RU2010107509A - Способ оптимального управления режимом загрузки основного оборудования тепловой электростанции (тэс) - Google Patents

Способ оптимального управления режимом загрузки основного оборудования тепловой электростанции (тэс) Download PDF

Info

Publication number
RU2010107509A
RU2010107509A RU2010107509/06A RU2010107509A RU2010107509A RU 2010107509 A RU2010107509 A RU 2010107509A RU 2010107509/06 A RU2010107509/06 A RU 2010107509/06A RU 2010107509 A RU2010107509 A RU 2010107509A RU 2010107509 A RU2010107509 A RU 2010107509A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
tpp
power
city
power plant
equipment
Prior art date
Application number
RU2010107509/06A
Other languages
English (en)
Inventor
Владимир Михайлович Летун (RU)
Владимир Михайлович Летун
Original Assignee
Владимир Михайлович Летун (RU)
Владимир Михайлович Летун
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Владимир Михайлович Летун (RU), Владимир Михайлович Летун filed Critical Владимир Михайлович Летун (RU)
Priority to RU2010107509/06A priority Critical patent/RU2010107509A/ru
Publication of RU2010107509A publication Critical patent/RU2010107509A/ru

Links

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

1. Способ оптимального управления режимом загрузки основного оборудования тепловой электростанции (ТЭС), заключающийся в том, что в рамках АСУ ТП ТЭС в режиме реального времени производят сбор телеметрических данных текущих режимных параметров ТЭС, в частности: N (МВт) - текущая электрическая мощность электростанции, Рcп (ата) - давление свежего пара, Тcп (град. С) - температура свежего пара, Тов (град. С) - температура охлаждающей воды, Роп (ата) - давление отработавшего пара, τпсв (град. С) - температура прямой сетевой воды, τосв (град. С) - температура обратной сетевой воды по каждой единице работающего оборудования и т.д., на модели ТЭС, используя данные телеметрии, в режиме on-line посредством разработанного программно-аппаратного комплекса производят расчеты, в результате которых формируют рекомендации оперативному персоналу по оптимальной загрузке основного оборудования ТЭС, для ТЭС, не располагающих развитой системой сбора телеметрических данных в рамках АСУ ТП, предусматривают ручной ввод этих данных с последующим расчетом матрицы оптимальной загрузки основного оборудования ТЭС и на основе этой матрицы в режиме on-line формируют рекомендации оперативному персоналу, на шкале мощностей устанавливает текущую нагрузку электростанции и автоматически получают оптимальное распределение этой мощности между всеми находящимися в работе единицами оборудования. ! 2. Способ по п.1, отличающийся тем, что устанавливают текущую нагрузку электростанции посредством перемещения курсора с помощью мышки по шкале мощностей.

Claims (2)

1. Способ оптимального управления режимом загрузки основного оборудования тепловой электростанции (ТЭС), заключающийся в том, что в рамках АСУ ТП ТЭС в режиме реального времени производят сбор телеметрических данных текущих режимных параметров ТЭС, в частности: N (МВт) - текущая электрическая мощность электростанции, Рcп (ата) - давление свежего пара, Тcп (град. С) - температура свежего пара, Тов (град. С) - температура охлаждающей воды, Роп (ата) - давление отработавшего пара, τпсв (град. С) - температура прямой сетевой воды, τосв (град. С) - температура обратной сетевой воды по каждой единице работающего оборудования и т.д., на модели ТЭС, используя данные телеметрии, в режиме on-line посредством разработанного программно-аппаратного комплекса производят расчеты, в результате которых формируют рекомендации оперативному персоналу по оптимальной загрузке основного оборудования ТЭС, для ТЭС, не располагающих развитой системой сбора телеметрических данных в рамках АСУ ТП, предусматривают ручной ввод этих данных с последующим расчетом матрицы оптимальной загрузки основного оборудования ТЭС и на основе этой матрицы в режиме on-line формируют рекомендации оперативному персоналу, на шкале мощностей устанавливает текущую нагрузку электростанции и автоматически получают оптимальное распределение этой мощности между всеми находящимися в работе единицами оборудования.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что устанавливают текущую нагрузку электростанции посредством перемещения курсора с помощью мышки по шкале мощностей.
RU2010107509/06A 2010-03-01 2010-03-01 Способ оптимального управления режимом загрузки основного оборудования тепловой электростанции (тэс) RU2010107509A (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010107509/06A RU2010107509A (ru) 2010-03-01 2010-03-01 Способ оптимального управления режимом загрузки основного оборудования тепловой электростанции (тэс)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010107509/06A RU2010107509A (ru) 2010-03-01 2010-03-01 Способ оптимального управления режимом загрузки основного оборудования тепловой электростанции (тэс)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2010107509A true RU2010107509A (ru) 2011-09-10

Family

ID=44757259

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2010107509/06A RU2010107509A (ru) 2010-03-01 2010-03-01 Способ оптимального управления режимом загрузки основного оборудования тепловой электростанции (тэс)

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2010107509A (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2559416C2 (ru) * 2010-12-07 2015-08-10 Альстом Текнолоджи Лтд Оптимизированное интегрированное управление для электростанции, работающей на сжигании кислородного топлива

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2559416C2 (ru) * 2010-12-07 2015-08-10 Альстом Текнолоджи Лтд Оптимизированное интегрированное управление для электростанции, работающей на сжигании кислородного топлива

Similar Documents

Publication Publication Date Title
AlRafea et al. Integration of renewable energy sources into combined cycle power plants through electrolysis generated hydrogen in a new designed energy hub
CN103400209B (zh) 配电网检修实施方案优化方法
CN103473393B (zh) 一种考虑随机概率的输电裕度控制模型建模方法
MY167484A (en) Operation planning system
Shahinzadeh et al. Applications of Particle Swarm Optimization Algorithm to Solving the Economic Load Dispatch of Units in Power Systems with Valve-Point Effects.
CN102360181A (zh) 基于ga-sqp混合优化策略的低温热实时优化***
Mitridati et al. Optimal coupling of heat and electricity systems: A stochastic hierarchical approach
Xu et al. Data mining based plant-level load dispatching strategy for the coal-fired power plant coal-saving: A case study
CN104181900A (zh) 一种多能源介质分层动态调控方法
RU2010107509A (ru) Способ оптимального управления режимом загрузки основного оборудования тепловой электростанции (тэс)
Du Plessis Development of a supervisory system for maintaining the performance of remote energy management systems
EA201370014A1 (ru) Система распределенного производства электроэнергии, устройство и способ управления производством электроэнергии в такой системе
Buchheit et al. Production possibilities of a sustainable coal, wind, and small modular reactor hybrid energy system
Yunhui et al. Integrated energy system economic dispatch based on affine adjustable robust optimization
Navratil et al. Load distribution of heat source in production of heat and electricity
CN205263860U (zh) 一种基于遗传算法优化神经网络的风电功率预测***
Rendall Economic feasibility analysis of microgrids in Norway: An application of HOMER Pro
Peng et al. Power Supply Enterprises Purchase'Optimization Model Considering Risk in Smart Grid
Panxiang et al. Simulation and Research of Boiler Combustion Process Based On the Improved RBF Neural Network
De Ciechi Unsupervised clustering for the optimal battery sizing with different load and PV scenarios
Benato et al. Improving the energetic efficiency of wine cooperatives using their vine shoots
Mazzolini Engineering support system for sustainable optimization of automation task supervision
Kadam Simulation of demand-response power management in smart city
Jia et al. The Analysis and Application of the Monitor Model of Gasifier Temperature Based on the PSO Neural Network
Lee et al. 24 hour Load Forecasting using Combined Very-short-term and Short-term Multi-Variable Time-Series Model