автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.14, диссертация на тему:Система имитационного управления энергообъектами

На нравах рукописи

Михайлеико Сергей Ананьевич

СИСТЕМА ИМИТАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГООБЪЕКТАМИ

Специальность 05.13.14-Системы обработки информации и управления

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Красноярск 1998

Работа выполнена в Красноярском государственном техническом университете

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Боровков Валерий Михайлович

доктор технических наук, профессор Цапко Геннадий Павлович

доктор технических наук, профессор Демиденко Николай Данилович

Ведущая организация:

РАО "ЕЭС России" (Представительство "Сибирьэнерго", г. Красноярск)

Защита состоится " 20 " марта 1998 г. в "14" час. 00 мин. на заседании диссертационного совета Д.064.54.01 при Красноярском государственном техническом университете по адресу: 660074, Красноярск-74, ул. Киренского 26, ауд. Д 501.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Красноярского государственного технического университета.

Автореферат разослан" 13 " февраля 1998 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук,

профессор А.Н. Ловчиков

ОПЩЛЯ ХАРАКТЕРИСТИКА PAIÍOIM

Актуальность работы. Важная особенность >iicpi с 1 ики - ее pa tiuimc и направлении углубления системное : и, формировании совокупности сложных систем и особенностей управления этими сложными системами. Особенное"! i. жергетики как сложной системы ло конца не определена. Ü отличие от классических сложных систем, космонавтике, военно-оборонных систем, большинство целей п которых были сформулированы "сверху-вниз", энергетика развивалась естественным путем "снизу-вверх" и решала в первую очередь прагматическую задачу использования любых энергетических ресурсов в производственных процессах. Только в последние десятилетия специалисты в области энергетики начали осмысливать, что кроме создания отдельных энергетических объектов существует и сложная энергетическая система. В понятие энергетических объектов входит: котельные агрегаты, турбинные установки, энергоблоки, тепловая электрическая станция (ТЭС) в целом. Вместе с тем появилось и понимание, что полеченные теоретические результаты в области сложных систем не так просто использовать в энергетике с ее длительной предысторией и традициями. Поэтому в развитии и управлении сложной энергетической системы нередки перекосы, зависящие от обслуживающего и управленческого персонала.

Актуальность этого вопроса подчеркивается государственными планами России (РАО "ЕЭС России") в инвестициях, которые составят до 2000 т 3-5 млрд. долларов в год, а в последующей период до 2005 г. - 6-7 млрд. долларов. В ближайшие 6-8 лет предусматривается строительство 44 новых тепло- и гидростанций суммарной мощностью 45 млн КВт, планируется сооружение 45 подстанций и прокладка 9,5 тыс. км линий электропередач. Далее при потреблении электроэнергии на сравнительно низком уровне потребуется в ближайшее время 26 млрд долларов на энергосбережение и 6 млрд долларов на прокладку дополнительных линий электропередач. При высоком уровне потребле-тия необходимые затраты возрастут соответственно до 52 млрд, 12 млрд и 8 ллрд долларов. Около 70 % инвестиционных программ реализуется в соответ-;твии с государственными целевыми программами. При создании новых и модернизации существующих энергообъектов возрастают технические возможно-:ти и экономическая целесообразность исследования систем и их особенностей юведения, создания моделей, с помощью которых можно проводить анализ по-¡едения сложной системы с учетом взаимодействия с внешней средой, обяза-ельным присутствием человека-оператора. Получение той или иной модели юзможно лишь при наличии критериев эффективности, определенных пара-1етров, которые можно изменять и определять их влияние на критерии эффек-

гпиносгн. Огсюла следует, что создание системы управления сложными зиср-гообъиктами, гребуст создания математических моделей - совокупности формальных соотношений, определяющих зависимости критериев эффективности от изменяемых параметров. Энергообъект является эргатической (человеко-машинной) системой, то создание таких моделей требует от специалиста не только сведений о физико-химических закономерностях системы, но и знаний особенностей оператора и методов его обучения.

При этом одними из главных проблем теплоэнергетики являются: повышение эффективности использования органического топлива и надежности работы котельного оборудования. В настоящее время острота проблем усугубляется недостаточностью капиталовложений в развитие топливно-энергетического комплекса и одновременное решение экологических задач, связанных с уменьшением вредного воздействия энергетического оборудования на окружающую среду.

В содержание диссертации вошли материалы исследований, проводимых автором по научно-технической программе "Энергия" Минвуза СССР (19801992 г.г.), программе "Технические университеты России" и по проблеме 1.2.4. "Разработка и применение автоматизированного энергоблока ТЭС со всере-жимной системой управления мощностью", входящую в "Комплексную программу научно-технического прогресса стран-членов СЭВ на период до 2000 г.", а также в рамках хоздоговорных работ Красноярского государственного технического университета (1973-1997 г.г.).

Цель диссертации: Разработать систему имитационного управления технологическими процессами энергообъекта, позволяющей повысить надежность функционирования тепловых электростанций на основе оптимизации сжигания углей и автоматизации обучения операторов.

Цель достигается путем решения следующих задач:

1. Исследовать и оценить влияние качества углей и уровня квалификации операторов на показатели надежности и эффективности функционирования энергетических объектов.

2. Разработать методику имитационного управления сложными энергетическими системами, основанную на определении режимов их функционирования в пространстве технологических параметров и сопоставления им рациональных решений.

3. Создать методику построения системы оптимального распределения нагрузки между электростанциями при стохастической неопределенности об условиях производства и передачи электроэнергии.

4. Разработать имитационные модели прогнозирования и оптимизации показателей эффективности процесса обучения операторов энергетических объектов. Создать на этой основе информационные средства поддержки системы подготовки операторов энергетических объектов.

5. На основе имитационных алгоритмов оптимизации разработать методику формирования иерархической структуры управления, включая формирование состава смен операторов энергетических объектов.

6. Усовершенствовать топочный процесс - как главное средство целенаправленного воздействия на свойства образующихся продуктов сгорания углей в котолоагрегатах.

7. Внедрить имитационные модели принятия решений и рекомендации по оптимизации сжигания углей в управлении энергетическими объектами на тепловых электростанциях Красноярского края.

Научная новизна результатов диссертации. Впервые с позиций эргати-ческих систем и теории статистических решений разработано методическое и математическое обеспечение построения имитационных моделей управления сложными энергетическими объектами и обучения операторов, что позволило повысить надежность и эффективность функционирования тепловых электростанций.

Развит подход имитационного управления энергетическими объектами, обеспечивающий "обход" проблем их сложности путем сопоставления рациональных решений компактным областям в пространстве параметров условий функционирования изучаемых систем. Показано, что адекватными математическими средствами синтеза предложенных имитационных моделей принятия оешений являются непараметрические алгоритмы автоматической классификации и распознавания образов.

Впервые формализована проблема моделирования и оптимизации процесса обучения операторов энергетических объектов как задачи исследования временных процессов в дискретном пространстве макросостояний при априорной ^определенности и присущих им закономерностях и целевых установках при :интезе решений. Реализация разработанных имитационных моделей обучения юзволила на треть сократить время подготовки квалифицированных операторов энергетических объектов.

Впервые в практике управления энергетическими объектами сформулиро-аны и решены задачи оптимального формирования состава смен операторов и интеза иерархической структуры управления ТЭС, что создает методическую математическую основу построения автоматизированных систем их управления.

Экспериментально обоснованы положения о сущности термохимическом об-р;|Гн)1КИ минеральной части камско-ачмиских углей (КЛУ) н топочном процессе как о комплексе факторов целенаправленного воздействия на свойства образующихся минеральных остатков и газообразных составляющих.

Впервые установлена зависимость органо-минеральной массы, химического состава и свойств золы от степени окисленности березовского угля. Использовано поведение окисленных и щелочных углей при сжигании и дана оценка влияния их минеральной части на надежность работы котлоагрегатов.

Практическая ценность диссертации. Разработанные имитационные модели управления энергетическими объектами и обучения их операторов открывают возможность комплексной автоматизации с позиций человеко-машинной системы процессов производства и распределения электроэнергии на ТЭС. Ориентация имитационных моделей на уровень неполной информации об исследуемых процессах позволяет разработать на их основе типовую систему управления адаптируемую к различным энергетическим объектам.

Применение информационной системы моделирования и оптимизации процесса обучения операторов гарантирует сокращение времени и материальных затрат на подготовку, переподготовку операторов и повышение надежности системы управления энергетическими объектами.

Предложенные имитационные модели управления энергетическими объектами имеют самостоятельное значение и рекомендуются к использованию при синтезе и анализе сложных человеко-машинных систем принятия решений в условиях априорной неопределенности.

Определены оптимальные режимы предварительной температурно-временной обработки топлив ухудшенного состава, термохимической обработки минеральной части углей в топочном процессе и разработаны рекомендации, схемы и устройства реализации, позволяющие повысить надежность работы и экологическую безопасность котлоагрегатов.

Методы исследований. Основные теоретические и прикладные результаты диссертации получены на основе методологии системного анализа и теории статистических решений. В процессе реализации нового научного направления - исследования эргатических систем в энергетике, использовались методы теории вероятностей и математической статистики, математического программирования, непараметрических адаптивных систем, теории нечетких множеств и теории экспертонов.

Реализация результатов работы. Работа выполнена в рамках важнейших госбюджетных и хоздоговорных НИР и ее результаты изложены в соответст-

вующнх научно-технических отчетах и внедрены у заказчиков. Результаты исследований положены в основу создания центров по подготовке и переподготовке оперативного персонала ТЭС ОАО "Красноярскэнерго". Результаты натурных и расчетных исследований оптимизации топочного процесса при сжигании углей внедрены на Красноярской ТЭЦ-1, Назаровской ГРЭС и др. для уменьшения ущерба от шлакования и загрязнения поверхностей нагрева котлов. Разработанные на их основе рекомендации, схемы и устройства, защищенные авторскими свидетельствами, применены при проектировании котельных агрегатов серии Е-500 для КАУ.

Результаты диссертации используются при чтении курсов лекций: "Автоматизированные системы обработки информации и управления", "Основы эксплуатации ТЭС", "Котельные установки и парогенераторы" для студентов Красноярского государственного технического университета.

На защиту выносятся следующие тезисы:

1. Сформулирована общая математическая постановка задачи оптимизации эргатической системы управления энегообъектом в условиях неполной информации и проведен синтез ее структуры. В качестве основного критерия качества функционирования выбрана надежность, определяемая схемно-конструктив-ными особенностями оборудования, условиями автоматизации и уровнем подготовки оперативного персонала.

2. Предложены методы и системы подготовки к сжиганию канско-ачинских углей, повышающие надежность котлоагрегатов и снижающие интенсивность роста золовых отложений, количество окислов азота в дымовых газах в 2-2,5 раза при одинаковых условиях.

3. Для оценки энергетических характеристик ТЭС, надежности функционирования и оптимального синтеза иерархических систем управления разработан комплекс статистических и имитационных моделей, обладающих повышенной точностью и возможностью учета априорных данных.

4. Для учета вероятностного характера поступления и решения задач управления разработана имитационная модель оптимизации иерархической системы управления, позволяющая определить базовую структуру путем минимизации экономических затрат на ее эксплуатацию.

5. Применение принципов имитации и непараметрических методов позволило решить проблему сложности и неопределенности управления энергообъектами; предложен оригинальный подход построения имитационного управления с использованием системы обучения оперативного персонала.

6. Разработанные на основе исследований и длительного опыта эксплуатации основные рекомендации для проектирования и надежной работы котельных агрегатов при сжигании 1<АУ.

7. Предложена оптимизационная модель формирования коллектива операторов, учитывающая квалификацию операторов, ресурсы принятия решений н повышающая надежность человеко-машинной системы управления.

8. Разработанный диалоговый тренажер позволяет автоматизировать процесс обучения и переподготовки операторов в реальном масштабе времени на основе математических моделей обучения для различных уровней неопределенности относительно принимаемых решений. Основу математических моделей составляют условно-последовательные процедуры принятия решений с иерархической структурой анализа данных.

Апробация работы. Основные результаты работы представлялись, докладывались и обсуждались на:

Всесоюзных научно-технических конференциях "Влияния минеральной части энергетических топлив на условия работы парогенераторов" (г. Таллин, 1974, 1980, 1986);

региональной научно-практической конференции "Молодые ученые и специалисты народному хозяйству" (г. Томск, 1980);

краевой научно-технической конференции "Проблемы развития Канско-Ачинского топливно-энергетического комплекса" (г. Красноярск, 1976);

Всесоюзной конференции "Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров" (г. Пенза, 1991);

Всесоюзной научно-технической конференции "Разработка и внедрение технологии комбинированного производства тепловой и электрической энергии" (г. Ташкент, 1990);

научно-практической конференции (г. Красноярск, 1987);

Всесоюзной конференции (г. Красноярск, СибВТИ, 1991);

Всесоюзной конференции "Минеральная часть топлива, шлакование, загрязнение и очистка котлов" (г. Челябинск, 1992);

международных конференциях "Энергетический коллоквиум" (г. Дрезден, 1993, 1995);

научно-технической конференции с международным участием "Проблемы техники и технологий XXI века" (г. Красноярск, 1994);

научно-технических совещаниях по программе "Энергия" (г. Красноярск, 1984; г.Ленинград, 1985-1990);

научно-технической конференции "Организационные модели управления территориальными эиергосистемами"(г. Красноярск, 1997).

Основные положения и выводы но отдельным разделам работы закладывались и обсуждались также на научно-технических и научно-методических семинарах в следующих организациях: Назаровская ГРЭС (1976, 1980); Красноярская 'ГЭЦ-1 (1990, 1992); Красноярская ТЭЦ-2 (1993, 1994, 1997); ОАО "Красноярскэнерго" (1990-1996); КГ'ТУ (кафедра ГЭС, теплоэнергетический факультет) (1986, 1990, 1997).

Публикации. Результаты диссертации отражены в 102 печатных работах, в том числе: 2 монофафиях, 47 статьях и тезисах, 2 учебных пособиях, 30 авторских свидетельствах на изобретения, 5 патентных и 16 информационных листках ЦНТИ. Содержание работы включено также в 14 отчетов по НИР, в выполнении которых автор принимал непосредственное участие.

Структура и объем диссертации. Работа включает введение, шесть глав, заключение, список литературы из 273 наименований и приложения, содержащие отдельные результаты исследований и материалы, отображающие внедрение результатов.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность проблемы, рассматриваемой в диссертации, дана ее общая характеристика, определены цель и задачи исследований, выделены основные положения, имеющие новизну и практическую ценность.

Первая глава посвящена анализу функционирования энергообъектов, включая ТЭС, с позиций эргатической системы и направлена на определение структуры, особенностей и формализацию задач управления.

Рассматривая объект исследования как сложную систему проведен анализ задач управления энергооборудованием в режимах: нормальная работа в регу-тировочном диапазоне нафузки; остановки в резерв; пуски из различных теп-товых состояний; аварийные состояния.

В регулировочном диапазоне нафузки цели задач управления формируют-;я в соответствии с энергосистемными и внутрисистемными требованиями. Их реализация осуществляется посредством непрерывного регулирования, исполь-;уя автоматические средства, и дискретного управления с участием операторов. Основными энергосистемными задачами управления являются: поддержание и вменение электрической мощности энергооборудования по диспетчерскому рафику; перераспределение мощности между ними с целью повышения эко-

номичпостп ТЭС; поддержание статической характеристики "частота- мощность". При этом выполнение функций управления мощностью подчинено требованиям поддержания заданных технологических параметров энергооборудования ТЭС. Из рассматриваемого класса задач следует выделить выбор состава сжигаемого топлива, что делает актуальным изучение их энергетических характеристик.

Наиболее сложным являются пусковые режимы, задачи непрерывного и дискретного управления которыми направлены на сокращение затрат топлива и времени на выполнение пусков при заданных интервалах значений показателей оборудования. В отличие от режима нормальной работы энергооборудования при пуске ряд задач непрерывного управления связан с программным изменением расхода топлива, температур первичного и вторичного пара, давления пара.

Локализация аварийных ситуаций, повреждение оборудования или нарушение энергоснабжения потребителя реализуется дискретным управлением в соответствии с техническими условиями защиты.

Обосновывается необходимость создания иерархических автоматизированных систем для реализации взаимосвязанного комплекса задач контроля и управления состоянием энергообъектов. В этой системе оператор играет активную роль, обеспечивая формирование трудноформализуемых сведений и принятия решений с помощью информационных средств.

Участие человека в структуре системы управления позволяет согласовывать взаимодействие отдельных ее подсистем, тем самым повышая надежность функционирования энергообъекта. В подобном человеко-машинном комплексе оператор является обучающимся элементом, что придает системе управления свойства адаптации к изменяющимся условиям производства электроэнергии. С другой стороны, система предъявляет повышенные требования к квалификации управленческого персонала и физиологическим резервам организма, значение которых особенно проявляются в условиях нестационарных режимов эксплуатации энергооборудования.

Исследования энергообъектов с позиций системы управления показывает, что качество исполнения их функций определяется набором показателей: маневренность, надежность и эффективность, которые зависят от схемно-конструктивных особенностей оборудования, внешних условий (качество топлива, сезонность), характеристик системы управления. При этом определяющим показателем является надежность, формируемая на стадии проектирования, изготовления и эксплуатации. Узким звеном в надежности существующего

технологического оборудования являются котлоагрегаты. Надежность операторов в системе управления обуславливается: уровнем обучснпости и тренированности; степенью согласованности психофизиологических возможностей с технологическим оборудованием.

На основе результатов проведенного исследования сформулирована постановка задачи синтеза и анализа системы управления энергетическим объектом, всей диссертационной работы в целом. Система управления представляется н виде комплекса где <2 - управляемая, а 5 - управляющая подсистемы. Од-

носторонне взаимодействие подсистем, с точки зрения активного воздействия Ц (управления), позволяет характеризовать эффективность функционирования комплекса набором показателей Щ). Особенность комплекса состоит в реализации функций управления через оператора энергетического объекта, смену операторов, объединение которых в рамках организационной структуры

В) образует управленческий персонал ТЭС. Близость оптимальных управлений {/* и реализуемых и ¡{а) оператором аеА зависит не только от используемых математических средств поддержки принятия решений, но и уровня да квалификации специалиста. Если поставленная задача ееЕ требует участия в реализации управления коллектива операторов А'е, то качество решения

и/ (А'е) зависит от квалификации смены операторов и согласованности их действий В'е с Ве. Тогда общая постановка задачи оптимизации эргатической ;истемы управления энергетическим объектом представляется в виде

ех5(г (О

ЧаЧач^ ге£

и',, уд) V (2)

■де у'д, хед - заданные значения выходных и входных переменных энергообъ-кта, взаимосвязь между которыми описывается моделью

*е = Фе(*е> иЬ) * (3)

Таким образом, синтез системы управления энергетическим объектом [редполагает решение следующих задач:

1. Обоснование и выбор контролируемых и управляющих переменных нергетического объекта.

2. Создание системы обучения операторов для повышения уровня их ква-ификации.

X Сшпез оптимальной структуры управляющей системы, включая формирование смси операторов.

4. Ныбор оптимальных управлений в человеко-машинном комплексе в условиях неполной информации.

Во торой главе предлагаются оригинальные имитационные модели процессов функционирования ГЭС, охватывающие проблемы оценивания их энергетических характеристик и надежности, оптимизации распределения нагрузки между электростанциями и системы управления ими.

Гибридные модели оценивания энергетических характеристик.

Оценивание энергетических характеристик является необходимым этапом процесса формирования решения при производстве и распределении электроэнергии. Энергетические характеристики энергоблока определяют зависимость энергии от расхода и качества используемого топлива, температуры наружного воздуха и охлаждающей воды, особенностей тепловой схемы и оборудования ТЭС. Несмотря на то, что зависимость является многомерной, современные методы статистического анализа для ее восстановления не получили достойного применения в энергетических расчетах. Традиционная схема решения данной задачи состоит в построении нормативных характеристик энергоблока у = ц>(<р;(х -), ¡ = \,к) с введением в расчетные зависимости ц/(-) однофактор-ных либо многофакторных зависимостей фу(х-)> У = 1Д между параметрами

исследуемого объекта. Например, в формуле расхода твердого топлива на выработку электроэнергии по тепловому графику используются квадратичные зависимости электрической мощности турбоагрегата от тепловой нагрузки турбины, расхода и температуры сетевой воды.

Однако попытка обхода системной сложности путем декомпозиции изучаемой проблемы на более мелкие с последующей их детализацией сопряжена с появлением новых, не менее значимых трудностей (проблемы идентификации моделей, смещение искомых энергетических показателей в связи с нелинейным характером зависимости

Если подойти к проблеме оценивания энергетических характеристик с новых позиций, то следует считать используемые в традиционном подходе параметрические модели типа у=у(х, а) априорной информации наравне с экспериментальными данными V. Тогда предлагаемая методика синтеза гибридных моделей энергетических показателей ТЭС состоит в выполнении действий:

- по выборке V построить параметрическую модель у=ц/(х, а), а - статистические оценки параметров;

- сформировать по К статистическую выборку невязок

К1 = (х\ у(х') = У - \|/(х', а), (х',у')еУ);

- оценить по VI функцию невязок ц(х) с помощью непараметрической регрессии;

- построить гибридную модель в виде у = а) + ц(х).

Установлено значительное повышение точности оценивания по гибридным моделям коэффициентов полезного действия котла (на 20 %), мощности теплового потока (на 15 %).

Статистические модели оптимизации распределения нагрузки между электростанциями.

При распределении нагрузки УУ„ между п параллельно работающими ТЭС в условиях неопределенности потерь активной мощности проблему можно представить следующим образом. Пусть - стоимость израсходованного топ-

шва на 1-й ТЭС в единицу времени на производство активной мощности N°. Тричем в каждом /-м элементе электрической сети наблюдаются потери мощ-тости ¡у, = фу (Л7/1, г), зависящие от условий эксплуатации сети г, включая слиматические условия. Сложность контроля параметров г приводит к необхо-щмости статистического оценивания зависимостей типа ср,•(•), / = 1, п.

Примем в качестве показателя эффективности функционирования суммар-1ые издержки ТЭС на расход топлива при соблюдении баланса активных мощ-гостей. Тогда модель задачи оптимизации распределения нагрузки между ТЭС [редставляется в виде

««-¿ад'),

(4)

<р(№, 2) = -ф,.(Л7,г))-N„,N^0,1 = ¡Я

;=1

Известны итерационные алгоритмы решения подобных задач з улрощен-ой постановке, когда потери в электрической сети заданы. Для реализации бщей постановки задачи при неявно заданных функциях потерь активной ощности используются непараметрические процедуры условной оптимизации

= + 1 = 1^,7 = 1,2,..., (5)

М

|до веса (5'-( ) последовательных приближений /V,"(у), /= I, 2, ... к экстремуму

определяются через систему ядерных функций, отражающих соответствие промежуточных решений балансу мощностей и сохраняющих тенденцию сходимости к оптимальному решению;Д убывающие с ростом л- поисковые шаги.

Непараметрический итерационный алгоритм (5) позволяет автоматизировать процесс распределения нагрузки между электростанциями и обеспечивает отыскание локального экстремума. Для поиска глобального экстремума необходимо сочетать локальный поиск с известными эвристическими приемами. Например, осуществлять поиск из расчетных начальных условий. Эффективность приведенной методики оптимизации повышается, если в качестве начальных условий использовать решение упрощенной постановки задачи.

Предложенная методика обобщена при оптимизации распределения нагрузки между системой ТЭС и ГЭС. Наличие в энергосистеме гидроэлектростанций приводит к появлению зависимости между показателями функционирования системы в смежные циклы регулирования, что объясняется спецификой расхода водных ресурсов. Поэтому возникает необходимость разбиения временного интервала планирования распределения нагрузки на этапы, характеризующиеся относительным постоянством запасов гидроресурсов, и последующим расчетом для них оптимальных режимов функционирования энергосистемы. При этом размерность задачи оптимизации нагрузки возрастает в соответствии с количеством этапов планирования. Увеличивается количество ограничений за счет необходимости учета балансов и возрастает исходная неопределенность, связанная с условиями их формирования.

Экспериментальные расчеты по данным АО "Красноярскэнерго" подтвердили эффективность предложенной методики - сокращение времени расчета по сравнению с традиционным подходом на (30-40 %) при экспертной оценке повышения точности на 10 %.

Имитационное моделирование и оптимизация управляющей системы ТЭС.

Система управления ТЭС имеет иерархическую структуру, уровни которой определяются распределением функций управления при производстве тепловой и электрической энергии, а элементы соответствуют операторам энергоблоков, их сменам и специализированным службам электростанции. Каждый элемент управляющей системы выполняет свои функции, используя разнообразные ресурсы (технические, профессиональные).

Пусть А = (А;, у = 1, //) - множество задач управления в изучаемой системе, каждая из которых характеризуется вероятностью р(А^ и законом распреде-

ления р(ф интервалов времени между последовательным их появлением. Решение задачи А] осуществляется в м фрагменте Gj управляющей структуры С, который представляется в виде системы массового обслуживания с критерием эффективности оу=а; г, + где а,, (5, - соответственно потери производства, связанные с задержкой принятия решений и на содержание подсистемы Су. Количество задач г,-, находящихся в течении единицы времени на решении в подсистеме О, зависит от квалификации управленческого персонала и его технического обеспечения Ь1 (средства оргтехники, контроля и обработки данных В).

Тогда оптимизация иерархической структуры управляющей системы ТЭС в вероятностных условиях р(А/>(/,), ] = \, N состоит в решении задачи стохастического программирования

где .М - знак математического ожидания; Р - ограничение на ресурсы содержания системы управления.

Результатом решения задачи (6) является выбор количества уровней т ггруктуры, состава подсистем С) и распределения между ними технических ;редств управления ¿у, обеспечивающих минимизацию потерь при производст-зе электроэнергии в условиях ресурсных ограничений на содержание системы травления. Предлагается численный метод реализации сформулированной за-1ачи, состоящий в ее упрощении для нахождения базовой структуры иерархи-[еской системы управления с последующим уточнением решений в процессе [митациониого моделирования.

Параметры базовой структуры (состав управляющих подсистем оператив-юго принятия решений) при фиксированном количестве ее уровней находятся налитически из условия минимизации экономических потерь и затрат, связан-ых с функционированием системы управления. При этом предполагается, что е структура однородная, потоки задач - простейшие, а закон распределения ремени решения задач показательный.

На втором этапе, организуя вычислительный эксперимент в окрестности араметров базовой структуры, в процессе имитационного моделирования на-эдится рациональная структура системы управления ТЭС.

На основе разработанного подхода проведен анализ структуры системы травления ТЭС, что позволило предложить типовые требования к квалифика-4И операторов энергоблоков.

(6)

Модели оценивания и прогнозирования надежности энергообъектов.

Энергетические объекты, включая ТЭС, являются сложными организационно-техническими системами. Поэтому надежность их функционирования определяется не только параметрами технических средств производства электроэнергии, характеристик топлива и воды, но и характеристиками системы управления. Предлагаются новые вероятностные модели оценивания и прогнозирования надежности эксплуатации энергообъектов с позиций человеко-машинной системы, методов математической статистики и теории экспертонов.

Пусть J = 1,N - неаварийные состояния изучаемой системы, из которых возможен переход в аварийное состояние £а с вероятностью р/А). Причем такой подход происходит не мгновенно, а через некоторый интервал времени ту, если оператор не сможет принять и реализовать правильное решение. Естественно, что возникновение аварии зависит от сложности проблем свойственных состоянию 5а, квалификации оператора и технических средств поддержки принятия решений.

Следуя предложенной концептуальной модели обоснована возможность оценивания надежности энергообъекта выражением

Р(£) = 1 + рМ)Р(Х^) (7)

где р{т^) - вероятность устранения аварийной ситуации управленческим персоналом за время

Оценивание значений р/А), р(х}) осуществляется с помощью экспертонов Ру(Л) = ру(/1,а), р(х)) = р{\],<х),

соответствующих уровню уверенности а.

Методика прогнозирования надежности энергообъектов основана на ее сопоставлении с нормированным интервалом времени ХО между смежными отказами изучаемой системы и статистическом анализе временных их рядов. В результате исследований установлено, что адекватной математической моделью надежности является нестационарный процесс

ко=Ф/(>'('-1), т, (8)

восстанавливаемый по временным последовательностям отказов и соответствующих им значениям параметров х(/) условий эксплуатации системы. Для разработки статистической модели процесса (8) предлагается использовать непараметрические аппроксимации коллективного типа. Суть подхода состоит в поддержании последовательности упрощенных моделей процесса (8) относительно опорных ситуаций с дальнейшим их усреднением в коллективе решающих правил.

Преимущество разработанной методики состоит в высоком уровне помехозащищенности непараметрической модели надежности и возможности использовать ее в условиях малых выборок.

В третьей главе с единых теоретических позиции разрабатываются имитационные алгоритмы управления энергообъектамн, моделирования и оптимизации процесса обучения операторов,

Имитационное управление энергообъектом.

Развита на новый класс систем методика синтеза имитационного управления энергообъектами, позволяющая обойти проблемы сложности и априорной неопределенности с позиций теории классификации. Идея предлагаемого подхода состоит в сопоставлении режимам функционирования энергообъектов соответствующих рациональных траекторий управления.

Пусть У = (х' =(х(1-0, и' =и(х) \/хеТ' = [1-1',1), у' = у{1), 1 = -обучающая выборка положительного опыта достижения стабилизации либо достижения заданных значений энергетических характеристик _у(/) посредством выбора управлений и(т), те Г' при различных условиях х(М') функционирования энергообъекта. При однозначной зависимости между выходными и входными переменными энергообъекта компактному множеству начальных условий

управления (х) соответствует компактное множество значений энергетических характеристик 3{{у), которые можно достичь путем выбора эффективной траектории управления м(т), теТ\ принадлежащей одной из области (г/), у=1, N. Обозначим через гtj (т), т еГ - наиболее характерную (например, усредненную траекторию множества Зу.(н).

Тогда выбор эффективных управлений осуществляется посредством замены оптимизационной задачи операциями над множествами точек

и(т) = йДт), т е Г, если х(/ - [') е £/_,.(*). (9)

Методика синтеза решающего правила предполагает выполнение следующих действий:

1. Определить множества макросостояний начальных условий

У = 1, N по результатам классификации исходных данных (х', t = ],n) обучающей выборки V. Классификация осуществляется с помощью формальных алгоритмов на основе вводимой меры компактности множества точек либо используя информационного оператора.

2. Формирование множеств траекторий управления, соответствующих ■ (*),./= 1,Л', и расчет наиболее характерных траекторий

¡7;(т), те Г, j = \7n.

3. Разработка алгоритма распознавания образов, реализующего решающее правило (9).

Показано, что эффективная реализация данных этапов может быть осуществлена в рамках теории непараметрических методов классификации.

Оптимизация модели процесса обучения операторов.

Обучение является целенаправленным процессом, который реализуется с помощью итерационной процедуры

_ Мр

lim __г(Л(/(*))) = г(Л),

U(s)->/Vs=l,s'

где А, Л(-) - принятый алгоритм управления энергообъектом и алгоритм действий обучаемого оператора на s-м этапе обучения заключается в организации доступа оператора к полезной информации /(s), обеспечивающего при s—>s' тождественность (=) результатов ?-(•) объективному алгоритму управления. Система обучения характеризуется стратегией обучения Л/р, определяющей алгоритм обучения, его скорость ß и меру близости <///(fV0(r(A), г(А))) результатов г(А), г(А) (.У/- знак математического ожидания).

Тогда суть обучения состоит в минимизации ,//i(fVD) с помощью алгоритма обучения при ограничениях на физиологические возможности оператора. При этом отличие алгоритма обучения от традиционных оптимизационных процедур состоит в том, что решение является известным, а поисковые шаги образуют основу обучения.

С этих позиций, используя имитационную модель управления энергообъектом (алгоритм А), разработана методика обучения распознавания режимов его функционирования, что равнозначно получению навыков выбора рациональных управлений. Процесс обучения реализуется с помощью итерационной процедуры непараметрического типа, минимизирующей среднеквадратическое

расхождение между центральной (оптимальной) точкой х* одного из множеств

начальных условий SJ{x), j = 1, N и текущей 5 = 1,2,,.. В пассивном режиме обучения поисковые шаги формируются автоматически. А оператор имеет возможность проводить анализ формируемой траектории. В активном режиме поисковые движения формируются обучаемым. При этом неудачные шаги

оператора отсеиваются процедурой обучения и выдаются ему с соответствующими комментариями.

В качестве показателей эффективности обучения рекомендуются: вероятность ошибки распознавания контрольной выборки начальных условий; среднее расхождение траекторий л- = 1,2,... в пассивном и активном режимах обучения.

Статистические модели прогнозирования и оптимизации обучения операторов.

Подготовка операторов энергообъектов является динамическим процессом, контролируемым в дискретном времени / = 1, М. Считается, что в интервал времени t профессиональные знания обучаемого соответствуют одному из состояний множества 5,. Например, знания "неудовлетворительные" (£1(), "удовлетворительные" (З^), "хорошие" (£3(), "отличные" (З^,). Наличие у оператора того или иного состояния знания еБ, зависит от предыдущего состояния в момент времени (/-1) и параметров х, целенаправленного обучения, отражающих методику, учебную нагрузку и техническое обеспечение процесса обучения.

Тогда обучение оператора энергообъекта можно представить в виде логической схемы

1

МОД(х): (г = 1) (х,+1) (? = 1 +1) (<= к) V Т, (10)

где Л*'(+1(х/+1) - оператор перехода системы в одно из состояний ,+ь достижимых из Яц, под воздействием х,. При выполнении логического условия V: / < М - \ происходит переход по стрелке.

Имеется и полных реализаций процесса обучения V = \х'п (/), ,(/)), ( = 1,М-1, 1 = 1, п , где а(5/(г), 5",+1(0) - сведения об изменении уровня знаний

диспетчера из начального ДО) в состояние З^/) под воздействием х\. Каждая реализация выборки К соответствует процессу обучения 1-го оператора.

Для построения модели процесса обучения (10) по статистическим данным У использовались непараметрические алгоритмы распознавания образов. Нали-1ие модели позволяет при конкретных условиях обучения прогнозировать ди-гамику уровня знаний операторов и создает предпосылки оптимизации процес-:а обучения, которая в работе реализуется с позиций теории нечетких множеств.

При этом предполагается, что нечеткая цель задается в пространстве множества состояний S/ц модели (10), соответствующих уровням знания операторов на M этапе контроля процесса обучения. Разработанные на основе подхода За-де-Беллмана алгоритмы оптимизации обеспечивают для конкретных начальных уровней знания определение параметров процесса обучения.

Модель формирования коллектива операторов.

С позиций системного анализа рассматриваются проблемы формирования управленческих коллективов и распределения между его объектами задач принятия решений, которые сводятся к реализации процедуры условной оптимизации на конечном множестве вариантов. Предполагая наличие данных об условиях и результатах обучения диспетчеров энергосетей, синтезируется статистическая модель процесса их обучения и управления при нечетко заданных целевых установках.

Пусть A = (Aj, j = l,N) - множество задач управления энергообъектом,

решение которых возложено на коллектив V. Объекты коллектива соответствуют лицам принимающим решения (ЛПР) и характеризующихся показателями эффективности управления: надежность p/J) решения i-м членом коллектива j-й задачи; оперативность ?](/) принятия решений; ресурсы qj(i), v=2,k-l (материальные, энергетические, вычислительные и др.), используемые в процессе принятия решений; затраты qkj{i) на содержание /'-го члена коллектива.

Под надежностью понимается вероятность формирования членом коллектива решения из некоторой окрестности вокруг оптимального, т.е. надежность характеризует близость выбранных стратегий оператором к наиболее эффективной. Естественно, что надежность зависит от системы обучения членов коллектива и опыта их работы.

Без существенной потери общности рассматриваются последовательные процедуры принятия решений, которые составляют основу управления энергообъектами.

Тогда формирование смены операторов сводится к задаче условной оптимизации на конечном множестве альтернатив V

таxf[Pj(v), 1»)<Г, v = (11)

}=Т м

где qv - ограничения на показатели эффективности.

Показано, что эффективное решение данной задачи обеспечивается методом последовательного анализа и отсева вариантов без пошагового конструи-

рования решения, который основывается на процедуре целенаправленного перебора вариантов.

В четвертой главе исследуется вопрос развития технологии и техники сжигания углей Канско-Ачииского бассейна КАБ в зависимости от качества поступающего топлива.

Начало освоения углей КАБ сразу же было сопряжено с большими трудностями, возникающими в котлах с топками открытого типа (ПК-10, ГЖ-38) с твердым шлакоудалением, в связи с шлакованием радиционных и образованием связанных отложений на конвективных поверхностях нагрева. Перевод котлов ПК-38 Назаровской ГРЭС на жидкое шлакоудапение с улучшением аэродинамических характеристик топки не дал ожидаемых результатов (температуры газов перед конвективной шахтой не должна превышать 800-850 °С) без применения комплексных средств очистки поверхностей нагрева. Наиболее неудачной конструкцией является котел П-49 для блока 500 МВт, оснащенный полуоткрытой топкой с разомкнутой центральной пылесистемой. Основным недочетом открытых топок является недостаточная высота топочной камеры.

На основе результатов анализа реальных данных показано, что достаточно эффективным методом борьбы со шлакованием при сжигании этих углей явилась разработанная технология высокотемпературного сжигания в топках с жидким шлакоудалением (котлы ПКЭ-320,420 и 640).

Угли КАБ относятся в основном к бурым углям марки Б-1, Б-2 и Б-3 с влажностью от 21 % до 44 %, с несколько повышенной степенью углефикации. Они имеют в целом пониженную зольность (4-15 %), колеблющуюся в значительных пределах на месторождении. Выход летучих составляет 45-49 %. В соответствии с химическим составом изменяются температурные характеристики.

Особенностью канско-ачинских углей является высокое содержание окиси кальция. При сжигании угля одновременно с окислением органической массы происходит разрушение органоминеральных связей и окисление внутренних тонкодисперсионных элементов неорганической массы. В процессе этих преобразований промежуточные продукты обладают высокой химической активностью и при наличии тесного контакта между собой, характера термохимической обработки внутри горящей угольной частицы могут образовываться сложные, и в том числе легкоплавкие соединения. Установлено, что наиболее вероятными легкоплавкими компонентами летучей золы являются сложные соединения, образующиеся с участием сульфидной серы. Содержание сульфидной серы в летучей золе зависит от температуры сжигания, возрастает с увеличением объем-

ной доли водяных паров в топочной среде. Особенно велико содержание сульфидной серы при сжигании в режиме недостатка воздуха.

Освоение углей березовского месторождения было связано с определяющими особенностями: температурные характеристики золы керновых проб угля с зольностью 4-5 % достигают 1650-1700 °С, расплавы золы характеризуются высокой склонностью к кристаллизации при незначительном понижении температуры. Именно эти особенности определили выбор твердого шлакоудаления у котлов П-67 для блоков 800 МВт Березовской ГРЭС-1 и опытно-промышленного котла Е-500 Красноярской ТЭЦ-2 с тангенциальными топками.

Бесшлаковочный режим определяется: качеством готовой пыли; поддержанием оптимального, по условиям выгорания пыли скоростного режима работы горелок; равномерного распределения угольной пыли, как по отдельным горелкам, так и в самой горелке; общей аэродинамической структурой факела в топке; эффективностью и режимом работы средств очистки поверхностей нагрева.

Уменьшение шлакования ширм и конвективных поверхностей нагрева должно было обеспечиваться за счет низкой температуры газов на выходе из топки (П-67 перед ширмами v"=1070°C и для Е-500 за ширмами vu=930°C) и комплекса средств очистки. Кроме того, для котла П-67 предусмотрена подача 10-14 % газов рециркуляции в верхнюю часть топки. Большие габариты топочной камеры приводят к тому, что тангенциально расположенные горелки не обеспечивают достаточно эффективнрго закручивания потока, поэтому вялый газообмен. Температура газов на выходе из топки при нагрузке 800 МВт составляет 1120-1140 °С. В то же время экологичность котла не может быть обеспечена (750 мг/нм3 против 225 мг/нм3 по норме окислы азота. Выбросы оксидов серы CSOj =600-640 мг/нм3, что выше нормативных показателей

CSq2 =400 мг/нм3).

Установлено, что под слоем сажистого угля расположен окисленный уголь. Зависимость степени окисленности угля от глубины его залегания (рис. 1) определяется природно-климатическими условиями формирования пласта.

В случае окисленного выветривания обнаружены значительные изменения в органической массе угля при окисленности более 50 %.

Установлено, что при степени окисления угля > 60 % начинается уменьшение теплоты сгорания, а при достижении 90 % составляет примерно 25 % по отношению к средней по месторождению. Теплота сгорания коксовых остатков, полученных при 800 °С, не зависит от степени окисленности угля.

Рис. 1. Зависимость степени окисленности

березовского угля от глубины залегания

Показано, что снижение теплоты сгорания органической массы угля и реакционной способности (температура воспламенения угля увеличивается с 260 до 340 °С) в процессе окислительного выветривания происходит в результате ухудшения качества летучих веществ в связи с увеличением в их составе доли балластных и низкокалорийных кислородосодержащих соединений (Н20, С02, СО).

Химический состав золы и ее свойства зависят от степени окисленности угля. Повышение последней сопровождается увеличением содержания в золе суммы оксидов кальция и магния (с 55 до 85 %), уменьшением оксидов железа (с 30 до 8 %), кремния (с 10 до 4 %), алюминия (с 10 до 2 %), оксидов щелочных металлов (с 0,8 до 0,3 %). В сажистом угле происходит некоторое снижение оксидов кальция и магния (до 60 %) и увеличение оксидов железа, кремния, алюминия щелочных металлов. Все это определяется физико-химическими процессами в минеральной части, которые сопровождают окислительное выветривание угля и значительно перераспределяют ее составляющие по высоте ; угольного пласта.

Особенностями золы окисленного угля являются высокие температуры плавления (до 1500 °С) и жидкоплавкого состояния (выше 1600 °С); большой интервал А/=/3-/1 (более 600 °С); появление жидкой фазы при низких температурах (1000-1100 °С). По этим показателям зола высокозольных окисленных углей (А'Ь'П %)' сходна с материнской золой (Ас<5 %) неокислеиных канско-ачинских углей (рис. 2).

Степень окисленности, %

1-/„°С; 2-/2,°С; 3-/3,°С.

Рис. 2. Температурные характеристики золы березовского угля разной степени окисленности

Полученные результаты по характеристикам топлива, позволяют предопределить характер и последствия сжигания березовских углей разной степени окисленности, либо их смеси в топках энергетических котлов. Изменение элементного состава, снижение теплотворной и реакционной способностей ставят под сомнение возможность эффективного и надежного использования березовского угля в качестве энергетического топлива с применением существующих технологий и техники сжигания при ухудшении качества.

Перспективным способом повышения надежности работы котлов и энергетического использования бурых углей КАБ ухудшенного качества является их облагораживание путем предварительной термической обработки углей перед сжиганием.

Установлена зависимость интенсивности шлакования, загрязнения поверхностей нагрева и состава дымовых газов от температурного уровня предварительной обработки угля, температуры в топке, температуры газов на выходе из топки при сжигании угля разной степени окисленности. Интенсивность роста отложений при сжигании продуктов термообработки угля, независимо от степени окисленности, в 1,4*1,8 раза меньше, чем при сжигании исходного угля. Повышается экологическая чистота котлов за счет снижения содержания окислов азота в дымовых газах в 2-2,5 раза при неизменных температуре сжигания и избытке воздуха в топке.

На основе аналитических и экспериментальных результатов показано, что эффективное использование угля ухудшенного качества во многом определяется величиной температурно-временного режима его обработки. Температурный

режим обработки пылеугольиых частиц главным образом зависит от степени окисленности исходного угля. Разработана инженерная методика для определения предварительной термообработки угля в зависимости о его степени окисленности, размеров частиц и температуры сжигания в топке.

С этих позиций предложены системы подготовки к сжиганию канско-ачинских углей, обеспечивающие не только повышение надежности котлоагре-гатов и использование установленной мощности электростанций, но и создающие основу управления топочными процессами.

Экспериментальными исследованиями при сжигании углей с повышенным содержанием щелочных соединений установлено, что с увеличением содержания щелочей в угле > 0,2 % интенсивность загрязнений резко возрастает.

С учетом особенностей минеральной части угля уточнен процесс загрязнения и сформулированы необходимые технические требования, обеспечивающие надежную и эффективную работу топок.

Бесшлаковочный режим определяется: качеством готовой пыли; поддержанием оптимального, по условиям выгорания пыли скоростного режима работы горелок; равномерного распределения угольной пыли, как по отдельным горелкам, так и в самой горелке; общей аэродинамической структурой факела в топке; состава газовой среды в топке; эффективностью и режимом работы средств очистки поверхностей нагрева.

Пятая глава посвящается моделированию системы управления энергообъектом с учетом инженерно-психологических аспектов и созданию процесса проектирования этой системы.

При рассмотрении диагностики нарушения технологического процесса учитывают поведенческие функции оператора при считывании отображения информации х,-, /(х,-,дг,хк),/ = 1,Л, которую после разложения в ряд

я

представляют линейными членами 8х; = ^Гс^бху +6,-, где - характеризует

■=1,7=1

связь /-го параметра су-м. Система уравнений соответствует матрице ¡с^ |. Причем матрица связей | отражает функциональную характеристику, зарегистрированную в базе знаний. Свободный член определяется для переменных х„ выходящих за границу функциональной группы. По матрицам связи и вектора относительных отклонений параметров находится матричная характеристика вкладов в отклонение параметров.

Если из множества воспринятых оператором параметров первопричину ситуации обнаружить невозможно, то оператор переходит к анализу параметров, необъяснимых на основании множества М0 и формирует множество Mj<M0- На основании иерархического принципа формируется множество Мг- Выбирается один из параметров х2 из М2 в качестве исходного для диагностики. При этом в поле зрения оператора уже оказывается множество параметров Му. Если и на основании Мз нельзя сделать вывод о неисправности, то дополнительная информация запрашивается по параметру, оказывающему наибольшее влияние на отклонение х2. Процесс расширения рассматриваемой группы параметров продолжается до выхода на признаки, непосредственно указывающие на неисправность (рис. 3).

Действия оператора подчинены единой цели и организованы во времени и пространстве в виде плана действий. База знаний содержит матрицы связей параметров объекта управления и охватывает функциональные группы линейными уравнениями в отклонениях х=сх+Ь. При планировании действий оператор кроме знаний взаимосвязей должен представлять полный отклик на управляющее воздействие, а в пределах функциональной группы - отклонения внутренних и выходных переменных при изменении входной граничной переменной. Этот аспект знаний представляется системой уравнений X=QW, где X - вектор относительных отклонений параметров; W - вектор управляющих воздействий; Q - матрица коэффициентов системы уравнений. Элементы матрицы q,j характеризуют влияние j-ro управляющего воздействия на отклонение /-го параметра.

Планирование действий сводится к определению такого вектора управляющих воздействий W, который приводит к достижению требуемого изменения целевого параметра дгцтр при соблюдении ограничений на величину управляющих воздействий и отклонений параметров энергоблока (декларативные знания).

Величина воздействия определяется w}Zf-xnTfl quj, где quj - коэффициент влияния на цель. С учетом резерва по воздействиям находится wjt затем отклонения представительных параметров. На рис. 4 приведен алгоритм планирования действий. Принятие решений определяется как процесс выбора альтернативы из ряда возможных по аспектам "Риск", "Сложность". Набор критериев при рассмотрении соответствующего аспекта включает в себя функционально важные параметры энергообъекта.

Выделенные аспекты приведены к структурным показателям и представлены аналитически

A = F(kj, хцт)

Алюрнгм диагностирования неисправности

Алгоритм планирования действий

При заданном достижении экстремума для конкретной цели Лцехр(А:(та, - ку„)1кХтях, где п - номер альтернативы.

При моделировании системы управления обосновывается учет диагностических особенностей поведения оператора и его онтогенетические особенности. При этом иерархия информационного взаимодействия должна обеспечивать переходы априорной стратегии в зависимости от концептуальной обработки текущей информации. Вне зависимости от успехов создания искусственного интеллекта оператору необходимо отводить активную роль.

Процесс проектирования систем управления представляется как два параллельно развивающихся взаимодействующих процесса: процесс изменения состояния проектируемого объекта и процесс изменения состояния проектирующего коллектива лиц. Под состоянием проектируемого объекта понимаются этапы его жизненного цикла, под состояние проектирующего коллектива - наличие инструментария и ресурсов для дальнейшего проектирования.

Предлагается новый подход, основанный на пространственно-временной декомпозиции этих составляющих. Декомпозиция процесса проектирования во времени приводит к понятиям жизненного цикла объекта проектирования, этапам проектирования, элементарным составляющим жизненного цикла. Вводится понятие проектной ситуации, которая определяет последовательность действий.

Пространственная декомпозиция процесса проектирования приводит к полиструктурному описанию объекта проектирования и представлению проектирующей организации в виде распределенной иерархической структуры лиц, принимающих решения. Ясно, что эта иерархическая структура гомоморфна функциональной декомпозиции энергообъекта. В качестве элементов полиструктурного описания энергообъекта выделяют: функциональная структура; аппаратная структура; информационная структура; программно-алгоритмическая.

Каждая из перечисленных структур является иерархической, и в совокупности они описывают энергообъект, как объект проектирования с различной степенью подробности или на различных уровнях описания. Совместное рассмотрение пространственной и временной декомпозиции проектирования приводит к понятиям метаструктуры описания и параметрической метаструктуры энергообъекта. Метаструктура описания включает последовательность использования полиструктурного описания в процессе проектирования, параметриче-

екая метаструктура - взаимосвязь между параметрами элементов полиструктурного представления. Для осуществления процесса проектирования каждому элементу иерархической организационной структуры проектирования сопоставляется процесс выбора проектных решений в области его компетенции. Таким образом, процесс проектирования энергообъекта представляется в виде разворачивающего во времени (в соответствии с метаструктурой описания) процесса коллективного выбора проектных решений. При этом коллективный выбор осуществляется с учетом параметрической метаструктуры объекта проектирования и иерархической соподчиненности лиц, принимающих проектные решения.

Процесс проектирования реализуется на распределенной системе поддержки принятия решений, структурная схема которого представлена в разделе.

В шестой главе на основе анализа аварий и отказов в работе оборудования энергообъектов показано, что причиной аварий, либо их развития в значительном числе случаев являются неверные действия оперативного персонала (рис. 5). При этом характерным для операторов является два вида отказов: 1) оператор совершает неверные действия "механического" характера, путает ключи управления, забывает последовательность шагов алгоритма и при этом отключает, либо не включает соответствующую цепь; 2) оператор неверно понимает ситуацию. В этом случае ошибки оператора не носят случайный характер. Его действия были бы вполне уместны и при другой ситуации, которая актуализирована в его сознании, т.е. имеет место ошибка мышления.

и 100

1 80

н

2 60

и

§ 40

| 20

о

« О

87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 Годы, г

1 - всего; 2 - по вине персонала Рис. 5. Отказы в работе оборудования АО "Красноярскэнерго"

В процессе управления энергообъектами оперативный персонал сталкивается как с задачами, для которых алгоритм действий определен, так и с ситуациями, когда требуется принимать оперативные решения. Эффективность деятельности в случае нестандартной ситуации определяется имеющимися навыками принятия решений и обеспечивается информационными подсистемами АСУ.

Экспериментальные проверки показали, что оперативный персонал недостаточно владеет процедурами принятия решений, что является следствием определенной направленности обучения и тренировки. Существующая система отображения информации не активизирует его оперативное мышление. Для обеспечения эффективности принятия решений информационная система АСУ должна иметь как инструментальные программы экспресс-расчетов состояния объекта управления, так и модели деятельности оператора, активизирующие оперативное мышление.

Усложнение системы управления энергооборудованием, ужесточение требований к маневренности станций и отдельных блоков значительно повысили роль операторов, как звена в системе управления, их навыков и умения управления в постоянно меняющейся обстановке. Комплекс знаний оперативного персонала имеет подчиненный характер и должен быть связан с повышением качества управления, поэтому используются такие средства обучения, с помощью которых возможно представить все многообразие существующих режимов работы оборудования и активно влиять на них.

Большое внимание уделяется не только рассмотрению процесса освоения человеком одной определенной стратегии, но и перехода от одной стратегии к другой. Переход от алгоритмических методов решения задач к методам, учитывающим общую психологическую структуру деятельности, включающую набор неиспользуемых оператором решений, является существенно качественным скачком, позволяющим перейти на более высокий уровень работы с более высокими показателями надежностных характеристик деятельности.

Показано, что система подготовки оперативного персонала средствами обучения и тренировки принятия решений более эффективна при использовании модели объекта управления существенно упрощенной по отношению к поведенческим тренажерам и ориентированную на банк задач для обучения.

Тренажеры энергообъектов условно делятся на две группы. Первая включает в себя тренажеры без применения вычислительных средств, имитация технологического процесса отсутствует или значительно упрощена. Данные тренажеры предназначены для начальной подготовки операторов (студентов) и по-

зволяют обучить их первоначальным оперативным навыкам. Вторая группа включает в себя тренажеры на базе вычислительных комплексов с моделированием процессов, протекающих в энергооборудовании.

Наиболее сложную проблему представляет собой создание тренажера для переподготовки опытных операторов. Известно что, несмотря на большой опыт работы, они в большинстве случаев (до 80 %) являются виновниками аварий.

Персонал, проходящий подготовку н тренажере, условно делится на две группы: группу начинающих операторов и группу имеющих опыт работы. Как методическое обеспечение учебного процесса, так и требования к возможностям тренажера различны. Для начинающих операторов - обучение оперативным навыкам, действиям в стандартных ситуациях, передача им уже известных сведений об оборудовании и процессах протекающих в нем. Для опытных операторов - поддержание формы, обучение оперативному умению и работе в любой нестандартной ситуации получение нового знания об оборудовании и процессах, протекающих в нем.

С целью повышения надежности функционирования тепловых электрических станций путем снижения отказов в работе оборудования по вине оперативного персонала предлагается диалоговый тренажер на базе 1ВМ, обеспечивающий автоматизированное обучение и переподготовку операторов. Реализуется это за счет программного и учебно-методического обеспечения обучения на тренажерах котлов, турбин и блоков ГРЭС (описание дается для котлов).

Диалоговое обеспечение тренажера. Технологическая информация представляется обучаемому в виде фрагментов мнемосхем. Каждый фрагмент характеризует функционально законченную группу элементов основного и вспомогательного оборудования, например, пароводяной тракт, пылесистема, газовоздушный тракт и так далее. Конечный набор фрагментов мнемосхем, их элементный состав и обозначения уточнены и откорректированы совместно с опытными операторами станций.

Фрагменты мнемосхем представляются оператору в режиме как одного, так и двух "окон" для одновременного контроля параметров и воздействия на органы управления в разных функциональных группах оборудования. В верхней части экрана выведены основные параметры основного оборудования и их текущие количественные значения. В зависимости от выхода параметров за пределы установок предусмотрена звуковая сигнализация работа защит и блокировок в наблюдаемом объекте.

Математическая модель тренажера. Математическая модель тренажера отражает основные зависимости между параметрами и органами управления и

работает п реальном масштабе времени, который но желанию можно изменять. Объем органов управления и параметров эпергообьекта кшнеш от перечня технологических задач, которые необходимы для проведения процесса обучения.

Модель энергообъекта 'тестируется опытным опер;»гором-1еч>юло1ом пу-1ем решения указанного перечня технологических задач.

Учебно-методическое обеспечение. Для подготовки к обучению на тренажере и разбора ошибочных действий и неточностей, допущенных обучаемыми в процессе решения технологических задач, сформирован учебно-вспомогательный материал в виде набора деревьев оценки ситуаций (ДОС), диагностических таблиц, инструкций, схем объекта и предложена методика обучения. Сущность методики обучения сводится к следующему. Рассмотрено несколько стратегий решения задачи, которые формализуются с помощью психологических факторов сложности решения. Поэтому для процесса обучения предложено несколько модификаций моделей энергообъекта.

Так на модели с полностью открытыми параметрами о состоянии объекта проводится ознакомительная часть. При этом эта модель работает с исправным оборудованием объекта. На другой модели открыты лишь головные параметры, а параметры функциональных групп оборудования закрыты знаком "?", происходит обучение, связанное с последовательным освоением стратегий решения задач по высокоспециализированной стратегии. В этом случае оператор имеет возможность открывать любые параметры, необходимые ему в процессе решения задачи. Эта модель также работает с исправным оборудованием объекта. На модели с открытыми лишь головными параметрами и задачами, связанными с неисправностями в оборудовании и искажениями информации объекта предлагается проводить обучение с осознанием взаимопереходов стратегий решения в зависимости от сложности задач.

Анализ и обработка результатов и процесса обучения. Оценка действий обучаемого строится на регистрации следующих моментов процесса решения: последовательный вызов оператором фрагментов мнемосхем и выполнение в них действия; конечные количественные значения основных параметров после решения задачи, а также их значения в процессе решения; момент срабатывания аварийной сигнализации и время ее действия; общее время решения задачи.

При сравнении оптимального протокола с протоколом реальным выявляются различные рассогласования. Данная регистрация по сдаче представляет :обой "твердую копию" решения задачи оператором. Для анализа процесса эбучения предусматривается дальнейшая обработка протоколов решений с це-

лью выделение различных стратегий решений у оператора. Разбор ошибочных действий обучаемого производится с привлечением традиционного материала: инструкций по эксплуатации; схемы объекта; наглядных пособий. Предлагается использовать также ДОС, где на качественном уровне представляется модель объекта от любой первопричины до возможных последствий. На каждую технологическую задачу имеется соответствующее ДОС, хотя нескольким задачам может соответствовать одно ДОС и наоборот.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Совершенствование системы управления энергообъектами является актуальным направлением развития производительных сил региона.

В диссертации впервые с единых методических и теоретических позиций разработаны имитационные системы управления энергообъектами и обучения оперативного персонала, обеспечивающие повышение надежности технологических процессов и эксплуатации тепловых электростанций. Сформулированная цель диссертации достигнута, основные результаты исследований следующие:

1. Для формулировки общей математической постановки задачи оптимизации исследуемой эргатической системы управления энергетическим объектом осуществлен анализ закономерностей его функционирования, что позволило определить структуру основных задач управления: обоснование и выбор контролируемых и управляемых переменных энергетического объекта; синтез оптимальной структуры управляющей системы, включая формирование состава смен операторов; создание системы обучения операторов; выбор оптимальных управлений в человеко-машинной системе в условиях неполной информации. При этом основным критерием качества функционирования системы управления энергетическим объектом является надежность, которая определяется схемно-конструктивными особенностями оборудования, условиями автоматизации и подготовки оперативного персонала.

2. Разработаны методы и системы подготовки топлива к сжиганию канско-ачинских углей, обеспечивающие не только повышение надежности котлоагре-гатов и использование установленной мощности электростанций, но и создающие основу управления топочными процессами. Определен высокоэффективный способ решения проблемы повышения надежности работы котлов и энергетического использования бурых углей ухудшенного качества путем их предварительной термической обработки. Это позволяет снизить в 1,4-1,8 раза интенсивность роста отложений при сжигании продуктов термообработки угля

независимо от степени его окисления. Повышается экологическая чистота котлов за счет снижения окислов азота в дымовых газах в 2-2,5 раза.

3. Разработан комплекс статистических и имитационных моделей, охватывающих проблему оценивания энергетических характеристик тепловых электростанций, надежность функционирования энергообъектов и оптимального синтеза иерархических систем их управления. В отличие от традиционных методов предлагаемые гибридные модели прогнозирования энергетических показателей ТЭС по данным условий их эксплуатации обладают повышенной точностью и позволяют в наиболее полном объеме учитывать априорные сведения. С позиций непараметрических методов условной оптимизации создана методика распределения нагрузки между электростанциями, обеспечивающая автоматизацию процесса решения задачи и высокую вычислительную эффективность по сравнению с традиционными схемами.

4. Разработана имитационная модель оптимизации иерархической системы управления ТЭС, учитывающая вероятностный характер поступления и решения задач управления. Суть предлагаемой методики состоит в нахождении базовой структуры системы управления путем минимизации экономических затрат на ее эксплуатацию с последующим уточнением структуры в процессе вычислительного эксперимента.

5. Тепловая электростанция принадлежит к классу организационно-технических систем, основным показателем функционирования которых является надежность. Предложены вероятностные оценки надежности эксплуатации ТЭС с позиций человеко-машинной системы математической статистики и теории экспертонов.

6. Перспективным направлением "обхода" проблем сложности и неопределенности управления энергообъектами является использование принципов имитации систем и непараметрических методов принятия решений. Предложен оригинальный подход построения человеко-машинной системы имитационного управления энергообъектами, сопоставляющий режимам их функционирования соответствующие рациональные траектории управления. Практическая значимость данной методики имитационного управления энергообъектами состоит в возможности ее использования в системе обучения оперативного персонала. Создано методическое и алгоритмическое обеспечение автоматизированной системы подготовки операторов технологического процесса ТЭС, позволяющее осуществлять контроль, прогнозирование и оптимизацию обучения специалистов.

7. Для повышения надежности человеко-машинной системы управления сложными энергообъектами предложена оптимизационная модель формирования коллектива дежурной смены ГЭС, учитывающая их квалификацию и ресурсы принятия решении.

8. Для реализации системы повышения надежности функционирования ГЭС за счет снижения уровня отказов оборудования по вине оперативного персонала разработан диалоговый тренажер на базе персональных компьютеров типа IBM, позволяющий автоматизировать процесс обучения и переподготовки операторов. Реализация технологических задач управления осуществляется в реальном масштабе времени на основе математических моделей, обеспечивающих процесс обучения для различных уровней неопределенности относительно условий принимаемых решений. Основу математических моделей составляют условно-последовательные процедуры принятия решений с иерархической структурой анализа данных, что позволяет использовать объективную информацию и полезные субъективные сведения оператора, определяющие его квалификацию. Гибкость структуры имитационных моделей деятельности оператора и возможность учета его опыта, обеспечивают их адаптацию к различным энергообъектам при создании автоматизированных систем обучения.

9. Теоретическая и практическая значимость научных результатов диссертации подтверждается эффективностью их внедрения на тепловых электростанциях Красноярского края.

Основные публикации по теме диссертации:

Монографии:

1. Иванников В.М., Михайленко С.А. Имитационные методы моделирования и управления в энергосистемах. Научное издание.- Красноярск: КГТУ, 1997,- 196 с.

2. Лапко A.B., Михайленко С.А. и др. Автоматизация научных исследований .- Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996.- 270 с.

Статьи, изобретения, тезисы докладов:

3. Шпиков A.A., Михайленко С.А. Автоматизация процесса обучения в теплоэнергетике. Вестник Красноярского государственного технического университета, сб. науч. трудов, вып. 5, Красноярск, 1996.- с. 143-144.

4. Михайленко С.А. Роль оператора в управлении электрической станции. Вестник Красноярского государственного технического университета. Сб. науч. трудов, вып. 5. Красноярск, 1996,- с. 144-145.

5. Деринг U.C., Михайленко С.А., Дубровский В.А. Освоение сжигания углей Канско-Ачинского бассейна. Вестник Красноярского государственного технического университета. Сб. науч. трудов, вып. 5, Красноярск, 1996.-с.72-77.

6. Михайленко С.Л. Оп тимизация процессов обучения и формирования коллектива, управляющего энергоблоком. Информатика и системы управления. Сб. науч. трудов. Вып. 2. Красноярск, 1997,- с. 109-1 18.

7. Михайленко С.А. Система имитационного управления энергоблоком. Информатика и системы управления. Сб. науч. трудов. Вып. 2. Красноярск, 1997.-е. 242-249.

8.Иванников В.М., Михайленко С.А. Статические модели оптимального распределения нагрузки между электростанциями. Информатика и системы управления. Сб. науч. трудов. Вып. 2. Красноярск, 1997.- с. 269-274.

9. Михайленко С.А. Обучение и формирование коллектива, управляющего энергоблоком. Организационные модели управления территориальными энергосистемами. Сб. докладов научно-технической конференции. Красноярск, 1997,- с. 3-12.

10. Иванников В.М., Михайленко С.А. Модели оптимального распределения нагрузки между электростанциями. Организационные модели управления территориальными энергосистемами. Сб. докладов научно-технической конференции. Красноярск, 1997.- с. 50-55.

11. Михайленко С.А. Имитационное управление энергоблоком. Организационные модели управления территориальными энергосистемами. Сб. докладов научно-техн. конференции. Красноярск, 1997,- с. 107-114.

12. Шпиков A.A., Михайленко С.А. Диалоговый тренажер на базе IBM для барабанного котлоаграгата. Проблемы техники и технологий XXI века. Тезисы докладов научно-техн. конф. С международным участием 22-25 марта 1994 г. Красноярск, 1994.- с. 55-69.

13. Михайленко С.А., Шпиков A.A. Контроль и управление процессом обучения операторов. Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров. Тезисы докл. IV Всесоюзной конференции 5-7 сентября 1991г. Пенза, 1991.-е. 57-58.

14. Михайленко С.А. Гордиенко H.H. и др. Проект автоматизации системы учета теплоэнергии на ТЭЦ Сб. науч. трудов, научно-практической конференции "Достижения науки и техники - развитию г. Красноярска". Красноярск, 1997.- с. 41-44.

15. Михайленко С.А., Дубровский В.А., Вахтель А.К. Методика исследования спекания проб летучей золы в различных газовых средах// Результаты ис-

следования процессов сжигания канско-ачинских углей. Красноярск: КрПИ. 1973.- с. 6-9.

16. Луиегов К.А., Алехнович А.Н., Михайленко С.А. Исследование на огневой модели аэродинамики топочной камеры блока 500 МВт Назаровской ГРЭС// Результаты исследования процессов сжигания канско-ачииских углей. Красноярск: КрПИ. 1974,- с. 79-86.

17. Михайленко С.А., Деринг И.С., Дубровский В.А. Оценка доли влияния процессов сульфатизации и спекания на упрочнение золовых отложений при сжигании канско-ачинских углей// Влияние минеральной части энергетических топлив на условия работы парогенераторов. Таллин: ТапГШ. 1974,- с. 48-55.

18. Деринг И.С., Михайленко С.А., Вахтель А.К. Результаты стендовых исследований низкотемпературного сжигания березовского угля// Результаты исследования процессов сжигания канско-ачинских углей. Красноярск: КрПИ. 1975,-с. 24-28.

19. Михайленко С.А., Дубровский В.А. Результаты исследования влияния малых концентраций сернистого ангидрида на упрочнение золовых отложений с высоким содержанием окиси кальция// Тезисы докладов на научно-техн. конф. по проблемам развития КАТЭКа, ч. 2. Красноярск: 1976.- с. 27-31.

20. Кокаулина Э.В., Логвиненко А.Т., Михайленко С.А. Минералогический состав и гидрационная активность березовского бурого угля, полученного при разных температурах// Тезисы докл. на научн. техн. конф. по проблемам развития КАТЭКа, ч. 2. Красноярск: 1976.- с. 124-129.

21. Михайленко С.А., Вахтель А.К., Деринг И.С., Едемский О.Н. Сравнительный анализ работы парогенераторов различных конструкций, сжигающих угли Канско-Ачинского бассейна// БУ (ВИНИТИ) "Депонированные рукописи". 1979, №2, с. 133.-20 с.

22. Кокаулина Э.В., Михайленко С.А., Совинкина М.А. Изменения в минеральной части углей Абанского, Итатского и Урюпского месторождений под воздействием высокой температуры // Тезисы докладов на Всесоюзной конференции "Влияние минеральной части энергетических топлив на условия работы парогенераторов". Т. А. Таллин: ТалПИ. 1980.- с. 9-14.

23. Михайленко С.А. Влияние газовой среды в процессе сжигания назаров-ского угля на особенность летучей золы //Материалы 1П региональной научно-практической конференции "Молодые ученые и специалисты". Т. 1. Томск: ТомУ, 1980.- с. 46-49.

24. Лебедев И.К., Заворин A.C., Михайленко С.А. О факторах температурной обработки минеральной части канско-ачинских углей в топочном процессе

//Тезисы докл. III Всесоюзном комф. "Влияние минеральной части энергетических топлив на условия работы парогенераторов". Т. Д. Таллин: Тал ПИ. 1980.-с. I 10-1 15.

25. Лебедев И.К., Михайленко С.Л., Федецкий И.И. О возможности образования сульфидов железа и кальция в продуктах сжигания иазаровского угля // Рукопись депонирована в информэнсрго, № Д/765. 1980,- 16 с.

26. Михайленко С.А., Лебедев И.К. Влияние газовой среды на склонность золы к загрязнению поверхностей нагрева котлов// Теплоэнергетика. 1982, №1,-с. 21-23.

27. Михайленко С.А., Лебедев И.К., Заворин A.C. Влияние водяных паров на активность летучей золы угля Иазаровского месторождения// Вопросы сжигания топлив парогенераторах. Барнаул: 1982,- с. 120-126.

28. Яцевич Б.А., Михайленко С.А., Едемский О.Н. Сжигание углей Березовского месторождения с повышенным содержанием щелочных соединений// Депонир. рукопись в Информэнерго. Библиограф, указатель ВИНИТИ, № 10, 1986.-с. 168,- 17 с.

29. Дубровский В.А., Князев A.A., Михайленко С.А. К вопросу улучшения использования мощностей энергетического оборудования// Комплексное внедрение новых форм и методов хозяйствования. Краевая научно-техническая конференция, 24-25 апреля 1986 г. Красноярск: 1986,- с. 55-57.

30. Дубровский В.А, Михайленко С.А., Яцевич Б.А. Образование золовых отложений при сжигании углей Березовского месторождения с повышенным содержанием щелочных соединений //Тезисы докл. IV Всесоюзн. Конференции "Влияние минеральной части энергетических топлив на условия работы котло-агрегатов". Таллин: ТалПИ. 1986.- с. 20-25.

31. Дубровский В.А., Михайленко С.А., Потехин Г.А. и др. Особенности поведения органической и минеральной составляющих березовских окисленных и щелочных углей при вентилируемом размоле// Тезисы докл. IV Всесоюзной конференции "Влияние минеральной части энергетических топлив на условия работы котлоагрегатов". Таллин: ТалПИ. 1986.-е. 14-19.

32. Дубровский В .А., Потехин Г.А., Михайленко С.А. Влияние окисленного выветривания на состав и свойства золы березовского угля// Тезисы докл. IV Всесоюзной конференции "Влияние минеральной части энергетических топлив на условия работы котлоагрегатов". Таллин: ТалПИ. 1986.- с. 8-14.

33. Михайленко С.А., Князев A.A., Дубровский В.А. Пути повышения эффективности использования котельного оборудования электростанций// Тезисы докл. научн-практич. конф. 19-20 июня 1987 г.- Красноярск: 1987,- с. 129-130.

34. Дубровский H.A., Михайленко С.Л. и др. Сажистые угли Каиско-Ачниск'ого бассейна и возможности их использования в народном хозяйстве// Тезисы докл. конф. "Использование отходов химических и энергетических производств в промышленности". Красноярск: 1987.- с. 64-65.

35. Михайленко С.А., Дубровский В.А., Бойко Е.А. О рациональном использовании окисленных углей Канско-Ачинского бассейна //Всесоюзная конференция "Комплексное использование углей СССР в народном хозяйстве". Иркутск: ИГ СОАН СССР, 1989.- с. 23-25.

36. Михайленко С.А., Дубровский В.А., Бойко Е.А. Система подготовки углей для котлов с жидким шлакоудалением// Всесоюзн. Конференция "Разработка и внедрение технологии комбинированного производства тепловой и электрической энергии". Ташкент: ТЛИ. 1990.- с. 59-65.

37. Михайленко С.А., Дубровский В.А., Бойко Е.А. Система подготовки углей для котлов БКЗ-320-140 Красноярской ТЭЦ-1// Тезисы докл. Всесоюзн. Конференции "Проблемы использования канско-ачинских углей в энергетике". Красноярск: СибВТИ. 1991.-е. 51-52.

38. Михайленко С.А., Иванников В.М., Харламов В.А. Опьгг эксплуатации тягодутьевого оборудования в Красноярской энергосистеме// Всесоюзн. научно-технический семинар с межд. участием "Повышение эффективности тягодутьевого оборудования для энергетики и машиностроения". Красноярск: КрПИ, 1991.-39-41.

39. Михайленко С.А., Деринг И.С., Бойко Е.А. Глубокая термоподготовка угольной пыли - путь уменьшения и улучшения экологической частоты паровых котлов// Тезисы докл. Всесоюзн. конференции "Минеральная часть топлива, шлакование, загрязнение и очистка котлов".Челябинск:УралВТИ, 1992.-c.14.

40. Михайленко С.А., Бойко Е.А., Дубровский В.А. Исследование процесса предварительной термической подготовки канско-ачинских углей на основе их комплексного термического анализа// "Гидродинамика больших скоростей (теплоэнергетика)". Сб. науч. трудов. Красноярск: КрПИ. 1992.- с. 36-44.

41. Михайленко С.А., Бойко Е.А., Дубровский В.А. Совершенствование технологии подготовки канско-ачинских углей при их энергетическом использовании// Тезисы докл. научно-техн. конф. с международным участием "Проблемы техники и технологий XXI века". Красноярск: КГТУ. 1994,- с. 13-20.

42. Михайленко С.А. Модель оценки надежности эксплуатации тепловых электрических станций// Вестник КГТУ. Вып 8. "Проблемы развития теплоэнергетики и пути их решения". Красноярск: КГТУ. 1997.- с. 114-116.

4 I

43. Михайленко С.Л. Модель обучения операторов на основе имитационных алгоритмов управления энергоблоком// Вестник К1ТУ. Выи X. "11роблемы развития теплоэнергетики и пугн их решения". Красноярск: КГТУ. 1997.- с. 203-205.

44. Михайленко С.Д., Бойко Е.А. Повышение эффективности и надежности работы паровых котлов// Вестник КГТУ. Вып 8. "Проблемы развития теплоэнергетики и пути их решения". Красноярск: КГТУ. 1997.- с. 127-132.

45. Михайленко С.А. Диалоговый тренажер на базе IBM// Информ. листок, № 502-94,- Красноярск: ЦНТИ, 1994,- 6 с.

46. S. Michajlenko, Е. Bojko, W. Dubrowskij Die Verbesserung der Technologie der Aufbereitung fester Brennstoffs zur Senkung von Ausfaellen in Waermek--aft werken// 25 Kraftwerkstechnisches Kolloquium. Deutschland, Dresden, 1993.

47. Михайленко C.A., Деринг И.С. и др. Глубокая термоподготовка уголь-юй пыли — путь уменьшения шлакования и вредных выбросов паровых кот-юв//Энергетик.- 1994, № 1.- с. 5-6.

48. S. Michajlenko, Е. Bojko, W. Dubrowskij. Nutzung der Kohlegewinungsab-'aelle des Kohlebeckens Kansk-Atschinsk in Waermekraftwerken// 27 Kraftwerk-;technisches Kolloquium. Deutschland, Dresden, 1995.

49. Михайленко С.А. Топка с улучшенной конструкцией камеры сгорания// Информационный листок, № 714-93.- Красноярск: ЦНТИ, 1993,- 4 с.

50. A.c. № 1270420 СССР, МКИ3 F 23 С 5/32. Циклонная топка /В.А. Дуб-ювекий, С.А. Михайленко и др. //Открытия. Изобретения. 1986. Бюл. № 42.

51. A.c. № 1379569 СССР, МКИ3 F 23 С 5/08. Топка котла /С.А. Михайлен-:о, В.А. Дубровский и др. //Открытия. Изобретения. 1987. Бюл. № 9.

52. A.c. № 1322001 СССР, МКИ3 F 23 С 6/04. Топочное устройство /В.А. (убровский, С.А. Михайленко и др. //Открытия. Изобретения. 1987. Бюл. № 25.

53. A.c. № 1372153 СССР, МКИ3 F 23 К 1/00. Система пылеприготовления отла /С.А. Михайленко, В.А. Дубровский и др. //Открытия. Изобретения. 1987. 1юл. № 5.

54. A.c. № 1521987 СССР, МКИ3 F 22 В 37/00. Котельный агрегат /С.А. Михайленко, В.А. Дубровский и др. //Открытия. Изобретения. 1989. Бюл. № 42.

55. A.c. № 1774132 СССР, МКИ3 F 23 К 1/00. Делитель-пылеконцентратор 2Л. Михайленко и др. //Открытия. Изобретения. 1992. Бюл. № 41.

56. A.c. № 1830436 СССР, МКИ3 F 23 К 1/00. Система пылеприготовления отла /С.А. Михайленко и др. //Открытия. Изобретения. 1992. Бюл. № 28.

57. A.c. № 1751603 СССР, МКИ3 F 23 К 1/00. Делитель-пылеконцентратор Z.A. Михайленко и др. //Открытия. Изобретения. 1992. Бюл. № 28.

58. Л.с. № I 740885 СССР, МКИ3 !• 23 К 1/00. Нылскопцснтратор /СЛ. Ми-хайлспко и др. //Открытия. Изобретения. 1992. Нюл. № 22.

59. Патент. № 1740869. Россия. Г 23 С 5/08. Топочное устройство./В.Л. Дубровский, С.Л. Мпхайлепко и др.//Роспатент. 1994. Кюл. № 2260. Патецг. № 2088851. Россия. Г 23 К 1/00. Котельный агрегат./С.А. Ми-

хайленко, В.А. Дубровский и др. //Роспатент. 1994. Бюл. № 24.

61. Михайленко С.А., Деринг И.С. и др. Полупромышленный стенд по энергетическому использованию углей и получению продуктов их термической переработки.//Информ. листок. № 827-93.- Красноярск: ЦНТИ, 1993,- 4 с.

62. Михайленко С.А. и др. Способ глубокой термоподготовки угольной пыли и система подготовки и сжигания угля.// Информ. листок. № 88-96,-Красноярск: ЦНТИ, 1996.- 3 с.

/3 г** >

Л/ г <** о .

Ч/

государственный комитет общего и профессионального образования российской федерации

Красноярский государственный технический университет

На правах рукописи

МИХАИЛЕНКО СЕРГЕИ АНАНЬЕВИЧ

удк 681.513+621.315.175

СИСТЕМА ИМИТАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГООБЪЕКТАМИ

Специальность 05.13.14 -Системы обработки информации и управления

■ ^ -14 $3

на соискание ученой степени доктора технических наук

Красноярск 1997

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 5

1. АНАЛИЗ И ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ ТЭС 14

1.1. Особенности эксплуатации тепловых электрических станций 14

1.2. Задачи управления энергооборудованием ТЭС 19

1.3. Структура системы управления ТЭС 22

1.3.1. Анализ работы ТЭС как объекта управления 25

1.3.2. Системы управления энергообъектами 32

1.3.3. Управление на электростанциях с поперечными связями 3 8

1.3.4. Автоматизация в системе управления ТЭС 42

1.4. Проблемы управления режимами работы ТЭС 46

1.5. Анализ задачи обеспечения надежности эксплуатации ТЭС 50

1.6. Общая постановка задачи синтеза и анализа системы управления энергетическим объектом 57

1.7. Выводы 60

2. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ТЭС 62

2.1. Принципы имитационного моделирования 62

2.2. Структура имитационных моделей 64

2.3. Гибридные модели оценивания энергетических характеристик ТЭС 68

2.4. Статистическая модель оптимального распределения нагрузки между параллельно работающими ТЭС 72

2.5. Непараметрическая модель оптимального распределения нагрузки между ТЭС и ГЭС 79

2.6. Имитационная модель управляющей системы ТЭС 82

2.7. Модели оценки надежности эксплуатации ТЭС с позиции человеко-машинной системы 88

2.7.1. Статистический метод оценивания надежности ТЭС 89

2.7.2. Оценка надежности ТЭС на основе теории экспертонов 93

2.8. Выводы 97

3. СИСТЕМА ИМИТАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГООБЪЕКТОМ И ОБУЧЕНИЯ ОПЕРАТОРОВ 99

3.1. Постановка задачи имитационного управления энергообъектом 100

3.2. Методика построения имитационной модели 101

3.3. Непараметрические алгоритмы классификации начальных условий принятия решений 103

3.4. Непараметрические алгоритмы распознования начальных условий принятия решений 107

3.5. Модель обучения операторов на основе имитационных алгоритмов управления энергоблоком 109

3.6. Статистическая модель процесса подготовки операторов 113

3.6.1. Постановка задачи 113

3.6.2. Методика построения статистической модели 114

3.7. Нечеткие алгоритмы оптимизации процесса обучения операторов 115

3.8. Формирование коллектива операторов в системе управления ТЭС 123

3.8.1. Постановка задачи 123

3.8.2. Алгоритм формирования коллектива операторов 124

3.9. Выводы 126

4. ОПТИМИЗАЦИЯ СЖИГАНИЯ КАНСКО-АЧИНСКИХ УГЛЕЙ В ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ КОТЛАХ 128

4.1. Характеристика Канско-Ачинского буроугольного бассейна 128

4.2. Окисленные угли 133

4.3. Процессы подготовки и сжигания углей 145

4.3.1. Влияние термической подготовки топлива на свойства продуктов сгорания 145

4.3.2. Загрязнение поверхностей нагрева при сжигании КАУ с повышеннным содержанием щелочных соединений 157

4.4. Практика сжигания углей КАБ 161

4.5. Совершенствование технологии и техники сжигания КАУ 170

4.6. Выводы 193

5. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОПЕРАТОРОВ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ

ЭНЕРГООБЪЕКТАМИ 195

5.1. Поведенческие функции оператора 198

5.2. Диагностика нарушения технологического процесса 203

5.3. Построение плана действий 207

5.4. Оценка алгоритмов и принятия решений 213

5.5. Структура модели управления энергообъектом 221

5.6. Проектирование систем управления энергообъектами 226

5.7. Выводы 238

6. СИСТЕМА ПОДГОТОВКИ ОПЕРАТОРОВ ЭНЕРГООБЪЕКТОВ 239

6.1. Методы повышения надежности и эффективности деятельности оперативного персонала энергообъектов 240

6.2. Система обучения и переподготовки операторов 259

6.2.1. Цель и задачи обучения 260

6.2.2. Программа обучения на тренажере энергетического объекта 265

6.2.3. Анализ и обработка процесса обучения операторов 275

6.2.4. Организация процесса обучения операторов энергетических объектов 288

6.2.5. Учебно-вспомогательный материал 297

6.2.6. Программная реализация компьютерного тренажера котельного агрегата 298

6.3. Выводы 308 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 309 АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ 314 ЛИТЕРАТУРА 317 ПРИЛОЖЕНИЕ №1 339 ПРИЛОЖЕНИЕ №2 361 ПРИЛОЖЕНИЕ №3 374

ВВЕДЕНИЕ

На пороге XXI века человечество владеет и управляет громадными энергетическими и информационными ресурсами, которые с одной стороны, нужны для обеспечения его жизни, но, с другой стороны по его воле, а часто и против воли вырываются из подчинения и наносят гигантский ущерб. При создании технических средств человек все больше понимает, что необходимо соблюдать важный принцип, если что-то делается для человека, то должно делаться с учетом свойств и возможностей человека. В полной мере это относится и к созданию управляющих систем разного уровня (технологического, организационного, экономического и социального [1].

Энергетика. России - это Единая энергетическая система, которая представляет собой постоянно развивающийся комплекс, объединенный общими режимами работы и единым централизованным диспетчерским и автоматическим управлением [2].

Особенность этого комплекса состоит: в непрерывности и неразрывности во времени основных процессов производства и потребления; во внутренних технических и экономических связях, основанных на широкой взаимозаменяемости производимой продукции . Поэтому энергетика, во-первых, охватывает сложную совокупность процессов преобразования, распределения и использования всех видов энергетических ресурсов от добычи до приемников энергии включительно, во-вторых, основой ее развития является большие системы [3]. Которые корректно не могут быть описаны математически из-за наличия большого числа различных элементов, неизвестных образом связанных друг с другом, либо неизвестна природа явлений протекающих в этой управляющей человеко-машинной системе (ЧМС), и требует для описания физико-математические методы, которые находят отражение в таких науках, как: системный анализ, исследование операций, теория массового обслуживания, экономико-математические методы, теория алгоритмов, методы анализа иерархий и др.

Актуальность работы. Важная особенность энергетики - ее развитие в направлении углубления системности, формировании совокупности сложных систем и особенностей управления этими сложными системами. Особенность энергетики как сложной системы до конца не определена. В отличие от классических сложных систем (космонавтики, военно-оборонных систем), большинство целей в которых были сформулированы «сверху-вниз», энергетика развивалась естественным путем «снизу-вверх» и решала в первую очередь прагматическую задачу использования любых энергетических ресурсов в производственных процессах. Только в последние десятилетия специалисты в области энергетики начали осмысливать, что кроме создания отдельных энергетических объектов существует и сложная энергетическая система. В понятие энергетических объектов входит: котельные агрегаты, турбинные установки, энергоблоки, тепловая электрическая станция (ТЭС) в целом. Вместе с тем появилось и понимание, что полученные теоретические результаты в области сложных систем не так просто использовать в энергетике с ее длительной предысторией и традициями. Поэтому в развитии и управлении сложной энергетической системы нередки перекосы, зависящие от обслуживающего и управленческого персонала.

Актуальность этого вопроса подчеркивается государственными планами России (РАО «ЕЭС России») в инвестициях, которые составят до 2000 г. 3-5 млрд. долларов в год, а в последующей период до 2005 г. - 6-7 млрд. долларов. В ближайшие 6-8 лет предусматривается строительство 44 новых тепло- и гидростанций суммарной мощностью 45 млн КВт, планируется сооружение 45 подстанций и прокладка 9,5 тыс. км линий электропередач. Далее при потреблении электроэнергии на сравнительно низком уровне потребуется в ближайшее время 26 млрд долларов на энергосбережение и 6 млрд долларов на прокладку дополнительных линий электропередач. При высоком уровне потребления необходимые затраты возрастут соответственно до 52 млрд, 12 млрд и 8 млрд долларов. Около 70 % инвестиционных программ реализуется в соответствии с государственными целевыми программами. При создании новых и модернизации существующих энергообъектов возрастают технические

возможности и экономическая целесообразность исследования систем и их особенностей поведения, создания моделей, с помощью которых можно проводить анализ поведения сложной системы с учетом взаимодействия с внешней средой, обязательным присутствием человека-оператора. Получение той или иной модели возможно лишь при наличии критериев эффективности, определенных параметров, которые можно изменять и определять их влияние на критерии эффективности. Отсюда следует, что создание системы управления сложными энергообъектами, требует создания математических моделей -совокупности формальных соотношений, определяющих зависимости критериев эффективности от изменяемых параметров. Энергообъект является эргатической (человеко-машинной) системой, то создание таких моделей требует от специалиста не только сведений о физико-химических закономерностях системы, но и знаний особенностей оператора и методов его обучения.

При этом одними из главных проблем теплоэнергетики являются: повышение эффективности использования органического топлива и надежности работы котельного оборудования. В настоящее время острота проблем усугубляется недостаточностью капиталовложений в развитие топливно-энергетического комплекса и одновременное решение экологических задач, связанных с уменьшением вредного воздействия энергетического оборудования на окружающую среду.

В содержание диссертации вошли материалы исследований, проводимых автором по научно-технической программе «Энергия» Минвуза СССР (19801992 г.г.), программе «Технические университеты России» и по проблеме 1.2.4. «Разработка и применение автоматизированного энергоблока ТЭС со всережимной системой управления мощностью», входящую в «Комплексную программу научно-технического прогресса стран-членов СЭВ на период до 2000 г.», а также в рамках хоздоговорных работ Красноярского государственного технического университета (1973-1997 г.г.).

Цель диссертации: Разработать систему имитационного управления технологическими процессами энергообъекта, позволяющей повысить

надежность функционирования тепловых электростанций на основе оптимизации сжигания углей и автоматизации обучения операторов.

Цель достигается путем решения следующих задач:

1. Исследовать и оценить влияние качества углей и уровня квалификации операторов на показатели надежности и эффективности функционирования энергетических объектов.

2. Разработать методику имитационного управления сложными энергетическими системами, основанную на определении режимов их функционирования в пространстве технологических параметров и сопоставления им рациональных решений.

3. Создать методику построения системы оптимального распределения нагрузки между электростанциями при стохастической неопределенности об условиях производства и передачи электроэнергии.

4. Разработать имитационные модели прогнозирования и оптимизации показателей эффективности процесса обучения операторов энергетических объектов. Создать на этой основе информационные средства поддержки системы подготовки операторов энергетических объектов.

5. На основе имитационных алгоритмов оптимизации разработать методику формирования иерархической структуры управления, включая формирование состава смен операторов энергетических объектов.

6. Усовершенствовать топочный процесс - как главное средство целенаправленного воздействия на свойства образующихся продуктов сгорания углей в котолоагрегатах.

7. Внедрить имитационные модели принятия решений и рекомендации по оптимизации сжигания углей в управлении энергетическими объектами на тепловых электростанциях Красноярского края.

Научная новизна результатов диссертации. Впервые с позиций эргатических систем и теории статистических решений разработано методическое и математическое обеспечение построения имитационных моделей управления сложными энергетическими объектами и обучения

операторов, что позволило повысить надежность и эффективность функционирования тепловых электростанций.

Развит подход имитационного управления энергетическими объектами, обеспечивающий «обход» проблем их сложности путем сопоставления рациональных решений компактным областям в пространстве параметров условий функционирования изучаемых систем. Показано, что адекватными математическими средствами синтеза предложенных имитационных моделей принятия решений являются непараметрические алгоритмы автоматической классификации и распознавания образов.

Впервые формализована проблема моделирования и оптимизации процесса обучения операторов энергетических объектов как задачи исследования временных процессов в дискретном пространстве макросостояний при априорной неопределенности и присущих им закономерностях и целевых установках при синтезе решений. Реализация разработанных имитационных моделей обучения позволила на треть сократить время подготовки квалифицированных операторов энергетических объектов.

Впервые в практике управления энергетическими объектами сформулированы и решены задачи оптимального формирования состава смен операторов и синтеза иерархической структуры управления ТЭС, что создает методическую и математическую основу построения автоматизированных систем их управления.

Экспериментально обоснованы положения о сущности термохимической обработки минеральной части канско-ачинских углей (КАУ) в топочном процессе - как о комплексе факторов целенаправленного воздействия на свойства образующихся минеральных остатков и газообразных составляющих.

Впервые установлена зависимость органо-минеральной массы, химического состава и свойств золы от степени окисленности березовского угля. Использовано поведение окисленных и щелочных углей при сжигании и дана оценка влияния их минеральной части на надежность работы котлоагрегатов.

Практическая ценность диссертации. Разработанные имитационные модели управления энергетическими объектами и обучения их операторов

открывают возможность комплексной автоматизации с позиций человеко-машинной системы процессов производства и распределения электроэнергии на ТЭС. Ориентация имитационных моделей на уровень неполной информации об исследуемых процессах позволяет разработать на их основе типовую систему управления адаптируемую к различным энергетическим объектам.

Применение информационной системы моделирования и оптимизации процесса обучения операторов гарантирует сокращение времени и материальных затрат на подготовку, переподготовку операторов и повышение надежности системы управления энергетическими объектами.

Предложенные имитационные модели управления энергетическими объектами имеют самостоятельное значение и рекомендуются к использованию при синтезе и анализе сложных человеко-машинных систем принятия решений в условиях априорной неопределенности.

Определены оптимальные режимы предварительной температурно-временной обработки топлив ухудшенного состава, термохимической обработки минеральной части углей в топочном процессе и разработаны рекомендации, схемы и устройства реализации, позволяющие повысить надежность работы и экологическую безопасность котлоагрегатов.

Методы исследований. Основные теоретические и прикладные результаты диссертации получены на основе методологии системного анализа и теории статистических решений. В процессе реализации нового научного направления - исследования эргатических систем в энергетике, использовались методы теории вероятностей и математической статистики, математического программирования, непараметрических адаптивных систем, теории нечетких множеств и теории экспертонов.

Реализация результатов работы. Работа выполнена в рамках важнейших госбюджетных и хоздоговорных НИР и ее результаты изложены в соответствующих научно-технических отчетах и внедрены у заказчиков. Результаты исследований положены в основу создания центров по подготовке и переподготовке оперативного персонала ТЭС ОАО «Красноярскэнерго». Результаты натурных и расчетных исследований оптимизации топочного

процесса при сжигании углей внедрены на Красноярской ТЭЦ-1, Назаровской ГРЭС и др. для уменьшения ущерба от шлакования и загрязнения поверхностей нагрева котлов. Разработанные на их основе рекомендации, схемы и устройства, защищенные авторскими свидетельствами, применены при проектировании котельных агрега