Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła

Transkrypt

1 V Jubileuszowe FORUM CIEPŁOWNICZE listopada 2016 Warszawa Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła mgr inż. Bartłomiej Nyszko mgr inż. Michał Leśko dr inż. Adam Smyk Praca została zrealizowana w ramach IV edycji programu Zrób dyplom z Heat-Tech Center przy wsparciu merytorycznym i finansowym ze strony Veolia Energia Warszawa S.A.

2 Agenda 1. Opis rozważanej elektrociepłowni 2. Modelowanie pracy EC 3. Optymalizacja planu pracy EC z uwzględnieniem akumulacji ciepła (akumulator gorącej wody) 4. Przykładowe wyniki 5. Dobór optymalnej wielkości akumulatora ciepła Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 2

3 EC Karolin Poznań EC Karolin BLOK 1 BC MW e netto 110/150 MW t BLOK 2 BC MW e netto 200/240 MW t BLOK 3 BK MW e netto 160/200 MW t Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 3

4 Modelowanie EC Karolin - Metodologia Modele empiryczne na bazie danych historycznych z lat Zaproponowane postacie równań opisujących pracę elektrociepłowni: Bloki 1 i 2: Blok 3: Pel = a 1 *Qt + a 2 *Qr + a 3 *Qp + a 4 *Tz + a 5 *Tp + a 6 *Tk + b F = h 1 *Qt + h 2 *Qr+ h 3 *Qp + h 4 *Tz + h 5 *Tp + h 6 *Tk + b F = h 1 *Pel + h 2 *Qt+ h 3 *Qr + h 4 *Tz + h 5 *Tp + h 6 *Tk + b Pel moc elektryczna netto bloku [MW] F godzinowe zużycie energii pierwotnej w paliwie [GJ] Qt moc ciepłownicza turbiny [MW] Qr moc ciepłownicza stacji redukcyjnych [MW] Qp ciepło oddawane w pseudokondensacji [MW] Tz temperatura zasilania sieci ciepłowniczej [⁰C] Tp temperatura powrotu sieci ciepłowniczej [⁰C] Tk temperatura wody zasilającej kocioł [⁰C] a 1 -a 6 - współczynniki b wyraz wolny Suma wartości bezwzględnych błędów powinna przyjmować najmniejszą możliwą wartość: Pel i,j Hk moc elektryczna netto bloku j w godzinie i, wartość dla odczytu historycznego k [MW] Pel i,j moc elektryczna netto bloku j w godzinie i obliczona przez model dla historycznych Qt i, Qr i, Qp i, Tz i, Tp i, Tk i [MW] F i,j Hk godzinowe zużycie energii chemicznej w paliwie przez blok j w godzinie i, wartość dla odczytu historycznego k [GJ] F i,j godz. zużycie energii chemicznej w paliwie przez blok j w godz. i liczone przez model dla hist. Qt i, Qr i, Qp i, Tz i, Tp i, Tk i [GJ] Modele powinny zachowywać się jak najlepiej z fizycznego punktu widzenia Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 4

5 Przykład: Model bloku 2 moc elektryczna netto Po obróbce danych punktów historycznych (średnie godzinowe wartości) Współczynniki a i Qt Qr Qp Tz Tp Tk b Moduł błędu względnego Średnia [%] 4.04 Min [%] 4.71E-10 Max [%] Mediana [%] 2.35 Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 5

6 Przykład: Model bloku 2 godzinowe zużycie energii pierwotnej w paliwie Po obróbce danych punktów historycznych (średnie godzinowe wartości) Współczynniki h i Qt Qr Qp Tz Tp Tk b Moduł błędu względnego Średnia [%] 3.12 Min [%] 1.09E-11 Max [%] Mediana [%] 1.94 Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 6

7 Przykład: Model bloku 2 ograniczenia maksymalny przyrost/spadek mocy cieplnej nie może przekroczyć wartości, dla której zmiana wartości mocy od minimum do maksimum będzie miała miejsce w czasie krótszym niż 3 godziny; moce cieplne podlegają następującym ograniczeniom: 0 MW Qt 0 MW Qp 110 MW Qt + Qp 200 MW 0 MW Qr 150 MW maksymalne godzinowe zużycie energii chemicznej w paliwie dla bloku 2 wynosi 1 300GJ; wartości Qt i Qr są ograniczone nierównością wynikającą z ograniczonego maksymalnego strumienia pary, jaki jest w stanie wytworzyć kocioł: Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 7

8 Porównanie modeli bloków 1, 2 i 3 BLOK 1 BLOK 2 BLOK 3 Moduł błędu względnego Moduł błędu względnego Pel Średnia [%] 7.01 Min [%] 7.49E-11 Średnia [%] 4.04 Min [%] 4.71E-10 - Max [%] Max [%] Mediana [%] 5.21 Mediana [%] 2.35 Moduł błędu względnego Moduł błędu względnego Moduł błędu względnego F Średnia [%] Min [%] 2.18E-11 Max [%] Średnia [%] 3.12 Min [%] 1.09E-11 Max [%] Średnia [%] 2.23 Min [%] 1.01E-11 Max [%] Mediana [%] 8.33 Mediana [%] 1.94 Mediana [%] 1.77 Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 8

9 Model EC Karolin: Wnioski Modele bloków 2 i 3 dowodzą, że opracowana metoda modelowania pracy EC jest właściwa liniowe modele bloków kogeneracyjnych pozwalają osiągnąć wysoką dokładność. Głównym czynnikiem pogarszającym dokładność modeli (zwłaszcza bloku 1) jest trudność uwzględnienia w procesie modelowania strumieni pary technologicznej generowanych przez każdy z bloków (niska dokładność pomiaru). Prawdopodobnie w okresie, na którym bazują modele większość pary technologicznej była wytwarzana przez blok 1 stąd błąd modelu znacznie odstający od modeli bloków 2 i 3. Pozostałe czynniki wpływające na zwiększenie błędów modeli to: - ograniczona dokładność danych historycznych; - ograniczona dokładność nieliniowego algorytmu wykorzystanego do znalezienia współczynników modeli. Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 9

10 Optymalizator pracy EC Karolin Stworzony program optymalizujący pracę EC Karolin to skoroszyt programu Microsoft Excel wykorzystujący procedury VBA oraz OpenSolver - darmowy (licencja open-source) dodatek dla Microsoft Excel pozwalający na rozwiązywanie zagadnień optymalizacji liniowej oraz nieliniowej, opracowany przez Andrew Masona i Iaina Dunninga z Department of Engineering Science na Uniwersytecie Auckland, Nowa Zelandia oraz Jacka Dunna z Massachusetts Institute of Technology. Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 10

11 Optymalizator pracy EC Karolin schemat blokowy Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 11

12 Optymalizator pracy EC Karolin funkcja celu Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 12

13 Optymalizator pracy EC Karolin wielkości optymalizowane Dla każdej godziny i rozważanego przedziału czasu (24, 48 lub 72 godziny) optymalizowane są następujące wielkości (9 zmiennych): Zmienne optymalizowane Blok 1 - Blok 2 Blok 3 Kotły szczytowe - - Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 13

14 Optymalizator pracy EC Karolin - interface Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 14

15 Optymalizator pracy EC Karolin przykładowe wyniki: Optymalizacja z akumulatorem ciepła i bez ( ) bez akumulatora z akumulatorem Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 15

16 Optymalizator pracy EC Karolin przykładowe wyniki: Optymalizacja z akumulatorem ciepła i bez ( ) bez akumulatora z akumulatorem Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 16

17 Optymalizator pracy EC Karolin przykładowe wyniki: Optymalizacja z akumulatorem ciepła i bez ( ) bez akumulatora z akumulatorem AKUMULATOR NIE TAK wartość f celu [PLN] Q [MWh] Pel [MWh] przychód Pel [PLN] śr. cena Pel [PLN/MWh] węgiel [GJ] biomasa [GJ]

18 z akumulatorem ciepła bez akumulatora ciepła Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 18

19 Optymalizator pracy EC Karolin przykładowe wyniki: Porównanie 24h i 72h cyklów pracy akumulatora ( ) aktywne bloki nr 1 i 3 24h cykl pracy 72h cykl pracy 19

20 Optymalizator pracy EC Karolin przykładowe wyniki: Porównanie 24h i 72h cyklów pracy akumulatora ( ) aktywne bloki nr 1 i 3 24h cykl pracy 24h cykl pracy akumulatora każdy dzień optymalizowany oddzielnie D f celu [PLN] Q [MWh] Pel [MWh] przychód Pel [PLN] śr. cena Pel [PLN/MWh] węgiel [GJ] biom. [GJ] Σ h cykl pracy akumulatora wspólna optymalizacja dla trzech dni D f celu [PLN] Q [MWh] Pel [MWh] przychód Pel [PLN] śr. cena Pel [PLN/MWh] węgiel [GJ] biom. [GJ] Σ h cykl pracy 20

21 Optymalizator pracy EC Karolin Wnioski Stworzony optymalizator działa prawidłowo i spełnia wszystkie założenia projektowe. Pozwala na optymalizację planu produkcji energii elektrycznej i ciepła przy współpracy EC z akumulatorem ciepła i bez, w przedziałach czasu o długości 24h, 48h oraz 72h. Liniowe modele bloków pozwalają na wykorzystanie liniowego algorytmu optymalizacji CBC obliczenia trwają około 8 sekund a rozwiązanie jest z bardzo dużym prawdopodobieństwem optimum globalnym. Program może wskazać optymalny układ pracujących bloków w analizowanym okresie 24-72h. Wykorzystanie akumulatora znacznie zwiększa dochód; zwiększa sprawność; pozwala zmniejszyć ilość ciepła pobranego ze stacji redukcyjnych. Długie cykle pracy akumulatora generują większy dochód niż krótkie - pozwalają na lepsze wykorzystanie pojemności cieplnej zbiornika poprzez minimalizację wpływu długości cyklu pracy na jego zachowanie. Optymalizacja pracy akumulatora ciepła powinna być procesem ciągłym. Wady programu to: nie pozwala on na rozruchy i odstawienia bloków w trakcie optymalizacji; nie bierze on pod uwagę wszystkich możliwych kosztów (np. eksploatacji akumulatora) i przychodów (np. zwiększenie aktywności na rynku bilansującym). Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 21

22 Dobór optymalnej wielkości akumulatora ciepła z wykorzystaniem optymalizatora pracy EC Karolin Poszukiwanie takiej wielkości akumulatora ciepła, dla której NPV po 15 latach jest największe: n długość analizowanego okresu, 15 lat t NPV indeks roku d m indeks dnia w roku CF dochód w dniu d m w roku t NPV r stopa dyskonta, 7% V HST objętość akumulatora ciepła [m 3 ] C HST jednostkowy nakład inwestycyjny [PLN/m 3 ] Cztery warianty jednostkowych nakładów inwestycyjnych - 1, 2 i 3 w oparciu o: Jan de Wit, Heat Storages for CHP Optimisation, w PowerGen Europe, Madrid, stałe nakłady inwestycyjne 500 PLN/m 3 Akumulator nie może zostać naładowany od minimum do maximum w czasie krótszym niż 5h Wszystkie CF jak w roku bazowym (2015) Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 22

23 Dobór optymalnej wielkości akumulatora ciepła z wykorzystaniem optymalizatora pracy EC Karolin Pojemność cieplna/ objętość akumulatora Wariant pesymistyczny NPV [mln PLN] Wariant średni Wariant optymistyczny Wariant autorski 200 MWh / m MWh / m MWh / m MWh / m MWh / m MWh / m MWh / m MWh / m MWh / m MWh / m MWh / m Nakłady inwestycyjne Optym. wielkość akum. Wariant pesymistyczny 6.0 mln PLN 1000 MWh / m 3 Wariant średni 4.7 mln PLN 1100 MWh / m 3 Wariant optymistyczny 3.2 mln PLN 1200 MWh / m 3 Wariant autorski 6.4 mln PLN 600 MWh / m 3 23

24 Dobór optymalnej wielkości akumulatora ciepła z wykorzystaniem optymalizatora pracy EC Karolin: Wnioski Program może być pomocny w analizie ekonomicznej (szacowaniu zysków) akumulatora ciepła pozwala na przeprowadzenie symulacji obejmujących długi przedział czasu (lata). Dla czterech przyjętych wariantów nakładów inwestycyjnych budowa akumulatora ciepła jest inwestycją bardzo opłacalną (dla danych historycznych (2015) czas zwrotu poniżej 2 lat, IRR powyżej 30%). W praktyce z uwzględnieniem niedoskonałości predykcji obciążenia systemu i cen energii elektrycznej czas ten może wzrosnąć do 3-4 lat. Większe akumulatory ciepła generują wyższy dochód EC, jednak wraz ze wzrostem pojemności akumulatora przyrost dochodu maleje, a nakłady inwestycyjne rosną. W rzeczywistości opłacalność budowy dużych akumulatorów ciepła jest większa niż oszacowano, z powodów takich jak m.in.: Możliwość uniknięcia rozruchów bloków w celu pokrycia obciążeń szczytowych i/lub wyłączenia EC w trakcie weekendów (Skandynawia); duże akumulatory ciepła zwiększają trudne do wyceny korzyści wynikające z zabezpieczenia dostaw ciepła na wypadek awarii źródła im większy akumulator, tym większą ilość gorącej wody może on zmagazynować i zapewnić ciągłość dostaw ciepła do odbiorców nawet przez kilkanaście godzin. Optymalizacja pracy elektrociepłowni z akumulacją ciepła 24

25 Dziękuję za uwagę