Управление ремонтно-восстановительными процессами на тепловых станциях

,

УПРАВЛЕНИЕ РЕМОНТНО-ВОССТАНОВИТЕЛЬНЫМИ ПРОЦЕССАМИ НА ТЕПЛОВЫХ СТАНЦИЯХ

Любая задача функционирования инженерно-технического объекта в качестве конечной стадии должна иметь решение, которое непосредственно связано с выбором и формированием некоторого типа или вида управления, направленного на сознательное воздействие на этот объект. Актуальным на сегодня является разработка адекватной модели комплексной системы управления мониторингом, а так же контролем эксплуатационного и восстановительного процессов на тепловой электростанциях, которая  буде являться базисной основой управления указанными процессами, в условиях реального производства.

Основой успешной работы этих моделей является использование в них все более сложной и неточной информации. Однако, формализация управленческих решений осложняется рядом особенностей. Трудно рассчитывать на появление таких моделей, которые бы полностью отражали природу и количественные взаимосвязи социальных, экономических и технологических процессов. Реальная действительность всегда сложнее самых тонких математических моделей и ее развитие, как правило, опережает формальное познание. Реальные задачи управления требуют в качестве необходимого элемента участия в нем людей, то есть процессе управления представляет собой интерактивный или человеко-машинный. И, наконец, сам процесс управления практически всегда ориентирован не только на получение числовых значений, но и на здравый смысл. Причем здравый смысл, опыт и интуиция зачастую как раз и используется тогда, когда имеется дело со сложной и неточной информацией. Современная практика показывает, что основные трудности при выборе и принятии решений, обусловлены, прежде всего, недостаточно высоким качеством и неполнотой имеющейся в распоряжении лица принимающего решение ( в дальнейшем – ЛПР ) информации.

Эти трудности можно сформулировать следующим образом:

1.Исходная статистическая информация, как правило, недостаточно достоверна, то есть имеет место неточность информации.

2. Часть информации имеет качественный характер и не поддается количественной оценке.

3. Существуют факторы, которые известны и могут повлиять на реализацию решения в будущем, но предсказать их точно не представляется возможным.

4. Любая идея содержит в себе потенциальную возможность различных схем ее реализации. Поэтому всегда существует проблема выбора при принятии решения из нескольких альтернатив.

5. При выборе “наилучшего” решения ЛПР сталкивается с многозначностью трактовки обобщенного критерия. Иными словами, многозначность, многомерность и качественное различие оцениваемых факторов или показателей является серьезным препятствием для получения обобщенной оценки принятого решения.

На рис.1 показано влияние вышеуказанных трудностей на процесс принятие решения.

Качественный  Недостоверность

характер  прогноза

информации 

Неточность  Многозначность

исходной  обобщенного

информации  критерия

Альтернативность решений  Рис. 1. Факторы, влияющие на процесс принятия решения

Очевидно, что на процесс принятия решения значительное влияние оказывает вид и характер имеющейся в распоряжении ЛПР информации. Рассмотрим несколько наиболее распространенных принципиальных схем принятия решения в управлении при наличии у ЛПР того или иного вида информации. При этом всю возможную информацию можно условно разбить на три класса: определенная или детерминированная, вероятностная или стохастическая и неопределенная, носящая качественный, расплывчатый характер.

Принятие решения при использовании определенной информации. (рис.2)

Назовем некое действие, связанное с реализацией управления - D, а результатом этого действия – R. При известной (заданной) функциональной связи между ними, которая, обычно, называется законом регулирования, можно определить, что будет являться результатом действия, то есть определить вид управления. Такая схема, как правило, используется в автоматических устройствах и системах. Как очевидно из вышесказанного, в этой схеме отсутствует процедура принятия решения и поэтому она может быть названа схемой регулирования.

  D  R

Рис.2. Принятие решения при использовании определенной информации

Принятие решения при использовании стохастической информации (рис.3).

Некое действие в этом случае не имеет однозначного результата, так как вероятность его реализации, в общем случае, различны. В результате этого формируется набор альтернативных решений. Выбор наилучшего решения производится ЛПР в соответствии со своими представлениями о том, каким должно быть принятое им решение. В этом случае ЛПР выступает в роли эксперта, который руководствуясь собственными соображениями (критериями) решает управленческую задачу. При этом может возникнуть необходимость формализованного представления выбранного ЛПР решения, то есть получения некоторой количественной меры.

  P 

  D

  R  P  R

  P  Выбор

  решения

Рис.3. Принятие решения при использовании стохастической информации

Принятие решения при использовании неопределенной информации (рис 4).

Этот случай принятия решения характеризуется тем, что результат желаемого действия не может быть получен ни детерминированным, ни вероятностным образом. Предполагается, что имеет место набор решений. Каждое из них определяется некоторым риском.

Тогда ЛПР должен не только выбрать некое решение, но и сформировать степень риска от принятия того или иного решения. Очевидно, что роль человека в этом случае очень высока. По сути, он сам оценивает уровни информационной неопределенности, формирует для них набор решений и выбирает из них наилучшее.

Последняя схема представляет собой общий случай принятия управленческих решения в реальной условиях.

  RS 

  D

  R  RS  R

  RS  Выбор

  решения 

  Определение меры риска

Рис.4. Принятие решения при использовании неопределенной информации

Все вышеназванные особенности принятия решений были учтены при разработке моделей управления восстановительными процессами на станции. Эти модели носят универсальный характер, то есть они применимы для управления издержками как по капитальным и средним ремонтам, так и по аварийным. Различие заключается только в том, что при построении регрессионной модели для капитальных и средних ремонтов по (3.2) используется информативный показатель деградации(IPD), а в модели аварийных ремонтов, построенной по (3.3), фигурирует информативный показатель случайных процессов (IPS). При этом само управление по сути представляет собой ожидаемый прогноз объема ремонтных затрат, необходимых для компенсации деградационных и случайных процессов, имеющих место в процессе эксплуатации основного оборудования станции.

Для решения этой сложной задачи предлагается использовать различные модели управления. Они могут быть реализованы либо раздельно, либо в некоторой последовательности, которая формируется на основе проведенных исследований. В качестве таких моделей предлагаются следующие [85]:

1. Модель принятия решения на основе расчета удельных ремонтных затрат.

2. Модель принятия решения на основе точечной оценки ремонтных затрат.

3. Модель принятия решения на основе доверительных интервалов изменения ремонтных затрат.

4. Модель принятия решения на основе нечетких интервалов изменения ремонтных затрат.

Каждая из рассмотренных моделей имеет свою область применения, которая определяется эффективностью использования заложенной в нее информацией. Кроме того, на наш взгляд, наибольшей эффективностью обладает композиция различных моделей, выстроенных в определенной последовательности. Решению этих важных вопросов и посвящены последующие разделы данной главы диссертационной работы.

Предлагаемая модель принятия решения ориентирована, главным образом, на прогнозирование величины затрат по капитальным и средним ремонтам, которые, как уже было отмечено, осуществляются для восстановления деградационных изменений в состоянии оборудования станции. Эту модель можно интерпретировать и для компенсации случайного процесса. Однако эффективность ее использования для решения данной задачи достаточно низка, что будет показано в дальнейшем при анализе области применения предложенных моделей управления.

Постановка задачи заключается в следующем: необходимо рассчитать удельную величину ремонтных издержек, приходящуюся на единицу отклонения информативного показателя деградационного процесса. При этом прогнозируемый по удельной величине объем ремонтных затрат должен учитывать восстановление интересующего нас показателя деградации до нормативной величины.

Прогноз ремонтных затрат можно представить следующим образом:

Ирем = ?IPD*Иуд, 

где Ирем  - величина прогнозируемых затрат для проведения капитальных и средних ремонтов основного оборудования станции;

?IPD – изменение информативного показателя деградации, который показывает степень его восстановления;

Иуд – значение удельных ремонтных затрат, отнесенных к единице изменения IPD для соответствующего оборудования ( котла, турбины, блока).

Как было показано в разделе 3.2., в качестве показателей деградации предлагается использовать следующие:

1. Изменение коэффициента полезного действия котла, рассчитанного по (3.11). Принятая в модели единица изменения КПД принята равной 0,1%.

2. Изменение максимальной мощности турбины, полученное в соответствии с (3.11). За единицу изменения данного параметра деградации взята величина мощности, равная 0,1 МВт.

При этом восстановление КПД и максимальной мощности за счет проведения капитальных и средних ремонтов осуществляется до заданного нормативного значения. Это обстоятельство и дает возможность использовать приведенную выше схему принятия решения.

3. Число часов наработки блока.

Этот показатель деградации можно также использовать для оценки величины ремонтных затрат в данной модели, так как известно значение числа часов наработки блока между двумя рассматриваемыми капитальными или средними ремонтами. При этом за единицу изменения числа часов наработки блока принята величина 1000часов.

На основании вышесказанного можно записать, что

IPD (t) = { ?(t), Рmax (t), Н (t) }.  (4.1)

Таким образом, все предложенные ранее показатели деградации могут быть использованы в предлагаемой модели управления восстановительным процессом на станции. В соответствии с предложенной схемой регрессионные зависимости, показанные на рис.3.10. (для блоков НТЭЦ-5), на рис.3.11. (для котлов НТЭЦ-4) и на рис. 3.12. (для турбин НТЭЦ-4) должны быть перестроены в обратные.

Исходные данные для построения, виды уравнений и соответствующие им графические зависимости для вышеуказанного оборудования приведены на рис.4.5 – 4.7. Кроме этого представленная информация используется также для расчета значений удельных ремонтных.

Удельная величина ремонтных затрат может быть определена как

где IPDi  - изменение информативного показателя деградации в соответствии с (4.1); Иремi – стоимости капитального и среднего ремонтов котла, турбины и блока соответственно.

Учитывая то, что зависимости, приведенные на рис.4.5-4.7, являются нелинейными, определялось три значения удельных ремонтных затрат: максимальное, минимальное и среднее. Результаты проведенных расчетов показаны в табл.4.1.

Табл.4.1.Удельные ремонтные затраты для котла, турбины и блока.

Удельная величина ремонтных издержек котла, руб/ 0,1% ?КПД
Иудк(min)	Иуд(max)	Иуд(cp)
290 000	556 667	370 910,47
Удельная величина ремонтных издержек турбины, руб/ 0,1 МВт
Иудт(min)	Иуд(max)	Иуд(cp)
46 138	84 188	62 126,25
Удельная величина ремонтных издержек блока, руб/1000ч
Иудб(min)	Иуд(max)	Иуд(cp)
332 082,2	433 141,43	355 551,86

а) Исходные данные для расчета

Изменение КПД,%	0,32	0,78	1,01	1,16	1,3	1,358	1,88
Ремонтные издержки, руб	2 655 449	1 265 270	1 667 873	4 267 398	1 786 838	8 230 433	7 077 286

б) Уравнение регрессии

в) График регрессионной зависимости

Рис.4.5. Зависимость объема стоимости средних и капитальных ремонтов. от

изменение отклонения  КПД котла до и после ремонта

а) Исходные данные для расчета

Изменение мощности, МВт	1	1,5	2,0	2,0	2,5	3,0
Ремонтные издержки, руб	828 142	1 180 322	1 208 952	1 276 858	1 194 435	1 447 800

б) Уравнение регрессии

в) График регрессионной зависимости

Рис.4.6. Зависимость объема стоимости средних и капитальных ремонтов от

отклонения мощности турбоагрегатов

а) Исходные данные для расчета

Изменение времени наработки блока, час	21 475	22 700	37 883	42 867	44 849	46 288
Ремонтные издержки руб	9756000	8703000	12717000	15232000	13654000	16243000

б) Уравнение регрессии

в) График регрессионной зависимости

Рис.4.7. Зависимость ремонтных издержек от времени наработки энергоблока.

На основании приведенных расчетов появляется возможность осуществлять прогноз объема затрат, необходимых для проведения ремонтно-восстановительных работ основного оборудования станций.

Рассмотрим пример практического использования предложенной модели для прогноза величины затрат на капитальный ремонт котла №6 типа ТП - 170 на НТЭЦ-4 в 1999 году. КПД котла до ремонта составлял 87,57% ,а после ремонта он увеличился на 1,16%. Средняя удельная величина ремонтных затрат, отнесенная к 0,1% изменения КПД составляет 370910,47 руб (табл.4.1).

Тогда прогнозная величина ремонтных затрат составит

Список использованной литературы

бщий подход к определению индексов сравнения в теории нечетких множеств / / Нечеткие множества и теория возможностей / Под ред. .- М.,- 2009.- С. 9-21. Элементы теории множеств и математической логики.- М., 2008.- 88 с. , , Выбор и принятие решения о величине затрат на ремонт основного оборудования тепловой электрической станции // Сб. докладов Всероссийской научно-техн. конференции «Энергосистема: управление, качество, безопасность», Уральский гос. техн. универ.- Екатеринбург.-2011.- С.64-67.