Цифровая трансформация ТЭК СНГ в контексте бережливого производства: практические решения

1.

Цифровая трансформация ТЭК СНГ в
контексте бережливого производства:
практические решения
Программа расчетной
поддержки диспетчерского
управления энергосистемой
Green Dispatch
от команды
«Future & Challenge»
[email protected]
+998 77 050 63 72 1

2.

Команда «FUTURE & CHALLENGE»
Агентство по развитию атомной энергетики
при Министерстве Энергетики Республики Узбекистан
Шохмирзо
Умаров
Лидер команды
Разработка алгоритма
программы на языке Python
Максуджон
Худойбердиев
Экономист
Разработка метода
оптимизации режима работы
электрогенерирующих
мощностей
Илхомжон
Бабамурадов
Исследователь
Моделирования сценария
энергобаланса;
Вклад в решение кейса
SWOT и анализ работы кейса
Нурзат Турдалиев
Аналитик
Специалист, который
анализирует информацию,
выявлять закономерности и
тенденции, делает выводы
на основе данных.
2

3.

Внедрение зеленой энергетики
2023
2026
НАЦИОНАЛЬНАЯ СТРАТЕГИЯ ПО СОКРАЩЕНИЮ
ВЫБРОСОВ ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ
Сокращения
выбросов на 35%
на ВВП по
сравнению с 2010
годом
ПП – 436
02/12/2022
В 2023 около 90 % электроэнергии вырабатывается
за счет сжигания органического топлива;
Ожидается, что к 2026 году потребление увеличится
до 106,5 млрд кВт•ч, а к 2030 году — до 120 млрд
кВт•ч;
Около половины энергии планируется получать из
«зеленых» источников, включая в будущем атомные
электростанции.
Возникает острая необходимость
расчетной
поддержки
диспетчерского
управления
энергосистемой для обеспечения
надежного
и
бережливого
электроснабжения
3

4.

Программа Green Dispatch
/ Green - Dispatch
https://github.com/Shokhmirzo/Green-Dispatch
Green Dispatch
программный пакет
расчётной
поддержки
диспетчерского
управления энергосистемы с долей
возобновляемых источников энергии (ВИЭ)
Задачи решаемые программой:
Прогноз электрогенерации на ВИЭ и графика
электрических нагрузок с помощью
искусственного интеллекта (ИИ);
Оптимизация режима работы электростанций
(тепловые и гидроаккумулирующие электростанции).
Целевые параметры оптимизации:
Обеспечения стабильного и бережного
электроснабжения;
Минимизация топливных и ресурсных затрат
электростанций;
Минимизация выбросов СО2.
Граничные условия
Пропускная способность газотранспортных сетей;
Маневренность резервных мощностей включая
4
трансграничных линий электропередач.

5.

Блок схема программы Green Dispatch
Начало
Прогноз нагрузки потребления и
электрогенерации ВИЭ на основе ИИ
Ввод исходных данных:
генерирующие мощности;
эксплуатационные кривые;
исторические данные
графика электрических
нагрузок;
метеоданные со спутника.
Вывод результатов:
• Оптимальный график режима
работы электрогенерирующих
мощностей для покрытия графика
электрических нагрузок
Конец
Генерирование возможных вариантов
покрытия заданного графика
электрических нагрузок
Определение топливных и ресурсных
затрат а также выбросов СО2
Поиск варианта с минимальными
суммарными затратами и выбросами
Да
Граничные условия
удовлетворены ?
Нет
5

6.

Обеспечение стабильного
электроснабжения Green Dispatch
Для обеспечение стабильности электроснабжения
Национальный диспетчерский центр должен иметь инструмент для точного прогнозирования:
Рис. 1 Прогноз генерации ВИЭ и графика нагрузки
Рис. 2 График газовой генерации (разница генерации ВИЭ и графика
нагрузки) и скорость изменения ее мощности
Какое будет производство ВИЭ и
график нагрузки через n часов;
Когда и с какой скоростью необходимо
набирать мощность газовой генерации,
чтобы покрыть нагрузку потребления;
Какое давление поддерживать в
газотранспортных сетях;
Какой
объем
горячего
резерва
необходимо держать;
Как
запланировать
режим работы АКБ / ГАЭС;
Как запланировать трансграничный
переток мощности в объединённой
энергосистеме ЦА.

7.

Модуль оптимизации режима
работы резервных мощностей
Рис. 3 Зависимость ресурса АКБ от глубины разрядки
Алгоритм
конвертирует
долгосрочную
деградацию АКБ, связанную с глубиной
разряда, в эксплуатационные расходы.
Рис. 5 Оптимизация режима работы АКБ для покрытия
графика нагрузки
Рис. 4 Часовая цена продажи/покупки активной мощности
Учет цены покупки/продажи мощности при
составления графика работы АКБ/ГАЭС
Оптимизация режима работы
АКБ / ГАЭС с учетом деградации и цены
покупки / продажи мощности снижает
затраты на покрытие нагрузки на 13 % 7

8.

Модуль оптимизация топливных и
ресурсных затрат газовой генерации
Начало
Ввод исходных данных:
число турбин и их характеристики;
график электрических нагрузок
Генерирование возможных вариантов покрытия
заданного графика нагрузок
Определение топливных и ресурсных затрат
Рис. 6 Ступенчатый график-задание электростанции
Выбор наиболее оптимального варианта
Да
Нет
Граничные условия
удовлетворены ?
Вывод результатов
Конец
Рис. 7 Расходные характеристики газовых турбин
8

9.

Итоги и результаты внедрения
На примере блока мощностью 450 МВт, Green Dispatch
рассчитаны ресурсные и экономические показатели блока
относительно базового режима работы в часы провала нагрузки
при следующих вариантах разгрузки:
СНИЖЕНИЕ ЗАТРАТ НА ТОПЛИВО И РЕМОНТ
Определенные алгоритмом Green Dispatch
режимы работы суточного регулирования
ТЭС, снижает расход топливо до 15 %.
1
ежесуточная разгрузка на 8 ч до 65% номинальной нагрузки;
2
ежесуточный останов на 8 ч;
разгрузка до 65% номинальной нагрузки на 8 ч в
рабочие дни и останов на выходные;
СНИЖЕНИЕ ИЗНОСА ОБОРУДОВАНИЯ ТЭС
останов на выходные и на 8 ч в рабочие дни.
ОПТИМАЛЬНОЕ СУТОЧНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ
И СТАБИЛЬНОСТЬ
3
Режим
работы
Использова
ние уст.
мощности,
ч/год
Затраты
на
топливо,
млн.
доллар
Затраты на
ремонт,
млн.
доллар
Сумм.
затраты,
млн.
доллар
Выработка
Эопт ,
млн кВтч
Себестоимость
Sопт, цент/кВт
Прирост S, %
4
На основе методологии заложенной в Green
Dispatch износ оборудования ТЭС снижается
до 15 %.
Green Dispatch позволяет определить
наиболее оптимальные режимы работы
ТЭС в суточном регулировании.
База
7000
184,5
27.5
212,0
3010
7,66
-
1
6183
165,4
27.3
192,7
2694
7,99
4,3
ОПТИМИЗАЦИЯ СЕБЕСТОИМОСТИ В РЕЖИМЕ
РЕГУЛИРОВАНИЯ
2
4667
125,8
45.7
171,5
2037
9,49
24,0
3
4417
119,0
35.4
154,4
1924
9,19
20,0
4
3333
90,0
49.1
139,1
1455
11,12
45,2
Green Dispatch позволяет оптимизировать
себестоимость выработки электроэнергии в
режиме регулирования путем прогноза.

10.

Распределение мощности нагрузки
по уровню загрязненности регионов
Таш ТЭС №2
Таш ТЭС №1
уровень загрязнения
воздуха 120 АКИ
уровень загрязнения
воздуха 228 АКИ
Вероятность
получить штраф
Зимой 2023г. Ташкентский ТЭС
получил
штарф
на
сумму
100 тыс.долл США за загрезнения10

11.

Кибербезопасность ПО Green Dispatch
Сервер с ПО Green Dispatch
Закрытый интернет канал (VPN);
Каждая информация шифруется;
Установление Антивирусов, блокирующие
вредоносное ПО;
DLP – системы, отслеживающие утечки.
11

12.

Что же даст масштабное внедрение
Green Dispatch в обеденной
Энергосистеме Центральной Азии ?
• Обеспечение осведомленности диспетчеров за счет прогноза генерации ВИЭ и
графика нагрузки с минимальной погрешностью до ± (4 ÷ 7) % на
долгосрочную и краткосрочную перспективу;
• Оптимизация режима работы АКБ / ГАЭС с учетом цены покупки / продажи мощности и
ресурсных затрат (глубина разряда АКБ), тем самым снижая затраты
на покрытие нагрузки до 13 %;
• Оптимальное распределение разницы мощности между генерацией ВИЭ и
графиком нагрузки на блоки с учетом ресурсных и топливных затрат, что снижает
себестоимость производства электроэнергии до 30 %;
• Учет локального загрязнения воздуха;
• При этом проект не требует капитальных затрат. В настоящее время проект
«Green Dispatch» завершен на 80 % без инвестирования и готов к началу внедрению.
12

13.

«Спасибо за внимание»
Свое решение представила команда «Future and Challange» в составе:
Шохмирзо
Умаров
Лидер команды
Разработка алгоритма
программы на языке Python
Максуджон
Худойбердиев
Экономист
Разработка метода
оптимизации режима работы
электрогенерирующих
мощностей
Илхомжон
Бабамурадов
Исследователь
Моделирования сценария
энергобаланса;
Вклад в решение кейса
SWOT и анализ работы кейса
Нурзат Турдалиев
Аналитик
Специалист, который
анализирует информацию,
выявлять закономерности и
тенденции, делает выводы
на основе данных.
13