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rapporti - Deliverable

2.2.9-Funzioni di guida operatore per l’avviamento dei gruppi di produzione: sviluppo di un prototipo di guida operatore per impianti di produzione a ciclo combinato

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2.2.9-Funzioni di guida operatore per l’avviamento dei gruppi di produzione: sviluppo di un prototipo di guida operatore per impianti di produzione a ciclo combinato

Scopo di questo lavoro, che si avvale della collaborazione dell’Università degli Studi di Pavia, è la realizzazione di un prototipo di guida operatore per l’ottimizzazione della manovra di avviamento di impianti di generazione a Ciclo Combinato con particolare attenzione alla fasi più critiche che sono il riscaldamento del generatore di vapore a recupero di calore, il rullaggio e la presa di carico della turbina a vapore. L’attività si inserisce tra quelle volte a studiare e sperimentare metodologie avanzate per il miglioramento del controllo degli impianti di generazione e del loro grado di flessibilità nei confronti delle esigenze della Rete di Trasmissione Nazionale (RTN) e costituisce il naturale completamento di una precedente milestone [1] che aveva come obiettivo di valutare algoritmi e prodotti esistenti nell’ambito dei sistemi di aiuto all’avviamento dei gruppi di produzione nonché di definire le linee guida per la realizzazione di un prototipo con caratteristiche innovative. E’ un fatto noto che, in uno scenario di liberalizzazione del mercato elettrico, gli impianti devono far fronte a sempre più frequenti manovre di start-up/shutdown [1],[2]. La capacità di eseguire tali manovre è dunque fondamentale per un’azienda produttrice di elettricità, poiché sono generalmente previsti bonus a premiare la capacità di fornire energia con scarso preavviso [3]. In [4] ad esempio, sono stimate circa 150 operazioni di start-up e di shutdown all’anno. Un tema importante nell’ambito della flessibilizzazione dei gruppi di produzione è dunque quello di ridurre il tempo di start-up senza ridurre oltre misura la vita del macchinario e senza superare i limiti di salvaguardia ambientale. I sistemi di guida operatore per l’ottimizzazione della manovra di start-up possono basarsi su metodologie con controllo off-line oppure con controllo on-line. Con la metodologia off-line la procedura di start-up viene definita sulla base dello stato iniziale dell’impianto tipicamente dato dalle temperature dei metalli spessi di caldaia e di turbina. A partire da queste informazioni il sistema di guida operatore definisce in open loop ed una tantum i gradienti e le eventuali soste da effettuare durante le fasi di rullaggio e rampa di carico con l’obiettivo di non eccedere negli stress termici sui corpi metallici spessi e di minimizzare i tempi di manovra. Essendo un procedimento in open loop basato su modelli matematici, si possono avere errori di previsione che possono incrementarsi con l’avanzare del tempo e/o scostamenti tra la manovra ottimale e quella effettivamente eseguita su impianto dovuti a motivi contingenti. Ciò porta in generale a utilizzare i suggerimenti della guida operatore in modo prudenziale prolungando i tempi di manovra in modo da garantirsi gli opportuni margini di sicurezza.

Con il controllo on-line la traiettoria ottimale di start-up è invece periodicamente ricalcolata attualizzando gli stati del modello di previsione sulla base di misure reali provenienti dall’impianto e quindi tenendo in conto di quanto sta realmente accadendo sul processo. In questo modo la previsione risulta essere più precisa ed affidabile. L’obiettivo che ci si propone in questo lavoro è quello di ottimizzare il processo di start-up mediante una cifra di merito che tenga conto sia degli stress termici a cui sono sottoposti i componenti dell’impianto, sia della differenza tra il carico generato e il carico finale richiesto, che dà una misura del tempo necessario a concludere la manovra. Per rendere possibile un approccio di questo genere si è scelto di utilizzare un controllore ottimo facente uso per il momento della tecnica di controllo off-line che risulta comunque adeguata per verificare i miglioramenti che si possono conseguire. Per l’approccio on-line è necessario approfondire la conoscenza dell’algoritmo di ottimizzazione in modo da renderne i tempi di calcolo compatibili con le esigenze operative e con l’hardware disponibile. Più in dettaglio, il primo passo del lavoro è stata la costruzione di un modello di simulazione adatto ad essere inserito in un sistema di ottimizzazione, prendendo in considerazione le componenti impiantistiche di interesse, come il rotore della turbina a vapore, il collettore del vapore surriscaldato, lo scambiatore di calore SH. Per fare ciò si è utilizzato l’ambiente Matlab 7.0 e Simulink. Una volta sviluppato e validato il modello sulla base di dati sperimentali si è passati alla definizione e soluzione del problema di ottimizzazione utilizzando l’ottimizzatore MUSCOD-II gentilmente fornito dall’Università di Heidelberg, Germania all’Università di Pavia. Le prove effettuate mostrano le grandi potenzialità della metodologia presentata. In [4] è stata stimato che una riduzione di 15 minuti della manovra di start-up comporta una riduzione del 10% nei costi della manovra stessa. Come si vedrà si è riusciti a ridurre di circa 100 minuti i tempi di manovra rispetto a registrazioni sperimentali provenienti da una centrale di riferimento, mantenendo gli stress termici entro limiti “normali”. Il presente documento è strutturato nelle seguenti sezioni: null descrizione e dettagli implementativi del modello matematico di riferimento null obiettivo del controllo e metodologie utilizzate; in particolare, si descrivono le potenzialità e gli aspetti implementativi dell’ottimizzatore utilizzato, ovvero MUSCOD-II. null risultati dell’ottimizzazione; è descritta la manovra eseguita e sono forniti i risultati ottenuti.

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