В Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого в рамках программы «Приоритет 2030» разработали ПО для оптимизации работы теплоэлектростанций. Новый программный комплекс планируется внедрить на объекты энергетики всех крупных генерирующих компаний страны.

Как пояснил участник проекта, ассистент Высшей школы атомной и тепловой энергетики Константин Калмыков, сейчас на российских ТЭЦ применяют информационные системы, которые используют методы моделирования на основе нормативно-технической документации, которые устаревают, имеют ошибки и небалансы, а также описывают не все режимы работы ТЭЦ. Новое ПО основано на технологии нейронных сетей. В результате получается цифровая модель, которая может полностью описать тепловую схему станции с учетом как реальных характеристик, так и возможных технических ограничений. Это позволит прогнозировать нештатные ситуации на ТЭЦ, оценивая текущее состояние оборудования и скорость его износа, а также рассчитывать оптимальные режимы работы объекта. Комплекс уже апробирован на электростанциях ПАО «ТГК-1»: так, для Южной ТЭЦ ПО показало необходимость перераспределения тепловой нагрузки между блоками и электрической нагрузки внутри одной группы точек поставки. Экономия топлива для дневного режима работы станции составила 3,7 тонны условного топлива в час, или около 13,5 млн рублей в месяц в денежном эквиваленте.

Научный руководитель проекта, доцент Высшей школы атомной и тепловой энергетики Ирина Аникина подчеркнула, что повышение эффективности работы ТЭЦ является острой и актуальной проблемой: на объектах наблюдаются постоянные пережоги топлива, неэкономичная работа оборудования, незнание фактических характеристик оборудования; необходимость регулярного изменения режимов, вызванных профицитом мощностей во многих регионах РФ, и, как следствие, необходимостью работать на режимах с неполной или частичной загрузкой.

http://gtt.ru