Skip to content
قطعات اتوماسیون، تامین جهانی
Can DCS Intelligent Regulation Fix Thermal Power Energy Imbalance?

آیا تنظیم هوشمند DCS می‌تواند عدم تعادل انرژی نیروگاه حرارتی را برطرف کند؟

این مقاله توضیح می‌دهد که چگونه تنظیم هوشمند DCS با MPC و کنترل مبتنی بر ابر، عدم تعادل تولید انرژی در واحدهای نیروگاه حرارتی را حل می‌کند. موارد تأیید شده از نیروگاه‌های 1000 مگاوات و 600 مگاوات نشان می‌دهد که مصرف زغال‌سنگ به 261.4 گرم بر کیلووات ساعت کاهش یافته، پاسخ بار 33٪ افزایش یافته و نرخ توان کمکی از 5.1٪ به 3.9٪ کاهش یافته است، با صرفه‌جویی سالانه بیش از 3 میلیون کیلووات ساعت.

۱. چرا تعادل نسبت تولید انرژی حرارتی برای نیروگاه‌های مدرن اهمیت دارد

واحدهای نیروگاه حرارتی همچنان منبع پایدار اصلی انرژی برای شبکه‌های برق جهانی هستند. نفوذ انرژی‌های تجدیدپذیر، واحدهای حرارتی را به تنظیم مکرر در اوج مصرف وادار می‌کند. عدم تطابق مصرف انرژی و خروجی برق به یک نقطه درد عملیاتی کلیدی تبدیل شده است. کنترل دستی سنتی نمی‌تواند تغییرات بار دینامیک را در زمان واقعی مدیریت کند. تخصیص نامتعادل انرژی باعث هدررفت سوخت و خطرات ناپایداری شبکه می‌شود. اتوماسیون صنعتی این مشکل را از طریق سیستم‌های کنترل توزیع‌شده هوشمند (DCS) حل می‌کند. تنظیم دقیق DCS نسبت بهینه ورودی انرژی و خروجی برق را قفل می‌کند و همزمان اقتصاد، پایداری و عملکرد کم‌کربن نیروگاه را ارتقا می‌دهد.

۲. ریسک‌های عملیاتی ناشی از نسبت نامتعادل انرژی

اکثر واحدهای حرارتی قدیمی از تنظیمات پارامترهای عملیاتی ثابت استفاده می‌کنند. احتراق دیگ، تأمین بخار و تولید برق پیوند دینامیکی ندارند. ورودی سوخت بیش از حد، حرارت اضافی ایجاد می‌کند بدون اینکه افزایش متناظر در تولید برق داشته باشد. نسبت هوا به سوخت ناکافی، کارایی احتراق را کاهش داده و انتشار NOx را افزایش می‌دهد. بیکار بودن تجهیزات کمکی مصرف برق کمکی را به طور نامحسوس افزایش می‌دهد. داده‌های میدانی نشان می‌دهد واحدهای بهینه‌نشده سالانه ۲ تا ۵ درصد زغال‌سنگ استاندارد را هدر می‌دهند. انحراف مکرر پارامترها همچنین احتمال خاموشی‌های برنامه‌ریزی‌نشده را افزایش می‌دهد. این نقص‌ها تطبیق‌پذیری انعطاف‌پذیر شبکه با دارایی‌های سنتی نیروگاه حرارتی را محدود می‌کند.

۳. منطق کنترل نوآورانه DCS برای تنظیم تعادل دینامیک انرژی

DCS بهینه‌شده مدرن، روش‌های کنترل ثابت و ایستا را کنار گذاشته است. این سیستم از کنترل پیش‌بینی مدل MPC و بهینه‌سازی الگوریتم فازی استفاده می‌کند. سیستم درک داده‌های تمام‌بعدی از گره‌های سیستم حرارتی را ایجاد می‌کند. جریان سوخت، محتوای اکسیژن دودکش و بار توربین را در زمان واقعی پایش می‌کند. DCS به طور خودکار ورودی انرژی را با تقاضای بار شبکه در زمان واقعی تطبیق می‌دهد. توزیع هوای ثانویه و پیوند شیر بخار را به طور همزمان تنظیم می‌کند. علاوه بر این، با برنامه‌ریزی هوشمند، مصرف برق تجهیزات کمکی را کاهش می‌دهد. این کنترل حلقه بسته تعادل دینامیک مصرف و خروجی را محقق می‌سازد.

۴. مزایای اصلی اتوماسیون صنعتی راهکارهای بهینه‌شده DCS

DCS در سناریوهای سیستم حرارتی بزرگ‌مقیاس با PLC تک‌وظیفه‌ای متفاوت است. این سیستم از کنترل توزیع‌شده چندگره‌ای همکاری‌محور و تحلیل داده‌های بزرگ پشتیبانی می‌کند. DCS یکپارچه ابری-لبه قابلیت تنظیم از راه دور را افزایش می‌دهد. زمان پاسخ به بار را کوتاه کرده و مداخله انسانی در عملیات را کاهش می‌دهد. الگوریتم هوشمند خودآموز با شرایط متغیر کیفیت زغال‌سنگ سازگار می‌شود. پارامترهای کنترل را به طور خودکار اصلاح می‌کند تا از تأخیر تنظیم دستی جلوگیری کند. این ارتقای اتوماسیون به طور بنیادی استحکام عملیاتی واحد را بهبود می‌بخشد.

۵. موارد مهندسی تأییدشده با داده‌های واقعی

مورد ۱: نیروگاه بانجی چین اولین سیستم DCS مبتنی بر ابر جهان را روی یک واحد فوق بحرانی ۱۰۰۰ مگاواتی پیاده‌سازی کرد. پس از بهینه‌سازی منطق کنترل انرژی دیگ-توربین و پارامترهای نسبت هوا به سوخت دینامیک، مصرف زغال‌سنگ واحد به ۲۶۱.۴ گرم بر کیلووات‌ساعت کاهش یافت که سطحی پیشرو در صنعت است. این نیروگاه سالانه ۱۵۰,۰۰۰ تن کاهش انتشار CO₂ را محقق می‌کند.

مورد ۲: یک واحد حرارتی داخلی ۶۰۰ مگاواتی کنترل پیش‌بینی مبتنی بر MPC با ماژول‌های فازی تعبیه‌شده را به کار گرفت. در تنظیم عمیق اوج، سرعت پاسخ بار واحد ۳۳٪ افزایش یافت، مصرف زغال‌سنگ تأمین برق ۱.۲ گرم بر کیلووات‌ساعت کاهش یافت و فرکانس خاموشی‌های برنامه‌ریزی‌نشده سالانه ۷۵٪ کاهش یافت.

مورد ۳: یک نیروگاه شمالی استراتژی پیوند تجهیزات کمکی DCS را بهینه کرد و کنترل هوشمند VFD برای فن‌ها و پمپ‌ها را فعال ساخت. نرخ مصرف برق تجهیزات کمکی پس از ارتقا از ۵.۱٪ به ۳.۹٪ کاهش یافت و سالانه بیش از ۳ میلیون کیلووات‌ساعت برق صرفه‌جویی شد.

۶. سناریوهای استاندارد راهکار بهینه‌سازی تعادل انرژی DCS

سناریوی تنظیم اوج بار متغیر: DCS از تطبیق پارامتر خودسازگار برای سوئیچ مکرر بار استفاده می‌کند تا از ورودی انرژی بیش از حد جلوگیری کرده و دامنه نوسان مصرف زغال‌سنگ را کاهش دهد.

سناریوی احتراق با کیفیت زغال‌سنگ متغیر: DCS هوشمند تغییرات کیفیت زغال‌سنگ را از طریق تحلیل داده‌های زمان واقعی شناسایی کرده و پارامترهای احتراق را برای حفظ نرخ تبدیل انرژی بهینه تنظیم می‌کند.

سناریوی عملکرد پایدار در بار کم: DCS پارامترهای حداقل آستانه احتراق پایدار را بهینه می‌کند تا تعادل انرژی را حفظ کرده و ایمنی عملیاتی واحد را تضمین کند.

نویسنده: فانگ زکای، مهندس حرفه‌ای – اتوماسیون فرآیند و سیستم‌های کنترل برای مشتریان جهانی نفت و گاز.

Back To Blog