惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
博客园 - 司徒正美
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
博客园 - 【当耐特】
M
MIT News - Artificial intelligence
罗磊的独立博客
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
宝玉的分享
宝玉的分享
N
News and Events Feed by Topic
The Hacker News
The Hacker News
Google DeepMind News
Google DeepMind News
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
F
Full Disclosure
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
S
Security @ Cisco Blogs
H
Hacker News: Front Page
L
LangChain Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Y
Y Combinator Blog
B
Blog RSS Feed
H
Heimdal Security Blog
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
V2EX - 技术
V2EX - 技术
V
Vulnerabilities – Threatpost
Help Net Security
Help Net Security
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
T
Tailwind CSS Blog
W
WeLiveSecurity
T
Tenable Blog
D
DataBreaches.Net
Martin Fowler
Martin Fowler
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
S
Secure Thoughts
O
OpenAI News
L
LINUX DO - 热门话题
Vercel News
Vercel News
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Jina AI
Jina AI
J
Java Code Geeks
Know Your Adversary
Know Your Adversary
IT之家
IT之家
Latest news
Latest news
Cloudbric
Cloudbric

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Линеаризованная расходная характеристика паровой турбины
mbureau · 2026-05-06 · via Все публикации подряд на Хабре

Линеаризованная расходная характеристика паровой турбины

Уровень сложностиСложный

Время на прочтение15 мин

Охват и читатели49

Туториал

Часть 1. Основные вопросы моделирования паровых турбин

Моделирование паровых турбин — повседневная задача сотен людей в нашей стране. Вместо слова модель принято говорить расходная характеристика. Расходные характеристики паровых турбин используют при решении таких задач, как вычисление удельного расхода условного топлива на электроэнергию и тепло, производимые ТЭЦ; оптимизация работы ТЭЦ; планирование и ведение режимов ТЭЦ.

Мною разработана новая расходная характеристика паровой турбинылинеаризованная расходная характеристика паровой турбины. Разработанная расходная характеристика удобна и эффективна в решении указанных задач. Однако на текущий момент она описана лишь в двух моих научных работах:

  1. Оптимизация работы ТЭЦ в условиях оптового рынка электроэнергии и мощности России;

  2. Вычислительные методы определения удельных расходов условного топлива ТЭЦ на отпущенную электрическую и тепловую энергию в режиме комбинированной выработки.

И в моем блоге мне бы хотелось:

  • во-первых, простым и доступным языком ответить на основные вопросы о новой расходной характеристике;

  • во-вторых, предоставить пример построения новой расходной характеристики, который поможет разобраться и в методе построения, и в свойствах характеристики;

  • в-третьих, опровергнуть два известных утверждения относительно режимов работы паровой турбины.

Что такое расходная характеристика паровой турбины?

Принципиальная схема работы паровой турбины представлена на рис. 1.

Принципиальная схема работы паровой турбины

Рис. 1. Принципиальная схема работы паровой турбины

Турбина потребляет пар высокого давления Q0 и вырабатывает три продукта:

  • электроэнергия N,

  • пар среднего давления (промышленный пар) Qп,

  • пар низкого давления, необходимый для нагрева сетевой воды (теплофикационный пар) Qт.

Расходная характеристика паровой турбины связывает между собой величины Q0, N, Qп, Qт. В общем виде расходную характеристику можно записать в виде некоторой функции:

Q_0 = f(N, Q_П, Q_T) \qquad (1)

Расходная характеристика паровой турбины позволяет вычислить расход пара высокого давления Q0 при известной нагрузке N, Qп, Qт. Другие задачи, такие как оптимизация работы ТЭЦ, вычисление удельных расходов условного топлива, являются задачами более высокого уровня. Решение этих задач включает в себя решение задачи вычисления значения Q0.

Расходные характеристики турбин принято задавать в единицах мощности (по совету Синьков В.М., Оптимизация режимов энергетических систем), обычно используют МВт.

Какие расходные характеристики бывают?

Основной вид расходной характеристики паровой турбины в России регламентирован документом РД 34.09.155-93 Методические указания по составлению и содержанию энергетических характеристик оборудования тепловых электростанций. Согласно РД расходная характеристика паровой турбины представляет собою десятки номограмм следующего вида.

Удельный расход qт брутто на выработку электроэнергии

Рис. 2. Удельный расход qт брутто на выработку электроэнергии

Решение задачи вычисления расхода пара высокого давления Q0 при известных значениях нагрузки N, Qп, Qт осуществляется по алгоритму:

  • найти нужную номограмму из множества,

  • на глаз определить величину qт брутто,

  • посчитать расход Q0 по формуле

Q_0 = \frac{q_T \cdot N}{1000} + Q_П + Q_T \qquad (2)

Все было бы неплохо, если бы формула (2) соответствовала законам физики. Ан нет! Указанная выше формула противоречит Второму закону термодинамики (см. подробнее Проблемы оценки экономичности работы турбины).

Что такое линеаризованная расходная характеристика паровой турбины?

Линеаризованная расходная характеристика паровой турбины является простым и удобным способом связи параметров режима работы турбины Q0, N, Qп, Qт. Линеаризованная расходная характеристика предложена мною в научной работе “Оптимизация работы ТЭЦ в условиях оптового рынка электроэнергии и мощности России”.

Линеаризованная расходная характеристика паровой турбины выглядит следующим образом:

Q_0 = \alpha_N \cdot N + \alpha_П \cdot Q_П + \alpha_T \cdot Q_T + \alpha_0 \qquad (3)

Это линейная зависимость с постоянными коэффициентами αi.

Чем принципиально отличается линеаризованная расходная характеристика паровой турбины от номограмм qт брутто?

Во-первых, линеаризованная расходная характеристика паровой турбины проще. Режимы работы турбины при известных значениях давлений в отборах, температур паров и т.д. описываются одной формулой (3) вместо десятков нелинейных номограмм (рис. 2).

Во-вторых, линеаризованная расходная характеристика паровой турбины по первому признаку соответствует Второму закону термодинамики. У меня есть идея, как показать, что линеаризованная расходная характеристика является термодинамически наиболее точной. Если вы занимаетесь термодинамикой и вас интересует эта тема, напишите мне в директ, нам будет о чем поговорить.

Часть 2. Как построить линеаризованную расходную характеристику паровой турбины?

1. Исходные данные

Исходными данными для построения линеаризованной расходной характеристики могут быть

  1. фактические значения мощностей Q0, N, Qп, Qт измеренные в процессе функционирования паровой турбины,

  2. номограммы qт брутто из нормативно-технической документации.

Конечно, фактические мгновенные значения Q0, N, Qп, Qт являются идеальными исходными данными. Однако сбор таких данных трудоемок.

В тех случаях, когда фактические значения Q0, N, Qп, Qт недоступны, можно обработать номограммы qт брутто. Они, в свою очередь, были получены на основании измерений. Подробнее об испытаниях турбин читайте в Горнштейн В.М. и др. Методы оптимизации режимов энергосистем.

2. Алгоритм построения линеаризованной расходной характеристики

Алгоритм построения состоит из трех шагов.

  1. Перевод номограмм или результатов измерений в табличный вид.

  2. Линеаризация расходной характеристики паровой турбины.

  3. Определение границ регулировочного диапазона работы паровой турбины.

При работе с номограммами qт брутто первый шаг осуществляется быстро. Такую работу называют оцифровкой (digitizing). Оцифровка 9 номограмм для текущего примера заняла у меня около 40 минут.

Второй и третий шаг требуют применения математических пакетов. Я любила и много лет использовала MATLAB. И так сложилось, что мой пример построения линеаризованной расходной характеристики бфл выполнен именно в нем. Пример можно скачать по ссылке, запустить и самостоятельно разобраться в методе построения линеаризованной расходной характеристики.

Расходная характеристика для рассматриваемой турбины строилась для следующих фиксированных значений параметров режима:

  • одноступенчатый режим работы,

  • давление пара среднего давления = 13 кгс/см2,

  • давление пара низкого давления = 1 кгс/см2.

Содержание архива chuchueva_2016_PT_80_linear_characteristic_curve_rus.zip.

1) Номограммы удельного расхода qт брутто на выработку электроэнергии (отмеченные красные точки оцифрованы — перенесены в таблицу):

  • PT80_qt_Qm_eq_0_digit.png,

  • PT80_qt_Qm_eq_100_digit.png,

  • PT80_qt_Qm_eq_120_digit.png,

  • PT80_qt_Qm_eq_140_digit.png,

  • PT80_qt_Qm_eq_150_digit.png,

  • PT80_qt_Qm_eq_20_digit.png,

  • PT80_qt_Qm_eq_40_digit.png,

  • PT80_qt_Qm_eq_60_digit.png,

  • PT80_qt_Qm_eq_80_digit.png.

2) Результат оцифровки (каждому файлу csv соответствует файл png):

  • PT-80_Qm_eq_0.csv,

  • PT-80_Qm_eq_100.csv,

  • PT-80_Qm_eq_120.csv,

  • PT-80_Qm_eq_140.csv,

  • PT-80_Qm_eq_150.csv,

  • PT-80_Qm_eq_20.csv,

  • PT-80_Qm_eq_40.csv,

  • PT-80_Qm_eq_60.csv,

  • PT-80_Qm_eq_80.csv.

3) Скрипт MATLAB с расчетами и построением графиков:

  • PT_80_linear_characteristic_curve.m

4) Результат оцифровки номограмм и результат построения линеаризованной расходной характеристики в табличном виде:

  • PT_80_linear_characteristic_curve.xlsx.

Шаг 1. Перевод номограмм или результатов измерений в табличный вид

1. Обработка исходных данных

Исходными данными для нашего примера являются номограммы qт брутто.

Для перевода в цифровой вид множества номограмм нужен специальный инструмент. Я многократно использовала web-приложение для этих целей. Приложение просто, удобно, однако часть работы приходится делать вручную.

На данном шаге важно оцифровать крайние точки номограмм, которые задают границы регулировочного диапазона работы паровой турбины.

Работа состояла в том, чтобы в каждом файле png при помощи приложения отметить точки расходной характеристики, скачать полученный csv и собрать все данные в одной таблице. Результат оцифровки можно найти в файле PT-80-linear-characteristic-curve.xlsx, лист «PT-80», таблица «Исходные данные».

2. Приведение единиц измерения к единицам мощности

Далее на листе «PT-80» рассчитываем значения Q0 по формуле (1) и приводим все исходные величины к МВт. Расчеты реализованы средствами MS Excel.

Полученная таблица «Исходные данные (ед. мощности)» является результатом первого шага алгоритма.

Шаг 2. Линеаризация расходной характеристики паровой турбины

1. Проверка работы MATLAB

На данном шаге требуется установить и открыть MATLAB версии не ниже 7.3 (это старая версия, текущая R2026a). В MATLAB открыть файл PT_80_linear_characteristic_curve.m, запустить его и убедиться в работоспособности. Все работает корректно, если по итогам запуска скрипта в командной строке вы увидели следующее сообщение:


Значения считаны из файла PT_80_linear_characteristic_curve.xlsx за 1 сек
Коэффициенты: a(N) = 2.317, a(Qп) = 0.621, a(Qт) = 0.255, a0 = 33.874
Средняя ошибка = 0.006, (0.57%)
Число граничных точек регулировочного диапазона = 37

Если у вас возникли ошибки, то разберитесь самостоятельно, как их исправить. А лучше напишите аналогичный код в Python и выложите его на kaggle.com.

2. Вычисления

Все вычисления реализованы в файле PT_80_linear_characteristic_curve.m. Рассмотрим его по частям.

1) Укажем название исходного файла, лист, диапазон ячеек, содержащий полученную на предыдущем шаге таблицу «Исходные данные (ед. мощности)».


XLSFileName = 'PT_80_linear_characteristic_curve.xlsx';
XLSSheetName = 'PT-80';
XLSRange = 'F3:I334';

2) Считаем исходные данные в MATLAB.


sourceData = xlsread(XLSFileName, XLSSheetName, XLSRange);
N = sourceData(:,1);
Qm = sourceData(:,2);
Ql = sourceData(:,3);
Q0 = sourceData(:,4);
fprintf('Значения считаны из файла %s за %1.0f сек\n', XLSFileName, toc);

Используем переменную Qm для расхода пара среднего давления Qп, индекс m от middle — средний; аналогично используем переменную Ql для расхода пара низкого давления Qn, индекс l от low — низкий.

3) Определим коэффициенты αi.

Вспомним общую формулу расходной характеристики (2) и укажем независимые (x_digit) и зависимые (y_digit) переменные.


x_digit = [N Qm Ql ones(size(N,1),1)];        % электроэнергия N, промышленный пар Qп, теплофикационный пар Qт, единичный вектор
y_digit = Q0;                                 % расход острого пара Q0

Если вам непонятно, зачем в матрице x_digit единичный вектор (последний столбец), то читайте материалы по линейной регрессии. На тему регрессионного анализа рекомендую книгу Draper N., Smith H. Applied regression analysis. New York: Wiley, In press, 1981. 693 p. (есть на русском языке).

Уравнение линеаризованной расходной характеристики паровой турбины (3) является моделью множественной линейной регрессии. Коэффициенты αi определим при помощи «большого блага цивилизации» — метода наименьших квадратов. Отдельно отмечу, что метод наименьших квадратов разработан Гауссом в 1795 году.

В MATLAB это делается одной строчкой.


A = regress(y_digit, x_digit);
fprintf('Коэффициенты: a(N) = %4.3f, a(Qп) = %4.3f, a(Qт) = %4.3f, a0 = %4.3f\n',...
    A);

Переменная A содержит искомые коэффициенты (см. сообщение в командной строке MATLAB).

Таким образом, полученная линеаризованная расходная характеристика паровой турбины ПТ-80 имеет вид

Q_0 = 2.317 \cdot N + 0.621 \cdot Q_П + 0.255 \cdot Q_Т  + 33.874 \qquad (4)

4) Оценим ошибку линеаризации полученной расходной характеристики.


y_model = x_digit * A;
err = abs(y_model - y_digit) ./ y_digit;
fprintf('Средняя ошибка = %1.3f, (%4.2f%%)\n\n', mean(err), mean(err)*100);

Ошибка линеаризации равна 0,57% (см. сообщение в командной строке MATLAB).

Для оценки удобства использования линеаризованной расходной характеристики паровой турбины решим задачу вычисления расхода пара высокого давления Q0 при известных значениях нагрузки N, Qп, Qт.

Пусть N = 82.3 МВт, Qп = 55.5 МВт, Qт = 62.4 МВт, тогда

Q_0 = 2.317 \cdot 82,3 + 0.621 \cdot 55,5 + 0.255 \cdot 62,4  + 33.874 = 274,9 \qquad (5)

Напомню, что средняя ошибка вычислений составляет 0,57%.

Вернемся к вопросу, чем линеаризованная расходная характеристика паровой турбины принципиально удобнее номограмм удельного расхода qт брутто на выработку электроэнергии? Чтобы понять принципиальную разницу на практике, решите две задачи.

  1. Вычислите величину Q0 с указанной точностью с использованием номограмм и ваших глаз.

  2. Автоматизируйте процесс расчета Q0 с использованием номограмм.

Очевидно, что в первой задаче определение значений qт брутто на глаз чревато грубыми ошибками.

Вторая задача громоздка для автоматизации. Поскольку значения qт брутто нелинейны, то для такой автоматизации число оцифрованных точек в десятки раз больше, чем в текущем примере. Одной оцифровки недостаточно, также необходимо реализовать алгоритм интерполяции (нахождения значений между точками) нелинейных значений брутто.

Шаг 3. Определение границ регулировочного диапазона работы паровой турбины

1. Вычисления

Для вычисления регулировочного диапазона воспользуемся другим «благом цивилизации» — методом выпуклой оболочки, convex hull.

В MATLAB это делается следующим образом.


indexCH = convhull(N, Qm, Ql, 'simplify', true);
index = unique(indexCH);
regRange = [N(index) Qm(index) Ql(index)];
regRangeQ0 = [regRange ones(size(regRange,1),1)] * A;
fprintf('Число граничных точек регулировочного диапазона = %d\n\n', size(index,1));

Метод convhull() определяет граничные точки регулировочного диапазона, заданного значениями переменных N, Qm, Ql. Переменная indexCH содержит вершины треугольников, построенных при помощи триангуляции Делоне. Переменная regRange содержит граничные точки регулировочного диапазона; переменная regRangeQ0 — значения расхода пара высокого давления для граничных точек регулировочного диапазона.

Результат вычислений можно найти в файле PT_80_linear_characteristic_curve.xlsx, лист «PT-80-result», таблица «Границы регулировочного диапазона».

Линеаризованная расходная характеристика построена. Она представляет собой формулу (4) и 37 точек, задающих границы (оболочку) регулировочного диапазона в соответствующей таблице.

2. Проверка

При автоматизации процессов расчета Q0 необходимо проверять, находится ли некоторая точка со значениями N, Qп, Qт внутри регулировочного диапазона или за его пределами (режим технически не реализуем). В MATLAB это можно делать следующим образом.

Задаем значения N, Qп, Qт, которые мы хотим проверить.


n = 75;
qm = 120;
ql = 50;

Проверяем.


in1 = inpolygon(n, qm, regRange(:,1),regRange(:,2));
in2 = inpolygon(qm, ql, regRange(:,2),regRange(:,3));
in = in1 && in2;
if in
    fprintf('Точка N = %3.2f МВт, Qп = %3.2f МВт, Qт = %3.2f МВт находится внутри регулировочного диапазона\n', n, qm, ql);
else
    fprintf('Точка N = %3.2f МВт, Qп = %3.2f МВт, Qт = %3.2f МВт находится снаружи регулировочного диапазона (технически недостижима)\n', n, qm, ql);
end

Проверка осуществляется в два шага:

  • переменная in1 показывает, попали ли значения N, Qп внутрь проекции оболочки на оси N, Qп;

  • аналогично переменная in2 показывает, попали ли значения Qп, Qт внутрь проекции оболочки на оси Qп, Qт.

Если обе переменные равны 1 (true), то искомая точка находится внутри оболочки, задающей регулировочный диапазон работы паровой турбины.

Шаг 4. Иллюстрация полученной линеаризованной расходной характеристики паровой турбины

Наиболее «щедрые блага цивилизации» нам достались в части иллюстрации результатов расчетов.

Предварительно нужно сказать, что пространство, в котором мы строим графики, т. е. пространство с осями x – N, y – Qт, z – Q0, w – Qп, называем режимным пространством (см. Оптимизация работы ТЭЦ в условиях оптового рынка электроэнергии и мощности России). Каждая точка этого пространства определяет некоторый режим работы паровой турбины. Режим может быть

  • технически реализуемым, если точка находится внутри оболочки, задающей регулировочный диапазон,

  • технически не реализуемым, если точка находится за пределами этой оболочки.

Если говорить о конденсационном режиме работы паровой турбины (Qп = 0, Qт = 0), то линеаризованная расходная характеристика представляет собой отрезок прямой. Если говорить о турбине Т-типа, то линеаризованная расходная характеристика представляет собой плоский многоугольник в трехмерном режимном пространстве с осями x – N, y – Qт, z – Q0, который легко визуализировать. Для турбины ПТ-типа визуализация наиболее сложная, поскольку линеаризованная расходная характеристика такой турбины представляет плоский многоугольник в четырехмерном пространстве (пояснения и примеры см. в Оптимизация работы ТЭЦ в условиях оптового рынка электроэнергии и мощности России, раздел Линеаризация расходной характеристики турбины).

1. Иллюстрация полученной линеаризованной расходной характеристики паровой турбины

Построим значения таблицы «Исходные данные (ед. мощности)» в режимном пространстве.

Рис. 3. Исходные точки расходной характеристики в режимном пространстве с осями x – N, y – Qт, z – Q0

Поскольку построить зависимость в четырехмерном пространстве мы не можем, до такого блага цивилизации еще не дошли, оперируем значениями Qп следующим образом: исключаем их (рис. 3), зафиксируем (рис. 4) (см. код построения графиков в MATLAB).

Зафиксируем значение Qп = 40 МВт и построим исходные точки и линеаризованную расходную характеристику.

Рис. 4. Исходные точки расходной характеристики (синие точки), линеаризованная расходная характеристика (зеленый плоский многоугольник)

Вернемся к полученной нами формуле линеаризованной расходной характеристики (4). Если зафиксировать Qп = 40 МВт МВт, то формула будет иметь вид

Q_0 = 2.317 \cdot N + 0.255 \cdot Q_Т  + 58.714 \qquad (6)

Данная модель задает плоский многоугольник в трехмерном пространстве с осями x – N, y – Qт, z – Q0 по аналогии с турбиной Т-типа (его мы и видим на рис. 4).

Много лет назад, когда разрабатывали номограммы qт брутто, на этапе анализа исходных данных совершили принципиальную ошибку. Вместо применения метода наименьших квадратов и построения линеаризованной расходной характеристики паровой турбины по неведомой причине сделали примитивный расчет:

Q_0(N) = Q_э = Q_0 - Q_Т - Q_П \qquad (7)

Вычли из расхода пара высокого давления Q0 расходы паров Qт, Qп и отнесли полученную разницу Q0(N) = Qэ на выработку электроэнергии. Полученную величину Q0(N) = Qэ поделили на N и перевели в ккал/кВт·ч, получив удельный расход qт брутто. Данный расчет не соответствует законам термодинамики.

Дорогие читатели, может, именно вы знаете неведомую причину? Поделитесь ею!

2. Иллюстрация регулировочного диапазона паровой турбины

Посмотрим оболочку регулировочного диапазона в режимном пространстве. Исходные точки для его построения представлены на рис. 5. Это те же самые точки, которые мы видим на рис. 3, однако теперь исключен параметр Q0.

Рис. 5. Исходные точки расходной характеристики в режимном пространстве с осями x – N, y – Qп, z – Qт

Множество точек на рис. 5 является выпуклым. Применив функцию convexhull(), мы определили точки, которые задают внешнюю оболочку этого множества.

Триангуляция Делоне (набор связанных треугольников) позволяет нам построить оболочку регулировочного диапазона. Вершины треугольников являются граничными значениями регулировочного диапазона рассматриваемой нами паровой турбины ПТ-80.

Рис. 6. Оболочка регулировочного диапазона, представленная множеством треугольников

Когда мы делали проверку некоторой точки на предмет попадания внутрь регулировочного диапазона, то мы проверяли, лежит ли эта точка внутри или снаружи полученной оболочки.

Все представленные выше графики построены средствами MATLAB (см. PT_80_linear_characteristic_curve.m).

Перспективные задачи, связанные с анализом работы паровой турбины при помощи линеаризованной расходной характеристики

Если вы пишете диплом или диссертацию, то могу предложить вам несколько задач, научную новизну которых вы легко сможете доказать всему миру. Кроме того, вы сделаете отличную и полезную работу.

Задача 1

Покажите, как изменится плоский многоугольник при изменении давления пара низкого давления Qт.

Задача 2

Покажите, как изменится плоский многоугольник при изменении давления в конденсаторе.

Задача 3

Проверьте, можно ли представить коэффициенты линеаризованной расходной характеристики в виде функций дополнительных параметров режима, а именно:

\alpha_N = f(p_{0},...); \\ \alpha_П = f(p_{П},...); \\ \alpha_Т = f(p_{Т},...); \\ \alpha_0 = f(p_{2},...).

Здесь p0 — давление пара высокого давления, pп — давление пара среднего давления, pт — давление пара низкого давления, p2 — давление отработанного пара в конденсаторе, все единицы измерения кгс/см2.

Обоснуйте результат.

Ссылки

Чучуева И.А., Инкина Н.Е. Оптимизация работы ТЭЦ в условиях оптового рынка электроэнергии и мощности России // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2015. № 8. С. 195-238.

Чучуева И.А. Вычислительные методы определения удельных расходов условного топлива ТЭЦ на отпущенную электрическую и тепловую энергию в режиме комбинированной выработки // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2016. № 2. С. 135-165.

Часть 3. Развенчиваем мифы о режимах работы паровой турбины

Миф №1

Повышение тепловой нагрузки снижает удельный расход на электроэнергию. Или, другая формулировка, при повышенной тепловой нагрузке турбина работает в более экономичном режиме.

Поскольку удельный расход принято вычислять в единицах энергии, используем МВт·ч. Рассмотрим отдельно турбину, ее топливом считаем расход пара высокого давления Q0.

При расчете с помощью qт брутто часть энергии, расходуемая на выработку электроэнергии, искусственно перекладывается на тепло. Об этом пишут во всех научных работах, посвященных расчетам удельных расходов. Я подробно обсуждаю данный вопрос в своей работе "Вычислительные методы определения удельных расходов условного топлива ТЭЦ на отпущенную электрическую и тепловую энергию в режиме комбинированной выработки".

Напомню, что линеаризованная расходная характеристика имеет вид

Q_0 = \alpha_N \cdot N + Q_П \cdot Q_П + \alpha_T \cdot Q_T + \alpha_0

Согласно данному выражению расход пара высокого давления на выработку электроэнергии Q0(N) вычисляем следующим образом:

Q_0(N) = \alpha_N \cdot N + \alpha_0

Отдельно отметим, что расход α0 называют условный расход пара высокого давления на холостой ход и относят на выработку электроэнергии (см. Синьков В.М. Оптимизация режимов энергетических систем). Величина Q0(N) не зависит от тепловой нагрузки паровой турбины.

Аналогично расходы пара высокого давления на выработку пара среднего давления Q0(Qп) и выработку пара низкого давления Q0(Qт) вычисляем как

Q_0(Q_П) = \alpha_П \cdot Q_П \qquad (8a)Q_0(Q_T) = \alpha_T \cdot Q_T \qquad (8b)

Видим, что все три составляющие расхода пара высокого давления Q0(N), Q0(Qп), Q0(Qт) независимы друг от друга.

Нужно понимать, что в методе расчета при помощи qт брутто эта зависимость введена искусственно. Согласно этому методу для паровой турбины любой марки расход пара высокого давления Q0:

  • на выработку 1 МВт·ч пара низкого давления равен 1 МВт·ч;

  • на выработку 1 МВт·ч пара среднего давления равен 1 МВт·ч;

  • на выработку 1 МВт·ч пара высокого давления равен 1 МВт·ч (если мы вдруг решим продавать пар высокого давления соседу).

Короче говоря, расход пара высокого давления на выработку единицы, например, 1 МВт·ч, любого пара с любыми параметрами одинаковый и равный 1 МВт·ч. Это противоречит не только Второму закону термодинамики, но и здравому смыслу.

Построенная нами линеаризованная расходная характеристика имеет вид:

Q_0 = 2.317 \cdot N + 0.621 \cdot Q_П + 0.255 \cdot Q_Т  + 33.874

Согласно формулам (8a) и (8b) для рассмотренной турбины ПТ-80 расходы пара высокого давления на выработку 1 МВт·ч пара среднего и 1 МВт·ч пара низкого давления равны

Q_0(Q_П = 1) = \alpha_П \cdot Q_П = 0.621 \cdot 1 = 0.621 MWhQ_0(Q_T = 1) = \alpha_T \cdot Q_T = 0.255 \cdot 1 = 0.255 MWh

Мы видим, что при расчете на основании линеаризованной расходной характеристики паровой турбины расход пара высокого давления на выработку 1 МВт·ч другого пара зависит от качества этого (другого) пара:

  • для пара с более низкими значениями давления и температуры расход ниже;

  • для пара с более высокими значениями давления и температуры расход выше.

Таким образом, расход пара высокого давления зависит от качества отпускного пара. Это и есть первый признак соответствия линеаризованной расходной характеристики паровой турбины Второму закону термодинамики. Подробнее о качестве энергии можно почитать в Kotas T.J. The Exergy method of Thermal plant analysis.

Резюмируем: повышение тепловой нагрузки не влияет на расход пара высокого давления на выработку электроэнергии.

Миф №2

Характеристика относительных приростов топлива для паровой турбины нелинейна.

Характеристика относительных приростов топлива (ХОП) для паровой турбины является величиной, показывающей, насколько повышается расход топлива (говоря о турбине, имеем в виду пар высокого давления Q0) при изменении электрической нагрузки N на единицу:

ХОП = \frac{dQ_0}{dN}

Согласно построенному нами плоскому многоугольнику, величина ХОП является постоянной и равной значению коэффициента αN.

Резюмируем: характеристика относительных приростов топлива для паровой турбины является постоянной величиной.