Модельный анализ эффективности совместного производства тепловой и электри- ческой энергии региональной энергосистемой

ЭЛЕКТРОМЕХАНИКА И ЭНЕРГЕТИКА

УДК 519.5620.9

МОДЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ СОВМЕСТНОГО ПРОИЗВОДСТВА ТЕПЛОВОЙ И ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМОЙ

© 2008 г. Н.В. Дилигенский, А.А. Гаврилова, А.Г. Салов, В.К. Гаврилов

Самарский государственный технический State Technical University,

университет Samara

Исследуется системная эффективность генерирующего оборудования региональной энергосистемы при совместном производстве тепловой и электрической энергии. Выявлена несбалансированность в производстве тепловой и электрической энергии, приводящая к снижению эффективности работы энергосистемы. Сформулированы принципы формирования мероприятий, приводящих к повышению эффективности функционирования энергосистемы.

Ключевые слова: генерирующее оборудование, региональная энергосистема, тепловая и электрическая энергия.

System effectiveness of generation equipment of regional power system, when combined heat and electric power production, is researched. There is displayed imbalance in production of heat and electric power, which leads to degradation of power system work. Principles of actions forming, which reduce to enhancement of efficiency of functioning of power system, are formulated.

Keywords: generating equipment, regional power system, heat and electric energy.

Структурная перестройка от централизованного планового управления экономикой к рыночным саморегулируемым отношениям, происходящая в нашей стране, привела к существенному спаду промышленного производства, в том числе и энергетики.

Так, в промышленно развитой Самарской области за период 1990 - 2007 гг. объём промышленного производства снизился на 36 %.

Произошедший значительный спад промышленного производства привел к существенному снижению потребления в области электрической и тепловой энергии. Так, величина выработки тепловой и электрической энергии уменьшилась соответственно на 40,5 и 24,1 %. При этом в энергосистеме в целом нарушился баланс между объемами комбинированной выработки тепловой и электрической энергии.

В производстве тепловой энергии изменился баланс между количествами вырабатываемой тепловой энергией в виде промышленного пара и горячей воды. Если в начале перестройки в общей тепловой нагрузке паровая превышала в 1,28 раза нагрузку по горячей воде, то в 1994 г. она стала в 1,74 раза меньше этой нагрузки.

Снижение тепловых нагрузок промышленных предприятий привело также к возрастанию сезонной неравномерности потребления тепла в течение года с существенным провалом тепловой нагрузки летом. Для областной энергосистемы, состоящей только из ТЭЦ, это привело далее к увеличению времени эксплуатации теплофикационных установок

в летний период в конденсационном режиме с весьма низкими экономическими показателями. Изменение соотношения между выработкой тепловой энергии и произведённой на её базе электрической энергии обусловило эксплуатацию энергетического оборудования в нерасчетных режимах. В результате ухудшились практически все технико-экономические показатели работы энергосистемы, снизился коэффициент использования топлива, увеличились удельные расходы топлива на отпущенную энергию.

Коэффициент использования топлива в 1990 -1993 гг. имел средние за год значения в пределах 0,7 -0,72. В 2005 - 2007 гг. его величина упала до 0,65.

В соответствии с вышеизложенным, проанализируем эффективность работы энергосистемы в новых условиях и учтем:

- изменение соотношений объемов производимой тепловой и электрической энергии;

- увеличение количества электрической энергии, вырабатываемой в конденсационном режиме;

- неравномерность выработки тепловой и электрической энергии.

Проведем анализ временных графиков изменения текущей мощности энергосистемы в течение года: тепловой Yt, электрической Ye и затрат топлива Bs. Графически на рис. 1 представлены усредненные за период 2004 - 2007 гг. статистические данные значений этих характеристик.

Yt, Гкал/ч 6000

5000 4000 3000 2000 1000 0

т, м - 1еся1 - цы -

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Yer МВт 2500

2000 1500 1000 500 0

т, м еся цы

1 2 3 4

5 6 7 8 9 10 11 12

б

1400 1200 1000 800 600 400 200 0

Bs, т у.т./ч

т, м еся! ы

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Рис. 1. Динамика изменения характеристик: а - тепловой мощности Yt; б - электрической мощности Ye; в - расхода топлива Bs

Здесь Yt(т) - тепловая мощность энергосистемы Гкал/ч; Ye(т) - электрическая мощность энергосистемы, МВт; Бь'(т) - затраты условного топлива на суммарную выработку энергии, т у.т./ч, t - время, мес.

Анализ статистических данных показывает следующее. Видны значительная неравномерность и

близкий характер изменений всех показателей. При этом наибольшие колебания имеет тепловая нагрузка. Максимум тепловой мощности отвечает февралю. Затем тепловая нагрузка резко снижается весной и стабилизируется на уровне минимальных значений в летние месяцы. Осенне-зимний сезон характеризуется высокими темпами роста отпуска тепла. Степень неравномерности нагрузки весьма велика - минимальное значение в августе составляет 21,06 % от зимнего максимума. Основной причиной этого является произошедшее изменение структуры потребления тепла. Значительно уменьшилась тепловая нагрузка промышленных предприятий, носящая достаточно стабильный характер в течение года, и возросла доля отпуска тепла на коммунальные и бытовые нужды, имеющая ярко выраженный сезонный характер, с резким падением тепловой нагрузки в летние месяцы. Летнее резкое снижение производства тепловой энергии, в соответствии с технологическим процессом на ТЭЦ, приводит к аналогичному падению производства электрической энергии.

При этом глубина спада электрической нагрузки несколько меньше - минимальное значение составляет 43,04 % от максимума.

Неравномерные графики тепловой и электрической нагрузки далее, естественно, приводят к аналогичному колебанию расхода топлива. Минимум расхода составляет 39,53 %.

Таким образом, в целом, выявляется ярко выраженное, произошедшее вследствие структурных преобразований в экономике страны, отклонение реальных нагрузок энергосистемы от номинальных, проектных и работа в нерасчетных, нерегламен-тированных режимах.

Проанализируем на основе приведенных статистических данных показатели эффективности работы энергосистемы в сложившихся условиях.

Примем в качестве агрегированного показателя эффективности работы энергосистемы коэффициент использования топлива (КИТ) [2]. Он представляет собой отношение суммы тепловых эквивалентов отпущенных от ТЭЦ тепла и электрической энергии к тепловому эквиваленту сожженного топлива:

с =

0,86Ye + Yt 7000Bs

Рассчитаем по зависимости (1) значения КИТ. Результаты расчета приведены на рис. 2. Анализ рассчитанных значений показывает значительную неравномерность КИТ, отвечающую характеру изменений тепловой и электрической мощности энергосистемы.

В течение отопительного сезона коэффициент использования топлива имеет максимальное значение -0,73, что соответствует расчетным показателям эффективного совместного производства тепла и электроэнергии (0,7 - 0,8), и значительно уменьшается на 33 % (до 0,49 - 0,54) летом. Таким образом, изменение структуры потребления тепловой и электрической энергии, а также работа в нерасчетных режимах привели к существенному снижению агрегированного

а

в

показателя энергетической эффективности производства - КИТ.

С, кит

0,8

0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

Соотношение (1) является балансовым уравнением, которое не позволяет проанализировать влияние динамики различных видов отпущенных энергий на величину и характер изменения коэффициента использования топлива.

Исследуем влияние изменений мощностей Yt и Ye на величину показателя эффективности КИТ. Для этого найдем функции чувствительности коэффициента использования топлива £ к изменению тепловой Yt и электрической Ye мощностей:

51п С Yt 5С п 51п С Ye 5С

а =-— =--— и р =-— =--—.

51п Yt С 5Yt 51п Ye С 5Ye

Функции логарифмической чувствительности а и Р являются факторными эластичностями, характеризующими численно степень влияния в относительных единицах тепловой Yt и электрической Ye мощности на величину КИТ. Значения эластичностей а и р показывают, на сколько процентов увеличится коэффициент использования топлива £ при увеличении соответствующих мощностей Yt и Ye на 1 %.

Положим а и р постоянными. В этом случае функциональная зависимость величины КИТ С от значений тепловой Yt и электрической мощности Ye имеет вид степенной производственной функции [1]

С = AYt аYe р ,

где A - масштабный коэффициент.

Будем считать (2) модельным описанием взаимосвязи между входными факторами - мощностями Yt и Ye - и выходной характеристикой - показателем эффективности использования топлива £. Реальные статистические значения временных рядов Yt(т), Ye(т) и С(т) нам известны. Тогда коэффициенты зависимости (2) - а, р, A - найдем путем идентификации по модели (2) из условия минимизации невя-

зок между фактическими значениями ^(т) и модельными Z m (т), рассчитанными по (2).

Для идентификации применим метод наименьших квадратов [3] и в качестве критерия идентификации используем минимум квадратичного отклонения модельных значений КИТ Z m (т) от реальных данных

С(т):

12 , ч2

Е(С(тг)-Сm (тг)) ^ min,

i=1

где т i - месяцы годового временного интервала.

Качество модели и ее параметров оценивается значениями /-критерия Стьюдента, F-критерия Фишера, коэффициентом детерминации R2, среднеквадратичным отклонением 5 и критерием Дарбина-Уотсона DW [3].

Идентифицированные значения параметров модели (2), определенные по вышеприведенным статистическим данным функционирования энергосистемы, и показатели качества исследуемой модели приведены в таблице.

Значения параметров и показателей качества модели

Характеристики Численные значения

А 0,5234

а 0,3293

ß -0,1602

X 0,1690

DW 1,3537

R 0,9582

/а -24,6194

^а -1,3834

iß -5,1483

F 103,26

о 0,0332

Графическая иллюстрация сопоставления реальных величин КИТ и результатов моделирования представлена на рис. 3.

Данные таблицы и рис. 3 показывают, что построенная модель (2) адекватно описывает динамику изменения коэффициента использования топлива. Коэффициент детерминации R2 , характеризующий взаимную корреляцию фактических данных и результатов расчетов, удовлетворителен и равен 0,9582. Среднеквадратичная ошибка 8, определяющая погрешность расчетов, составила 0,0332. Оценка расчетов модели значима по ^-статистике. Критерий Дарбина-Уотсона, выявляющий автокорреляцию во временных рядах погрешностей расчетов, обладает удовлетворительными прогнозными свойствами. Рассчитанные коэффициенты модели достоверны по /-статистике.

т, меся цы

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Рис. 2. Динамика изменения КИТ

Рис. 3. Коэффициент использования топлива в течение года: kit - реальные данные, kitm3 - расчетный по модели С = AYt aYe 33

Идентифицированные достоверные значения факторных эластичностей а = 0,33 и (3 = —0,16 показывают, что наибольшее влияние на показатель эффективности использования топлива энергосистемой -Z - имеет величина тепловой мощности Yt. При этом влияние Yt на Z положительное. Увеличение тепловой мощности на 1 % повышает эффективность совместного производства тепловой и электрической энергии на 0,33 %.

Значение эластичности ( является отрицательной величиной. Это свидетельствует о том, что при повышении электрической мощности на 1 % коэффициент использования топлива понижается на 0,16 %.

Поступила в редакцию

Таким образом, в целом, анализ на основе модели (2) показал, что в существующих условиях пониженной выработки тепловой энергии комплексная эффективность совместного производства тепловой и электрической энергии существенно уменьшилась и для повышения эффективности необходимо восстанавливать баланс выработки - либо увеличивать производство тепловой энергии, либо уменьшать выработку электрической энергии. При этом более эффективными (практически в два раза) являются мероприятия по восстановлению тепловой нагрузки.

Выводы

1. Предложена методология оценки системной эффективности энергосистемы при совместном производстве тепловой и электрической энергии.

2. Выявлена несбалансированность производства тепловой и электрической энергии, приводящая к снижению эффективности работы энергосистемы.

3. Сформулированы принципы формирования мероприятий, приводящих к повышению эффективности функционирования энергосистемы.

Литература

1. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. М., 1979.

2. Соколов В.Я. Теплофикация и тепловые сети. М., 1962.

3. Дилигенский Н.В., Гаврилова А.А., Цапенко М.В. По-

строение и идентификация математических моделей производственных систем. Самара, 2005.

23 июня 2008 г.

Дилигенский Николай Владимирович - д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой управления и системного анализа в теплоэнергетике Самарского государственного технического университета. Тел. 8 (846) 335-42-04.

Гаврилова Анна Александровна - канд. техн. наук, доцент кафедры управления и системного анализа в теплоэнергетике Самарского государственного технического университета. Тел. 8 (846) 337-30-19.

Салов Алексей Георгиевич - канд. техн. наук, доцент, зам. проректора по научной работе Самарского государственного технического университета, директор инновационного центра трансфера технологий. Тел. 8 (846) 242-69-31.

Гаврилов Валерий Константинович - аспирант кафедры управления и системного анализа в теплоэнергетике Самарского государственного технического университета. тел. 8 (846) 337-30-19. E-mail: usat@samgtu.ru и incenter@samgtu.ru.