Software de optimización de la temperatura del vapor en la aplicación de unidades de carbón de 500 MW

Resumen: Información sobre la aplicación de software para la optimización de la temperatura del vapor en unidades de carbón de 500 MW, proporcionada por un excelente fabricante de medidores de flujo, que le ofrece una cotización. Ante la creciente competencia en la industria eléctrica, muchas compañías eléctricas adoptan diversas medidas para adaptarse a la nueva situación. Aunque nadie puede predecir el futuro, la medición directa de Zui busca reducir los costos de operación y mantenimiento, así como el consumo de carbón. Si desea consultar la cotización de otros fabricantes de medidores de flujo, aquí encontrará los detalles del artículo sobre la aplicación de software para la optimización de la temperatura del vapor en unidades de carbón de 500 MW. Este artículo, tomando como ejemplo el proyecto de renovación de la unidad 3 de la central eléctrica GeorgeNeal de MidAmericanEnergy, presenta el optimizador de temperatura de vapor Smartprocess en la aplicación del control de temperatura de vapor para mejorar la calidad del control de temperatura, reducir las fugas en los tubos del horno y lograr una reducción de costos. En segundo lugar, se analiza el contexto del usuario de la central eléctrica GeorgeNeal, ubicada en el estado de Iowa, en el río Missouri. La unidad 3, de 515 MW de capacidad, cuenta con caldera de tambor GE tipo Foster-Wheeler y turbina, y un sistema MPS-6 con 89 molinos de carbón, respectivamente, antes y después de la pared del horno de 24 quemadores de carbón pulverizado. La temperatura del vapor sobrecalentado se controla mediante los niveles de agua 1 y 2, la temperatura del vapor de recalentamiento mediante chorro de agua, y el deflector de sobrecalentamiento y la compuerta de recalentamiento se controlan. El sistema de control de la caldera utiliza el sistema WDPF. La transformación del sistema de control, debido a la excesiva volatilidad de la temperatura del vapor, limita la velocidad de respuesta de la unidad: la tasa de respuesta es del 1 % con baja carga/min y la velocidad de respuesta es cero con alta carga. 3% /分钟. Como resultado, el usuario, en colaboración con EPRI y Emerson, decidió utilizar el optimizador de temperatura de vapor Smartproce para mejorar la carga bajo el cambio dinámico de la respuesta de temperatura y así lograr un aumento en la velocidad de respuesta de la carga. El optimizador de temperatura de vapor Smartprocess, un paquete de software de optimización de potencia de Emerson, desempeña un papel fundamental en la alimentación anticipada, mejorando la calidad de los productos de control de temperatura de vapor. En tercer lugar, la planificación de ingeniería para implementar el sistema de control completo con dos tareas: primero, mejorar el control de la temperatura del vapor y la capacidad de respuesta de la carga; segundo, comparar el método de control PID convencional con el método de control PID convencional, registrar la mejora del sistema de optimización. Los pasos principales del proyecto incluyen: diseño de sistemas de baja corriente con registro bajo y optimización del rendimiento, y pruebas de diseño e instalación de sistemas de baja corriente con un sistema avanzado de control de temperatura de vapor, pruebas de rendimiento y registro del sistema de control avanzado al preparar el informe de prueba. En cuarto lugar, el sistema de evaluación existente es un conjunto de sistemas de control PID convencionales. El agua secundaria del sobrecalentador utiliza control en cascada, un controlador de lazo externo y dos controladores de lazo interno. El nivel de agua del sobrecalentador también utiliza control en cascada, con controladores de bucle interno y externo. La compuerta de gases de combustión se controla mediante un controlador de temperatura de recalentamiento preconfigurado. El circuito de control hidráulico de recalentamiento se utiliza para el bucle PID único. * El sistema de control existente, sin ninguna característica especial, utiliza la señal de avance del bucle de control de temperatura del vapor. La Figura 1 muestra la función del diagrama del circuito de control hidráulico secundario, módulo TTFuzz para el módulo de avance optimizado. Antes de iniciar el trabajo de optimización, registre los ajustes en el controlador PID del bucle de corriente y en otro módulo. A continuación, ajuste los parámetros PID de hu para mejorar la calidad de la respuesta de control. Al ajustar los parámetros del agua sobrecalentada para un ajuste mayor, la mejora en la velocidad de respuesta a la carga es muy evidente. Análisis de pruebas posteriores mostraron que, en ciertas condiciones, los ajustes de los parámetros actuales son muy similares a los del optimizador para obtener un valor. Los ajustes de control de la compuerta de gases de combustión y, posteriormente, los ajustes de pulverización de agua caliente se realizan con cambios mínimos. Cinco, para diseñar un controlador multivariable avanzado, primero debe construir un modelo de proceso. Existen diversos métodos de modelado de procesos, y el modelo zui es práctico. El análisis de modelos (o sistema discernible) requiere recopilar datos de vibración y de entrada del controlador de prueba en condiciones operativas específicas. Todas estas pruebas se utilizan para inspirar las características del modelo de proceso de modelado. Las pruebas típicas incluyen: prueba de paso de bucle abierto, prueba de secuencia binaria pseudoaleatoria y prueba de respuesta en frecuencia. Si es necesario, también se realizó un experimento de paso variable de bucle cerrado. Si se conoce la magnitud de la perturbación, el objeto debe ser sometido a un experimento de perturbación. Para este proyecto, se realizó una prueba de paso de bucle abierto y una prueba de respuesta del punto de ajuste de bucle cerrado en todo el circuito de control de temperatura del vapor. Además, se reflejó el efecto de la perturbación de la carga, el cambio de carga y la prueba de arranque y parada del molino de carbón. Cada prueba tarda 5 días en completarse. El historial del DCS se utiliza para registrar todos los datos de prueba. Se recopilaron 150 puntos de datos de prueba; durante la prueba, estos puntos, en el historial de recopilación del sitio y la zona muerta, se configuraron para acercarse a cero. Si los datos adquiridos de la zona muerta son demasiado grandes, el modelo en software discernible no podrá producir buenos resultados. Es fundamental contar con datos de alta fidelidad para determinar la precisión del modelo. En sexto lugar, el diseño del controlador adoptado en este proyecto, el optimizador de temperatura de vapor Smartprocess, consta de dos tecnologías independientes.

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