Standardization of steam generator operation in order to increase performamce through process surrogate models

• Autor(a) principal: Vieira, Lara Werncke
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/214511
• topic: Redes neurais artificiais; Usinas termelétricas a carvão; Engenharia de energia; Artificial neural network; Box-Behnken design; Coal-fired power plant; Design of experiments; Response surface methodology; Surrogate mode

Usinas termelétricas a carvão mineral são responsáveis por cerca de 40% da energia elétrica mundial e devem estar alinhadas a requisitos de controle ambiental. As ações para uma operação de alta qualidade podem ser apoiadas pela modelagem na dos sistemas da planta, a m de ajudar na operação de campo. O presente trabalho propõe a padronização da operação por meio de modelos substitutos para representar o gerador de vapor e seus moinhos, com base em duas abordagens: a simulação do sistema por um software comercial e, alternativamente, por uma Rede Neural Arti cial treinada a partir de dados reais da planta. Uma revisão sistemática da literatura é conduzida para fornecer uma visão ampla da área de interesse e apontar a lacuna que justi ca a necessidade de novas pesquisas na área. Uma metodologia para a construção de um modelo substituto para uma usina a carvão em operação é proposta e aplicada ao estudo de caso da usina PECEM. Ferramentas estatísticas como Projeto de Experimentos e Modelo de Superfície de Resposta (RSM) são usadas para identi car os principais parâmetros controláveis e interações do modelo e classicá-los por ordem de importância. O modelo substituto baseado no software comercial foi desenvolvido para simular a e ciência do sistema com sete parâmetros controláveis de entrada: vazão de ar primário, temperatura de saída do carvão pulverizado, velocidade do classi cador dinâmico, estequiometria, excesso de O2, pressão do coletor de ar secundário e pressão do coletor de ar primário. O desvio relativo máximo do modelo substituto em relação ao original é de 0,0172. O modelo substituto baseado em Redes Neurais Arti ciais (RNA) também pode simular a e ciência do sistema, juntamente com a temperatura de saída dos gases de combustão e a geração de energia elétrica da planta. A vazão de carvão foi adicionada como um parâmetro de entrada controlável no lugar da estequiometria. Um modelo de RNA com sete entradas apresenta MAE e MSE de 0,2015 e 0,2741 para o conjunto de dados de treinamento e MPE e MSE de 0,32% e 2,350 para o conjunto de dados de validação. A operação padronizada do gerador de vapor visa que o operador respeite a cada alteração das condições de operação o ranqueamento dos parâmetros controláveis a partir da sua importância para o sistema. As faixas que garantem condições de maior desempenho do gerador de vapor devem ser seguidas, principalmente para os parâmetros com maior impacto na e ciência. O conhecimento do impacto de cada parâmetro controlável na operação, suas faixas permitidas de operação, bem como o seu comportamento e interações permitem a manipulação com precisão dos parâmetros corretos, a m de alcançar uma condição nova, segura, estável e mais e ciente.