейной научно-практической конференции 27-30 сентября 2005 г. / МЭИ. - Волжский, 2006. – с.227-232.

2. Колмыков Д.С., Гаврилова А.А. Структурно параметрическая идентификация региональной энергосистемы // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия «Технические науки» - 2004, №20. - с. 156–161.

3. Колмыков Д.С., Гаврилова А.А., Алфеев А.А. Многокритериальная оценка эффективности модернизации генерирующего оборудования региональной энергосистемы // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия «Технические науки» - 2006, №40. - с. 155–161.

4. Старцев В.В., Колмыков Д.С. Методика интегральной экспресс оценки потенциала модернизации генерирующего оборудования ТЭС АО-энерго // Проблемы централизованного теплоснабжения: материалы международной научно-практической конференции. - Самара, 2004. - с. 327–332.

5. Малиновская Л.П., Уманский М.И., Колмыков Д.С., Шелудько Л.П. Критерии и особенности оценки экономической эффективности повышения конкурентоспособности ТЭЦ на энергетическом рынке // Проблемы централизованного теплоснабжения: материалы международной научно-практической конференции. - Самара, 2004. - с. 307–311.

6. Колмыков Д.С., Гаврилова А.А. Структурно параметрическая идентификация и прогнозирование выходных параметров модели региональной энергетической системы // Математическое моделирование и краевые задачи: тр. 13-й межвуз. конф. 29-31 мая 2003 г. ч.2 / СамГТУ. - Самара, 2003. - с. 47–49.

7. Колмыков Д.С., Дилигенский Н.В. Идентификация региональной системы энергопроизводства // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: тезисы докладов девятой международной научно-технической конференции студентов и аспирантов / МЭИ. - Москва, 2003. - с. 368-369.

8. Колмыков Д.С., Гаврилова А.А. Модельный анализ эффективности функционирования региональных энергопроизводств // Математическое моделирование и краевые задачи: труды 3 Всероссийской науч. конф. 29-31 мая 2006 г. ч.2 / СамГТУ.- Самара, 2006. – с.93-96.

9. Дилигенский Н.В., Колмыков Д.С. Идентификация макроэкономических параметров производственных функций региональной энергосистемы // Актуальные проблемы современной науки: Тезисы докл. 2-й Междунар. конф. молодых учёных и студентов 11-13 сентября 2001 г. / СамГТУ.- Самара, 2001. - с.51.


Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д212.217.03 ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет (протокол № 11 от 8 ноября 2006 года)


Заказ № 1594. Тираж 100 экз.

Отпечатано на ризографе.

Самарский государственный технический университет

Отдел типографии и оперативной печати

443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244