Энергетика — это просто. Топливо горит, кипятит пар, который крутит турбогенератор, вырабатывающий электрически ток. Чем меньше топлива на единицу электроэнергии, тем ниже себестоимость и эффективнее компания. В нашей компании 60-70% себестоимости электроэнергии — это топливо. Компания по объему генерации в России входит в топ-7, но по различным показателям эффективности делит первые места в отрасли.
Естественно, мы следим за трендами и взвешенно внедряем проекты, применяя доказавшие свою эффективность инструменты цифровизации. Об одном из таких проектов и расскажу: он прост и универсален, применить можно почти во всех сферах бизнеса, если в информационных системах остаются цифровые следы протекания бизнес-процессов. Спросите у своих айтишников.
Мы у своих спросили:
— А можно нам в существующей ERP-системе сделать модуль, который будет в формате старых добрых контрольных карт Шухарта визуализировать параметры горения топлива, забирая текущие и архивные данные из недр ERP или АСУТП?
— Конечно можно, пишите техническое задание чего хотите. А вам зачем? — идя на поводу у любопытства, спрашивают айтишники.
— У нас в ключевых показателях эффективности стоит экономия контролируемых затрат и повышение маржинальности на единицу произведенной продукции.
Хорошо, когда выходишь от айтишников и понятно что делать дальше.
Есть 10 ключевых технических параметров, влияющих на расход топлива. Параметры результирующие, то есть получаются за счет правильной комбинации сотен других, настраиваемых оператором параметров.
В существующей системе оператор стремится поддерживать 10 ключевых параметров в определенных границах, но если происходит выпад за эти границы, то сразу причину выпада никто не определяет, постфактум установить ее трудно, и статистика таких выпадов не ведется. Оператор лишь должен загнать ключевой параметр обратно в границы, играясь с десятками настраиваемых параметров, при этом стандартных четких инструкций как это сделать нет. Многое зависит от опыта.
На оперативных совещаниях и в отчетах фигурируют сильнодействующие неустранимые причины перерасхода топлива, намекающие на устаревшее, изношенное оборудование и техническое несовершенство средств измерения.
Существующая система мониторинга и анализа расхода топлива предполагает ежесуточный расчет и доклад на оперативных совещаниях. При этом анализом занимается отдельная служба, операторы, сидящие за пультами управления и непосредственно регулирующие технические параметры, в него не вовлечены.
Итак, текущее состояние системы:
- Ежесуточный анализ расхода топлива.
- Не анализируются причины отклонений параметров, только причины избыточного расхода топлива.
- Низкое качество причин избыточного расхода.
- Непосредственные исполнители не вовлечены в процесс анализа и совершенствования.
Целевое состояние системы:
- Ежечасный анализ расхода топлива.
- Анализ причин отклонений 3 из 10 ключевых параметров.
- Выявление корневых причин избыточного расхода для каждого случая.
- Вовлечение непосредственных исполнителей в процесс анализа.
Для достижения целевого состояния кросс-функциональной командой производственного блока, IT-управления и управления операционной эффективности было реализовано несколько мероприятий. Нужно сказать, что как такового проектного управления, когда оформляется паспорт, назначаются спонсоры, кураторы и прочая атрибутика мы не применяли. Просто рабочие встречи и внутреннее желание изменений, подогреваемое КПЭ.
Для начала необходимо было выбрать пилотные ключевые параметры, на совершенствование которых будут направлены усилия в первые шесть месяцев. Для этого пришлось поработать с Big Data — проанализировали выгрузку из АСУТП за 2018 и половину 2019 года, а это — 18 млн секундных значений, и определили какие из десяти ключевых параметров оказывают наибольшее влияние на значение расхода топлива. Выбрали первые три по значимости:
- Температура острого пара.
- Давление острого пара.
- Содержание кислорода в дымовых газах.
Затем на основании тех же данных с помощью методов статистического анализа определили и согласовали оптимальные диапазоны для трех выбранных параметров. Оптимальный диапазон — при котором отклик расхода топлива минимален. Естественно, границы этих диапазонов оказались уже или жестче заложенных в существующей нормативной документации. Никаких специальных программ или консультантов не было. Проверенный Excel со стандартным пакетом анализа.
Дальше дело было за айтишниками. Для удобства анализа и вовлечения персонала они таки по написанному управлением операционной эффективности техзаданию разработали встроенный в действующую ERP-систему цифровой модуль, который в ежечасном режиме получает данные из АСУТП о фактическом среднечасовом значении трех ключевых параметров. Ресурсы — один штатный программист и интегратор, осуществляющий поддержку ERP-системы в рамках действующего договора.
Сделали визуализацию в формате контрольных карт — наглядный инструмент для своевременного определения факта выхода значения параметра за контрольные границы. В этом же цифровом модуле предусмотрели для оператора возможность зафиксировать причину выпада, предварительно устранив ее на рабочем месте, а вышестоящее руководство должно спланировать и зафиксировать корневую причину и корректирующие действия.
Таким образом в ERP-системе происходит накопление исторических данных обо всех выпадах среднечасовых значений за установленные границы, обо всех причинах и корневых причинах, а также набор мероприятий, через реализацию которых компания добивается повышения топливной эффективности.
В итоге затраченные ресурсы:
- Две-три недели на анализ исторических данных
- Неделя на выбор параметров и согласование контрольных границ с производственным блоком
- Два месяца на разработку модуля в ERP-системе, вместе с написанием технического задания.
- Четыре человека с загрузкой 15-20% времени.
- Excel и стандартная поддержка от интегратора ERP-системы. Вы уже им платите за поддержку, если у вас есть ERP.
При успешной реализации проекта расчеты прогнозируют экономию до 2 000 кубометров топлива в час, что эквивалентно 18 млн рублей в год. И это только на одном энергоблоке и только на трех из десяти ключевых параметрах. Всего в компании блоков 26. А сколько их всего в России?
Безусловно, новизной проекта для нашей компании является ежечасный анализ ключевых параметров и цифровые контрольные карты для визуализации и управления параметрами.
Дальнейшие шаги — сужение границ допустимых диапазонов, подключение к мониторингу всех ключевых параметров и тиражирование проекта внутри компании. На перспективу — корректировка существующей нормативной документации по эффективности использования топлива, при наличии запроса и на уровне государства.
Моя одна знакомая бухгалтер-экономист в одно время всю бухгалтерию поселковой больницы в Excel реализовала (до того, как там 1С появилась). А затем еще и бухгалтерию поселковой Администрации (до того, как там появилась АС Смета).
От специализованного ПО ждут определенного комфорта при реализации трудовой (хозяйственной) функции, поэтому уходят от Excel. Да и уйти от Excel это как груз с плеч скинуть. :-)
Большой привет братьям АСУшникам!
хорошее начало! Главное чтобы на эти показатели операторы со временем не стали ... клась (или ложить?)
есть еще масса интересных возможностей анализа если подтянуть данные по затратам на персонал, тех обслуживание и т.д.
а дальше поминутный контроль себестоимости, корелляционный анализ... )
10 параметров - не проблема. Вопрос как они подсоединялись к АСУТП из корпоративной системы. Автор об этом не пишет, и часто этому значения не придают - мониторинг ... Если задумываться о протоколах и как реализовано соединение, то - должно быть однонаправленное.
Что-то мне подсказывает ))), что они использовали двунаправленную систему, и без шлюзов, но и со шлюзами, и даже после их настройки полной гарантии безопасности такого соединения никто не даст.
В самой АСУ ТП обычно бывают опции выгрузки в формате *.csv
Нам это выгружали многократно из разных Систем. Там проблема скорее в том, что они выгружают гораздо больше параметров, чем нам надо, и дальше уже наша проблема с ними разбираться.
Еще есть проблема, собрать нужные нам данные вместе, а они могут быть в разных подсистемах и выгружаться раздельно, так это надо синхронизовать по времени и свести вместе, тоже может быть проблемно, если хочется проанализировать переход из одного состояния в другое или какие-то аварийные события.
В этой статье упоминается котел и турбина, эти два объекта могут быть под управлением разных Систем.
Добрый день, Михаил.
Спасибо за комментарий.
Оценку потенциала проводили через планирование факторного эксперимента 2n, при этом добавили к трём ключевым параметрам температуру газа как сезонный фактор, чтобы исключить его влияние.
В итоге получали влияние каждого фактора на объём топлива, потом умножали на стоимость единицы топлива.
При этом управляем параметрами только в 2 стабильных состояниях - режиме НПРЧ90 МВт и НПРЧ200 МВт., то есть при выходе на режим мониторинг не проводим
Топливо природный газ от Новатэка и Газпрома, характеристики в нормах
Михаил, режимы только стабильные в НПРЧ.
Это ГРЭС ПСУ.
Если у Вас расход топлива брался в нормальных кубах/час и определялся с учетом температуры газа, то влияние температура природного газа вряд ли оказывало заметное влияние на Ваш расчет.
А вот влияние температуры воздуха на улице, который засасывают вентиляторы дутья, надо учитывать.
Возможно в Вашем случае температуры воздуха и газа были близкими, так что можно просто брать температуру на улице.
Но вообще параметры надо держать в соответствии с рекомендациями проектировщиков блока и оборудования.
Параметры пара перед турбиной должны держаться в соответствии с регламентом турбины, более того при низких температурах пара возникает опасность его конденсации в последних ступенях турбины, которая может привести к эрозии лопаток (если нет пароподогревателей, но в турбинах на 200 МВт их может не быть).
Что касается содержания кислорода в дымовых газа - этот параметр говорит о качестве горения и правильно выбранном коэффициенте избытка воздуха. Если этот параметр низкий - это может быть недожог топлива, если высокий - излишний избыток воздуха. То и другое плохо.
На качество горения в топке котла влияет распределение топлива по горелкам. У нас был опыт применения разработанной нами Системы усовершенствованного управления для технологической установки синтеза аммиака, и там как раз было выявлено на печи риформинга (по сути это котел совмещенный с реактором - теплота сгорания газа идет на химический процесс и на выработку пара) влияние распределение природного газа по горелкам на расход газа.
Михаил, про влияние распределения газа по горелкам очень интересно. Ещё интересно подумать как влияет разый объём подаваемого воздуха. Если не сложно и есть чем поделиться по печи реформинга - скиньте пожалуйста информацию в личку rozhkovsv@ya.ru