Применение методов PIML при моделировании паровой турбины в рамках разработки её цифрового двойника

Александр Маратович Матинян; Дмитрий Александрович Новицкий; Алексей Васильевич Неклюдов; Юрий Михайлович Посохов

doi:10.34831/EP.2024.1113.4.007

Применение методов PIML при моделировании паровой турбины в рамках разработки её цифрового двойника

Александр Маратович Матинян, Дмитрий Александрович Новицкий, Алексей Васильевич Неклюдов, Юрий Михайлович Посохов

Аннотация

В рамках создания прототипа цифрового двойника турбины рассматривается разработка решения для построения и последующей актуализации математической модели стационарных режимов работы теплофикационной турбины. Одной из проблем создания цифровых двойников турбины является то, что оборудование может длительное время эксплуатироваться в подобласти области допустимых параметров режимов работы турбины, однако модель должна актуализироваться для всей области параметров режимов работы оборудования. Для экстраполяции моделью применён гибридный метод, основанный на машинном обучении и уравнениях физических законов. Погрешность полученных зависимостей составляет порядка 2%. Применение данного метода позволяет решать ряд важных задач, возникающих в процессе цифровой трансформации «Сибирской генерирующей компании», и повышать её операционную эффективность за счёт применения для компенсации погрешности измерений для обеспечения соблюдения материальных и энергетических балансов.

Ключевые слова

электростанция, паровая турбина, машинное обучение, экстраполяция, конструирование признаков, цифровой двойник

Полный текст:

PDF

Литература

Татаринова, Н.В. Исследование расходных и мощностных характеристик последних отсеков теплофикационных паровых турбин [Текст] / Н.В. Татаринова, В.М. Сущих // Проблемы региональной энергетики. – 2019. -- № 3(44). – С. 79 -- 90.

Бубнов, К.Н. Математическая модель расходных характеристик паротурбинных установок [Текст] / К.Н. Бубнов, В.П. Жуков, С.Д. Горшенин, Е.В. Барочкин // Вестник Ивановского государственного энергетического университета. – 2022. -- № 5. –С. 72 -- 79.

Туз, Н.Е. Опыт эксплуатации одновальной ПГУ мощностью 400_МВт Шатурской ГРЭС [Текст] / Н.Е. Туз, Г.Г. Ольховский, А.В. Агеев, А.Д. Рожков, М.С. Фролов, Я.В. Торбин, К.В. Ребеко, Н.С. Симонова // Электрические станции. – 2023. -- № 7. – С. 2 -- 9.

Guo, S. Data reconciliation for the overall thermal system of a steam turbine power plant [Electronic resource] / S. Guo [et al.] // Appl Energy. – (DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.01.002).

Методические указания по тепловым испытаниям паровых турбин [Текст]: МУ 34-70-093-84: утв. СПО «Союзтехэнерго» 21.12.84. – М.: Союзтехэнерго, 1986.

Правила технической эксплуатации электрических станций и сетей Российской Федерации [Текст]: утв. приказом Министерства энергетики Российской Федерации от 04.10.2022 № 1070.

Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения [Текст]: ГОСТ Р 57700.37-2021. – Введ. 01-01-2022. – М., 2022.

Стратегическое направление в области цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности [Текст]: утв. распоряжение Правительства Российской Федерации от 07.11.2021 г. № 3142-р.

Jennings, R. Using physics to extend the range of machine learning models for an aerodynamic, hydraulic and combusting system: the toy model concept [Electronic resource] / R. Jennings, Brahma I., , B. Freid // Energy and AI. – 2021. – No. 6. – (DOI: https://doi.org/10.1016/j.egyai.2021.100113).

Karniadakis, G.E. Physics-informed machine learning [Electronic resource] / G.E. Karniadakis, I.G. Kevrekidis, L. Lu [et al.] // Nature Reviews Physics. -- 2021. – No. 3. P. 423 -- 440. – (doi: http://dx.doi.org/10.1038/s42254-021-00314-5).

Трещёв, Д.А. Исследование двухконтурной теплофикационной ПГУ при её работе по тепловому графику [Текст] / Д.А Трещёв, М.А. Трещёва, Д.А. Колбанцева, А.А. Калютик // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2021. -- № 4(23). – С. 27 -- 42. – (DOI: https://doi.org/10.30724/1998-9903-2021-23-4-27-42).

Hefni, B. Modeling and Simulation of Thermal Power Plants with ThermoSysPro. A Theoretical Introduction and a Practical Guide [Text] / Baligh El Hefni, Daniel Bouskela. – Springer, 2019. – 494 p.

Вьюгин, В.В. Математические основы теории машинного обучения и прогнозирования [Текст] / В.В. Вьюгин. -- М.: МЦНМО, 2014. – 304 с.

Муравьев, И.К. Совершенствование систем управления газотурбинными

установками энергоблоков при изменяющихся режимных и климатических факторах [Текст]: дис. … канд. техн. наук / Муравьев И.К.. – Иваново, 2016. – 215с.

Питолин, В.Е. Применение имитационной модели для оптимизации параметров тепловой электростанции в составе энергосистемы [Текст] / В.Е. Питолин // Вестник Полоцкого государственного университета. – 2013. -- № 4. – С. 40 -- 45.

DOI: http://dx.doi.org/10.34831/EP.2024.1113.4.007