Размещено на http: //www. allbest. ru/

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Специальность 05.14.14 - «Тепловые электрические станции, их энергетические системы и агрегаты»

Оптимизация технико-экономических мероприятий повышения надежности котельного оборудования теплоэлектростанции

Тюлюпов Юрий Федорович

Улан-Удэ 2009

Работа выполнена в Читинском государственном университете

Научный руководитель: кандидат технических наук, профессор Иванов С. А. (ЧитГУ)

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Дамбиев Ц. Ц. (ВСГТУ)

кандидат технических наук Дорфман Ю. В. (ОАО «ТГК №14»)

Ведущая организация: Иркутский государственный технический университет

Защита состоится « 22 » октября 2009 г. в 9 час 00 мин на заседании диссертационного совета ДМ 212.039.03 при Восточно-Сибирском государственном технологическом университете по адресу: 670013, г. Улан-Удэ, ул. Ключевская, 40 «в», ВСГТУ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Восточно-Сибирского государственного технологического университета

Автореферат разослан « 22 » сентября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. н-к Бадмаев Б. Б.

1. Общая характеристика работы

Актуальность работы.

Подавляющее большинство основного оборудования российских тепловых электрических станций исчерпало свой проектный ресурс. Однако, на данный момент из-за многочисленных проблем, связанных с экономическими и другими факторами, массовое техническое перевооружение электростанций в короткие сроки провести невозможно. В настоящее время способы и объемы мероприятий по восстановлению надежности оборудования ТЭС определяются на основании нормативных методов и экспертных оценок специалистов, это создает серьезные проблемы в экономическом обосновании привлечения капиталовложений в целях повышения надежности. Обусловленный рыночными реалиями режим жесткой экономии ресурсов определяет стратегию ремонтов энергетического оборудования по критерию минимума работоспособности, допускаемого нормативами безопасности. Такая стратегия ремонтов при случайном характере возникающих дефектов и отсутствии эффективного механизма их прогноза приводит к постепенному снижению надежности оборудования, в результате безопасность оборудования снижается до минимально допустимой, а затраты на аварийные остановы и ремонты оборудования могут превысить экономию, создаваемую снижением объемов плановых ремонтов. В связи с этим особую актуальность приобретает использование методов нахождения и прогнозирования динамики надежности теплоэнергетического котельного оборудования индивидуально для элементов каждого агрегата в целях оптимизации технико-экономических мероприятий по повышению надежности оборудования ТЭС.

Цель работы: прогнозирование динамики надежности металла для оптимизации технико-экономических мероприятий по восстановлению и повышению надежности котельного оборудования ТЭС.

Основная задача: построение математической модели прогнозирования динамики надежности теплоэнергетического котельного оборудования индивидуально для элементов каждого агрегата, выраженной через количественные показатели вероятности отказа.

Научная новизна:

1. На основе новой классификации типов исследовательских моделей разработана методология создания динамических математических моделей, позволяющих определять не только текущие, но и прогнозные индивидуальные вероятностные показатели надежности металла основных элементов котельного оборудования ТЭС.

2. Разработан показатель надежности, приводимый к единичному интервалу времени и имеющий смысл статистической вероятности безотказной работы на этом интервале.

3. Создана динамическая математическая модель «процессного» типа, отражающая в реальном времени модели и прогнозирующая на длительный срок индивидуальную динамику надежности металла элементов теплоэнергетического котельного оборудования, выражаемую через количественные показатели вероятности отказа.

4. Работа является пионерной в достижении достоверных результатов прогнозирования динамики надежности металла теплоэнергетического оборудования индивидуально для элементов каждого котлоагрегата, выраженной через количественные показатели вероятности отказа.

Достоверность результатов и выводов диссертационной работы подтверждается следующим: надежность котел теплоэлектростанция

- использованием при разработке математической модели реальных статистических данных по наработке и отказам поверхностей нагрева более десяти однотипных котлоагрегатов. В работе отражены исследования, выполненные автором на основании статистической и технической информации о котельном оборудовании тепловых электростанций Забайкальского края, анализируемый период охватывает временной промежуток с 1977 по 2008 годы.

- проверкой полученных результатов расчетов на котельном оборудовании тепловых электростанций с поперечными связями и блочного типа.

- требуемая точность исходных данных для технико-экономических расчетов лежит в доверительном интервале ±10%, модель дает такую точность с «запасом» (для исследованных элементов максимальная погрешность «попадания» математического ожидания прогнозного значения в доверительный интервал составляет 8,21% при доверительной вероятности в=0,95).

Практическая ценность:

1. Решение задачи оптимизации технико-экономических мероприятий по восстановлению и повышению надежности теплоэнергетического котельного оборудования на основе разработанной динамической математической модели получило подтверждение работоспособности при испытаниях на реальных объектах Забайкальского края и может найти широкое применение.

2. Математическая модель позволяет с достаточной для практических целей точностью рассчитать как текущие индивидуальные показатели надежности (безотказности), так и долговременные прогнозные значения.

3. Примеры использования расчетных методов оптимизации технико-экономических мероприятий по сохранению и восстановлению надежности котельного оборудования ТЭС, а также создания резервов материальных ресурсов, достаточных для своевременного качественного проведения ремонтно-восстановительных работ, являются экономическим обоснованием капиталовложений в целях повышения надежности.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

1. Новая классификация типов исследовательских моделей и методология создания динамических математических моделей процессного типа;

2. Показатель надежности (безотказности), приводимый к единичному интервалу времени и имеющий смысл статистической вероятности безотказной работы на этом интервале.

3. Динамическая математическая модель индивидуальной динамики надежности металла элементов котельного оборудования ТЭС, имеющая возможность долгосрочного прогноза, выражаемого через количественные показатели вероятности отказа.

4. Решение задачи оптимизации технико-экономических мероприятий по восстановлению и повышению надежности котельного оборудования ТЭС при помощи разработанной математической модели.

Апробация работы.

Основные методические положения и результаты исследований по теме диссертации докладывались и обсуждались на конференциях: в ТПУ (тринадцатой Всероссийской научно-технической конференции «Энергетика: экология, надежность, безопасность», г. Томск, 2007 г.), в ЧитГУ (VIII Всероссийской научно-практической конференции «Кулагинские чтения» г. Чита, 2008 г.) и ИрГТУ (Всероссийской научно-практической конференции «Повышение эффективности производства и использования энергии в условиях Сибири», г. Иркутск, 2008 г.).

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы, приложений. Материал диссертации изложен на 132 страницах машинописного текста, содержит 45 рисунков, 19 таблиц и библиографию из 81 источника.

2. Краткое содержание работы

Во введении обоснована актуальность оптимизации технико-экономических мероприятий по восстановлению и повышению надежности металла оборудования ТЭС, приведены сведения о структуре и объеме работы, сформулированы цель и задачи исследования.

В первой главе проведен обзор литературных данных, приведены исторические сведения о теории надежности. Произведен обзор двух основных направлений определения надежности энергетических установок:

1. теории надежности, использующей аппарат теории вероятностей и соответствующие характеристики случайных величин;

2. нормативно-расчетных методов определения надежности.

Сформулированы основные препятствия к применению стохастических (вероятностных) методов теории надежности для оптимизации технико-экономических мероприятий, обеспечивающих надежность металла оборудования действующих ТЭС.

Во второй главе проведен обзор имеющихся в литературных источниках разработок, ставящих цели, аналогичные поставленной в данной работе, а также анализ этих разработок. В результате проведенного анализа сделаны следующие выводы:

1. При решении задачи оптимизации технико-экономических мероприятий по восстановлению надежности теплоэнергетического котельного оборудования оптимальным является использование методологии системного анализа. Однако построение динамической модели надежности, необходимой для решения данной задачи, является одним из проблемных направлений системного анализа.

2. Принципиальная возможность достижения поставленной в работе цели не отрицается, однако для этого необходимо разрешение вопросов, остающихся нерешенными в методологии построения динамических моделей.

3. Поиск решения задачи моделирования и прогнозирования индивидуальной надежности сложных технических систем ведется во многих отраслях: атомной энергетике, химической и нефтехимической промышленности, машиностроении, теплоэнергетике и т.д. Имеются многочисленные научные разработки, приближающиеся к достижению этой цели, но к настоящему времени достоверное решение не было найдено.

В третьей главе проведена разработка методологии прогнозирования надежности котельного оборудования ТЭС.

Для этого, с привлечением методологии системного анализа, сформулированы основные проблемы и задачи исследования, уточнена методология построения динамических моделей сложных систем.

Предложена новая классификация методов исследовательского моделирования, образное представление которой соответствует современным представлениям психологов о пятимерности психических образов.

Типы исследовательских моделей (по признаку полноты отображения и развития характеристик моделирования) могут быть представлены в виртуальной системе координат с помощью условных обозначений (рисунок 1).



Рисунок 1 Образное представление классификации исследовательского моделирования по признаку полноты отображения и развития характеристик моделирования

Характеристики моделирования обозначены условными фигурами, протяженность которых вдоль каждой из осей определяет количественный и качественный состав этих характеристик:

- согласно целям проводимого исследования, хотя бы одна из характеристик моделирования может быть принята без упрощений (ограничений) или с минимально возможными ограничениями. Это направление обозначим отрезком прямой линии (ab, cd, ef, kl и т.д.). В других направлениях ограничения вводятся вынужденно (объективно или субъективно);

направление, задаваемое стрелками, обозначает параметр (пространство, время, физическое явление), динамика которого изучается на данной исследовательской модели.

Согласно рисунку 1, по признаку полноты отображения и направлению развития характеристик моделирования, можно выделить следующие основные типы исследовательских моделей:

1. Типы моделей, для которых параметр «время» является интервальной характеристикой:

a-b - «пространственная модель», - время специально не ограничивается (только продолжительностью изучаемых явлений); исследуется пространственное развитие ограниченного числа физических явлений - наиболее часто используемый тип моделирования;

c-d - «системная модель» - время также не ограничивается, изучается развитие физических явлений в пространстве, ограниченном исследуемой системой, - обычно применяется для изучения каких-либо систем;

2. Типы моделей, для которых параметр «время» является динамической характеристикой:

e-f - «процессная модель», - пространство специально не ограничивается (только пространственными рамками изучаемых явлений). Может применяться для исследования динамики (развития во времени) ограниченного числа явлений;

k-l - «синергетическая модель», - исследуется развитие во времени неограниченного числа взаимодействующих явлений в пространстве, ограниченном исследуемой системой (развитие систем моделируется в наиболее обобщенном виде);

3. Типы моделей, для которых параметр «время» является точечной (мгновенной) характеристикой:

модели, представляющие различные временные разрезы, - исследуется взаимное расположение пространственных составляющих (o-p), либо характеристик физических явлений (m-n) в интересующие исследователя моменты времени.

В синергетическом и процессном типе моделей фактор времени является динамическим параметром, поэтому динамика моделируемых характеристик отображается в реальном времени модели.

Для синергетических моделей количество моделируемых физических явлений не ограничивается, чем обусловлены другие ограничения данного типа моделей. Так, из условия ограниченности пространства границами исследуемой системы, следует, что в синергетических моделях отсутствует возможность выявления сторонних для моделируемой системы воздействий (что часто создает иллюзию эффекта самоорганизации синергетических систем).

Главным следствием количественного ограничения моделируемых физических явлений в процессной модели становится возможность создания наиболее полного качественного представления об исследуемом явлении. Использование этого ограничительного условия (по количеству вводимых в модель факторов и исследуемых явлений) позволяет значительно снизить необходимость введения в модель других (пространственных, временных) ограничений.

Знание того, каким образом распределяются ограничительные условия характеристик моделирования в каждом из типов моделей, в значительной степени формализует и упрощает процесс построения модели. Разработанная классификация моделей позволяет выбрать тип моделирования, в наибольшей степени соответствующий задачам и цели исследования.

Также проведен анализ основных закономерностей моделирования и прогнозирования надежности котельного оборудования ТЭС, в результате которого сделаны следующие выводы:

1. С привлечением методологии системного анализа к решению основной задачи данной работы сформулированы промежуточные задачи и выбраны направления решения этих задач.

2. Разработанная классификация моделей (по признаку полноты отображения и развития характеристик моделирования) позволяет уточнить методологию построения динамических моделей сложных систем, а также выбрать тип моделирования, в наибольшей степени соответствующий задачам и цели исследования.

3. Структурная блок-схема надежности котлоагрегата по основным элементам представляет собой последовательную систему, независимо от типа технологических соединений этих элементов.

4. Прогнозирование вероятностных показателей надежности котлоагрегатов в системной взаимосвязи с вероятностными показателями надежности отдельных его элементов возможно в случае решения задачи нахождения этих показателей без проведения большого числа опытов.

5. В соответствии со структурно-вероятностным подходом, распределение уровней в разрабатываемой математической модели надежности должно соответствовать общефизическим, эмпирическим и вероятностным закономерностям.

6. Наиболее простым и удобным объектом для первичной отработки закономерностей построения динамической модели надежности являются поверхности нагрева котлов.

В четвертой главе проведена разработка математической модели надежности котельного оборудования ТЭС.

Для теплоэнергетического оборудования необходимы показатели надежности, определение которых возможно без проведения различных экспериментов или опытов, а в процессе производственной эксплуатации оборудования. Также для создания модели динамики надежности необходимо иметь возможность отображения нескольких последовательных отказов.

Кроме этого, показатели должны обеспечить возможность создаваемой математической модели надежности оборудования содержать процедуры перехода:

1. от дискретной характеристики количества отказов к непрерывной случайной величине характеристики надежности;

2. от моментов времени, в которые происходят отказы оборудования, к интервалам времени, на которых может быть определена непрерывная случайная характеристика надежности.

Ни один из имеющихся в теории надежности количественных показателей (критериев) надежности не предусматривает таких возможностей, поэтому возникает необходимость разработки нового показателя.

Разработан сопоставимый при любых наработках оборудования показатель надежности (безотказности), имеющий смысл эмпирической вероятности безотказной работы в течение i-го интервала времени:

(1)

где: ПiБ/О,ПР - показатель безотказности работы оборудования в i-м календарном году, приведенный к 1000 часам работы;

Т1000Б/О,i - среднее время безотказной работы оборудования в i-м календарном году, приведенное к 1000 часам работы (час.).

N1000О,i - количество отказов элемента в i-м календарном году, приведенное к 1000 часам работы (час.).

Сопоставимость показателей получена приведением к единичному интервалу времени (для теплоэнергетического оборудования, например, за единичный интервал обычно принимается 1000 часов наработки). Для этого используем КiПР - коэффициент приведения фактического времени работы оборудования в i-м календарном году к 1000 часам работы:

(2)

где ТiФ - фактическое время работы оборудования в i-м интервале (календарном году), час.;

Приведенные к единичному интервалу времени показатели безотказности ПiБ/О,ПР являются относительными, что наиболее удобно для сравнительного анализа, а также безразмерными, что соответствует условию возможности достижения подобия модели и реального физического процесса.

Разработанный показатель удовлетворяет требованиям, сформулированным для критериев, позволяющих создать математическую модель динамики надежности металла оборудования ТЭС.

Решению задачи нахождения и прогнозирования динамики надежности металла теплоэнергетического котельного оборудования в наибольшей степени соответствуют динамические модели, так как динамика моделируемых характеристик отображается в реальном времени модели.

Динамические модели объединяют два основных типа: «синергетический» и «процессный». Объективным недостатком синергетических моделей является отсутствие возможности выявления сторонних для моделируемой системы воздействий.

Поэтому для решения задачи нахождения и прогнозирования динамики надежности металла теплоэнергетического котельного оборудования выбрана динамическая модель процессного типа.

Кроме собственно модели, необходима процедура формирования этой модели. За основу этой процедуры может быть принята вычислительная процедура адаптивных методов прогнозирования.

Период эксплуатации котлоагрегата (или его элемента) от начала эксплуатации (t=0) до момента окончания наблюдения

t=tn

разбивается на n интервалов времени. Для более точного нахождения динамики надежности желательно, чтобы эти интервалы были равны; однако приведение показателей безотказности к единичному интервалу времени работы (к 1000 часам) дает возможность использования различных интервалов, приравниваемых к наработке оборудования в течение каждого календарного года работы агрегата (что упрощает работу со статистическими данными).

Значения вычисленных для каждого календарного года показателей безотказности ПiБ/О,ПР (по формуле (1)) соответствуют средней для каждого календарного года наработке.

Для сложного оборудования (например, котлоагрегатов) вероятность безотказной работы элемента на интервале времени длительностью ti- ti+1 зависит от того, каким путем он подошел к настоящему состоянию (свойство, противоположное свойствам Марковских моделей). Поэтому функцию надежности сложных восстанавливаемых элементов необходимо представить в виде, передающем зависимость от предшествующих периодов.

Математическая модель, позволяющая осуществить прогнозирование надежности металла элементов котельного оборудования ТЭС, реализуется при помощи функций регрессии, аппроксимирующих экспериментальные данные и позволяющих увидеть аналитическую зависимость.

Для разработки математической модели использованы статистические данные по основному котельному оборудованию ТЭС с поперечными связями (более десяти однотипных котлоагрегатов БКЗ-220-100Ф, БКЗ-220-100-3, БКЗ-220-100-6), усредненные по всем основным элементам всех котлов, эксплуатировавшимся в период, для которого имеются статистические данные.

Пример построение графиков функций надежности в программе Advanced Grapher на основе стандартных функций регрессии приводится на рисунке 2.

Рисунок 2 Построение графиков в программе Advanced Grapher

В результате отбора из множества альтернативных вариантов, предложенных для реализации модели динамики надежности металла оборудования, выбран вариант, удовлетворяющий требованиям точности (достаточной для практических целей), достоверности и работоспособности.

Накопление статистических данных и их первичная обработка проводится в программе Microsoft Office Excel. Математическая модель построения функций надежности реализуется в компьютерной программе Mathcad. В качестве альтернативного варианта для всех вычислений и построений достаточно возможностей программ Microsoft Office Excel и Advanced Grapher.

В окончательном виде математическая модель, решающая задачу нахождения и прогнозирования динамики надежности теплоэнергетического котельного оборудования индивидуально для элементов каждого агрегата, (выраженную через количественные показатели вероятности отказа) реализуется следующим образом:

1. Рассчитываются показатели безотказности работы оборудования в i-м календарном году, приведенные к 1000 часам работы (ПiБ/О,ПР) (по формуле (1) на основе статистики наработки и отказов исследуемого элемента котельного оборудования ТЭС или котла в целом).

2. Для наглядности строится табличный график (линейная интерполяция). Значения вычисленных для каждого календарного года показателей безотказности ПiБ/О,ПР соответствуют средней для каждого календарного года наработке.

3. В соответствии с формулами (3), (4), (5) находится функция регрессии и также отображается на графике.

Коэффициенты функций регрессии находятся отдельно для линейной и гиперболической функций регрессии, а затем, уже в окончательном виде найденные функции суммируются:

Линейная: (3)

Гиперболическая: (4)

Результирующая функций регрессии:

(5)

4. Прогнозирование динамики надежности осуществляется с помощью тренда найденной функции регрессии (по предполагаемой наработке, соответствующей шести календарным годам работы оборудования - нормативному сравнительному сроку окупаемости инвестиций Тн). Достаточная для практических целей точность прогноза возможна после окончания периода приработки оборудования (30ч35 тысяч часов для поверхностей нагрева, 35ч45 тысяч часов для необогреваемых труб).

5. Точность построения функций регрессии определяется статистической дисперсией (статистическое математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины Х от ее среднего значения) var(K) по формуле (6):

(6)

6. Относительная погрешность прогнозных значений функции надежности от реальных значений функции вычисляется по формуле (7):

, %(7)

7. Точность и надежность прогнозных значений функции надежности оцениваются в соответствии с формулами (8), (9), (10), (11), (12), (13), (14) при доверительной вероятности в=0,95.

Ограниченный по объему статистический материал обрабатывается по следующим правилам:

Точность и надежность прогнозных значений функции надежности оцениваются с помощью доверительной вероятности в «попадания» математического ожидания m относительной погрешности прогнозного значения в доверительный интервал Ів.

Если даны значения х1, х2, …., хn, принятые в n независимых опытах случайной величиной Х с неизвестным математическим ожиданием m и дисперсией D, то для определения этих параметров следует пользоваться приближенными значениями (оценками).

Для математического ожидания:

(8)

Для дисперсии:

(9)

Среднее квадратическое отклонение оценки m:

(10)

Приближенное решение задачи построения доверительного интервала:

(11)

(12)

где определяется из таблицы 1.

Таблица 1 Значение в зависимости от доверительной вероятности в

в	tв
0,8	1,282
0,9	1,643
0,95	1,960
0,99	2,576

Доверительные границы:

,(13)

,(14)

8. Проводится математическая операция, обратная регрессии - подбором возможных вариантов распределения показателей безотказности работы (ПiБ/О,ПР) на прогнозируемом интервале времени. Правильность подбора этих вариантов подтверждается «попаданием» прогнозного значения математического ожидания m относительной погрешности прогноза в доверительный интервал Ів (±10%) при доверительной вероятности в=0,95.

Работоспособность модели основана на предположении, что параметры эксплуатации усредняются на длительных промежутках времени (1000 час.), для которых определяются показатели надежности. Объем и качество ремонтов принимается «нормальным» для данного оборудования или организации. Модель обладает достаточной гибкостью и возможностью отображения изменений этих параметров и корректировки прогноза.

Модель применима для таких технических систем, которые можно разделить на конечное количество восстанавливаемых элементов. Данному требованию удовлетворяет основное оборудование котлоагрегатов ТЭС.

В пятой главе приведен пример анализа оптимизации технико-экономических мероприятий повышения надежности котельного оборудования ТЭС на основании разработанной математической модели.

По аналогии с инвестиционными расчетами использован метод приведенных затрат, однако приведение осуществляется не к ежегодным затратам, а к нормативному сроку окупаемости капиталовложений Тн:

 (15)

где К1 и К2 - затраты на плановые (капитальные) ремонты соответственно по первому и второму вариантам;

И1 и И2 - ежегодные затраты, связанные с отказами оборудования по первому и второму вариантам.

Тн - нормативный сравнительный срок окупаемости капиталовложений (инвестиций), определяется в зависимости от среднего банковского процента (по депозитам или по кредитам) - c и в настоящее время примерно равен 6 лет.

Для большей точности сравнительного анализа различных вариантов восстановления и повышения надежности котельного оборудования ТЭС использовано дисконтирование к началу периода затрат.

Дисконтирование к началу периода затрат на повышение и восстановление надежности (например, году проведения капитального ремонта) предполагает, что если через t лет будут произведены затраты З, то при процентной ставке на капитал, равной с, приведенная (современная) величина затрат составит:

где И - современная величина затрат З;

с - банковский процент на капитал;

-

дисконтный множитель.

Дисконтирование потока затрат (годовых затрат) к началу периода имеет вид:

(17)

Ущерб на электростанциях, вызванный отказами генерирующего оборудования, представляет сумму следующих величин:

ДЗ1 - затраты на ремонт и восстановление отказавшего оборудования и затраты топлива на его последующий пуск;

ДЗ2 - потери от недоиспользования основных фондов и персонала ТЭС;

ДЗ3 - дополнительные затраты, связанные с пуском и работой резервного оборудования, имеющего, как правило, большие удельные расходы топлива.

Для ТЭС с поперечными связями отказ котла, как правило, не приводит к останову турбины, для них, в основном, учитываются составляющие ущерба ДЗ1 и, при необходимости ДЗ3.

Для блочных ТЭС отказ котла приводит к останову турбины, для них основными составляющими ущерба являются ДЗ1 и ДЗ2 (при необходимости ДЗ3).

Пример расчета оптимизации технико-экономических мероприятий по восстановлению и повышению надежности приводится для следующих (имеющих наиболее проблемную динамику развития надежности) элементов: конвективного пароперегревателя низкого давления первой ступени (КПП-1 ст н.д. - регулировочная ступень) и потолочного пароперегревателя (ППП) котла № 1 Еп-670-13,8-545БТ (ТПЕ-216).

Построение графиков функций надежности в программе Advanced Grapher на основе этой функции регрессии (5) приводится на рисунках 3 и 4. Прогноз рассчитывается на 6 лет, среднегодовая наработка предполагается 5,5 тыс. часов.

На графиках (рисунки 3 и 4) приведены несколько вариантов распределения показателей надежности, соответствующих прогнозным значениям функций надежности (по верхней и нижней границам доверительного интервала (Max и Min значения), а также по минимальной погрешности прогноза - (Min погрешность)). Значения критериев надежности по этим вариантам прогноза приведены в таблицах 2 и 3.

Условные обозначения:

- расчетные значения по статистическим данным

- прогнозные значения функций (тренд)

- прогнозные значения показателей безотказности

Рисунок 3 Динамика показателей безотказности ПiБ/О,ПР и доверительный интервал прогноза надежности



Рисунок 4 Динамика показателей безотказности ПiБ/О,ПР и доверительный интервал прогноза надежности

Таблица 2 Значения критериев надежности КПП-1 н.д. к/а № 1 ТПЕ-216 по различным вариантам прогноза

Кален. год	Средняя наработка элемента в кален. году	Прогноз значения функции надежности (на 6 лет)	Значение функции и показателей надежности	Значение функции и показателей надежности	Значение функции и показателей надежности
	Тыс. час.		Max значения	Min погрешность	Min значения
	ТiФ	F(x+6)	F(x)	Котк.	Пiб/о	F(x)	Котк.	Пiб/о	F(x)	Котк.	Пiб/о
2009	5,5	0,838	0,908	0	1,0	0,865	2	0,733	0,817	7	0,440
2010	5,5	0,814	0,921	0	1,0	0,860	1	0,846	0,789	3	0,647
2011	5,5	0,864	0,932	0	1,0	0,879	0	1,0	0,795	1	0,846
2012	5,5	0,899	0,941	0	1,0	0,895	0	1,0	0,820	0	1,0
2013	5,5	0,884	0,948	0	1,0	0,888	1	0,846	0,808	2	0,733
2014	5,5	0,876	0,955	0	1,0	0,868	2	0,733	0,810	1	0,846

Таблица 3 Значения критериев надежности ППП к/а № 1 ТПЕ-216 по различным вариантам прогноза

Кален. год	Средняя наработка элемента в кален. году	Прогноз значения функции надежности (на 6 лет)	Значение функции и показателей надежности	Значение функции и показателей надежности	Значение функции и показателей надежности
	Тыс.час.		Max значения	Min погрешность	Min значения
	ТiФ	F(x+6)	F(x)	Котк.	Пiб/о	F(x)	Котк.	Пiб/о	F(x)	Котк.	Пiб/о
2009	5,5		0,929	0	1,0	0,904	0	1,0	0,865	1	0,846
2010	5,5		0,939	0	1,0	0,917	0	1,0	0,860	0	1,0
2011	5,5		0,946	0	1,0	0,878	0	1,0	0,879	3	0,647
2012	5,5		0,954	0	1,0	0,872	2	0,733	0,895	1	0,846
2013	5,5		0,959	0	1,0	0,853	1	0,846	0,888	2	0,733
2014	5,5		0,963	0	1,0	0,818	3	0,647	0,868	3	0,647

Среднее время работы элемента, в течение которого происходит один отказ, рассчитывается по формуле:

(18)

Средний показатель безотказности (ср.Пiб/о) за несколько лет рассчитывается по формуле среднего гармонического:

(19)

Для конвективного пароперегревателя низкого давления первой ступени (КПП-1 ст н.д. - регулировочная ступень) за шесть лет прогноза (2009ч2014 г.г.) при прогнозной наработке (?ТiФ) 33 тыс. часов, среднее количество отказов за один год (5,5 тыс. часов наработки):

оптимистичный вариант - 0 отказов/год;

вариант наименьшей погрешности прогноза - 1 отказ/год (Тi1отказа=5500 час.);

пессимистичный вариант - 2,33 отказов/год (Тi1отказа=2357 час.).

Для потолочного пароперегревателя (ППП) за шесть лет прогноза (2009ч2014 г.г.) при прогнозной наработке (?ТiФ) 33 тыс. часов, среднее количество отказов за один год (5,5 тыс. часов наработки):

оптимистичный вариант - 0 отказов/год;

вариант наименьшей погрешности прогноза - 1 отказ/год (Тi1отказа=5500 час.);

пессимистичный вариант - 1,67 отказов/год (Тi1отказа=3300 час.).

Затраты топлива на пуск котла Еп-670-13,8-545БТ составляют порядка 1300 тыс. рублей, затраты на аварийный ремонт (в среднем) от 20 тыс. до 80 тыс. рублей.

Если генерирующая компания отпускает электроэнергию по цене 600 руб./МВт.ч. (предложения на ФОРЭМ), удельный расход условного топлива 349,26 г/кВт.ч., цена 1 тонны условного топлива (с доставкой) 965,83 руб., среднесуточная мощность блока 180 МВт, тогда потери от недоиспользования основных фондов и персонала ТЭС (ДЗ2) за трое суток (минимальный срок аварийного ремонта поверхности нагрева средней сложности) простоя:

Суммарные затраты, являющиеся следствием отказов в прогнозируемый период, рассчитываются в соответствии с формулами (15) (16) и (17) и сведены в таблицы 4 и 5.

Таблица 4 Затраты на аварийные отказы по различным вариантам прогноза надежности КПП-1 н.д. к/а № 1 ТПЕ-216

Варианты прогноза	Годовые затраты, тыс.руб.	Затраты прогнозного периода (6 лет), тыс.руб.
	ДЗ1	ДЗ2	?ДЗ	простые	дисконтированные
				? И	? ИД
оптимистичный	0	0	0	0	0
с наименьшей погрешностью прогноза	1350	3396	4746	28476	19930,10
пессимистичный	3145,5	7912,68	11058,18	66349,08	46437,13

Таблица 5 Затраты на аварийные отказы по различным вариантам прогноза надежности ППП к/а № 1 ТПЕ-216

Варианты прогноза	Годовые затраты	Затраты прогнозного периода (6 лет), тыс.руб.
	ДЗ1	ДЗ2	?ДЗ	простые	дисконтированные
				? И	? ИД
оптимистичный	0	0	0	0	0
с наименьшей погрешностью прогноза	1350	3396	4746	28476	19930,10
пессимистичный	2254,5	5671,32	7925,82	47554,92	33283,26

Разность между вариантами прогноза затрат на аварийные отказы конвективного пароперегревателя низкого давления первой ступени (КПП-1 ст н.д. - регулировочная ступень):

тыс.руб. (21)

тыс.руб (22)

Разность между вариантами прогноза затрат на аварийные отказы потолочного пароперегревателя (ППП):

тыс.руб. (23)

тыс.руб. (24)

В пределах Д1 и Д2 могут быть произведены капиталовложения в повышение надежности соответствующих элементов без снижения общей экономической эффективности мероприятий, направленных на восстановление и повышение надежности.

В пределах Д1 средства используются на повышение надежности выше имеющегося уровня. Такими мероприятиями могут быть: увеличение количества и качества работ по эксплуатационному контролю (дефектоскопии) оборудования, использование методов контроля, прогнозирующих снижение надежности (метод магнитной памяти).

В пределах Д2 средства могут быть использованы для того, чтобы не допустить снижение надежности ниже имеющегося уровня. К снижению надежности могут привести нарушения условий эксплуатации оборудования, низкое качество ремонтных работ. Поэтому в пределах Д2 такими мероприятиями могут быть: внедрение систем технической диагностики (оперативный контроль режимов работы и температуры металла поверхностей нагрева) и поддержание качества ремонтных работ.

Основные выводы и результаты

1. На основании информационного обзора по данной тематике установлено, что в современной ситуации, когда подавляющее большинство основного оборудования российских тепловых электрических станций исчерпало свой проектный ресурс, вопросы обеспечения надежности находящихся в эксплуатации установок приобретают особую актуальность. Значение надежности многократно возрастает, когда отказ механизма сопряжен с большими затратами на его ремонт или замену, что характерно для отраслей энергетики.

Поиск решения задачи моделирования и прогнозирования индивидуальной надежности элементов сложных технических систем ведется во многих отраслях: атомной энергетике, химической и нефтехимической промышленности, машиностроении, теплоэнергетике и т.д. Имеются многочисленные научные разработки, приближающиеся к достижению этой цели, но к настоящему времени достоверное решение не было найдено.

2. В работе уточнена методология построения динамических моделей сложных систем, предложен тип моделирования, в наибольшей степени соответствующий задачам и цели исследования.

3. В процессе построения математической модели надежности котельного оборудования ТЭС:

сформированы критерии, позволяющие создать математическую модель динамики надежности металла оборудования ТЭС. Таким критерием является сопоставимый при любых наработках оборудования показатель надежности (безотказности) (ПiБ/О,ПР), имеющий смысл эмпирической вероятности безотказной работы в течение i-го интервала времени. Разработанные показатели характеризуют надежность (вероятность отказа или безотказной работы) индивидуально для элементов каждого агрегата;

разработана процедура формирования и принципы построения динамической модели надежности, предусмотрена возможность определения точности построения функций надежности (регрессии), а также точности и надежности прогнозных значений;

из множества предложенных альтернативных вариантов реализации математической модели на основе статистических данных отобран вариант, удовлетворяющий практическим требованиям достоверности, точности прогнозирования и работоспособности.

4. Решена поставленная в работе задача построения математической модели прогнозирования динамики надежности металла теплоэнергетического котельного оборудования индивидуально для элементов каждого агрегата, выраженной через количественные показатели вероятности отказа.

5. Приведен пример расчета оптимизации технико-экономических мероприятий восстановления и повышения надежности котельного оборудования блочной ТЭС по разработанной модели динамики надежности для котла Еп-670-13,8-545БТ (ТПЕ-216). На примере доказана возможность значительного экономического эффекта от повышения надежности котельного оборудования ТЭС.

6. Разработанная математическая модель решает поставленную в работе цель прогнозирования динамики надежности металла для оптимизации технико-экономических мероприятий по восстановлению и повышению надежности котельного оборудования ТЭС.

Основные результаты, изложенные в диссертации, опубликованы в работах

Тюлюпов, Ю.Ф. Общий анализ прогнозирования эксплуатационной надежности элементов энергооборудования ТЭС / Ю.Ф.Тюлюпов, С.А.Иванов // Промышленная энергетика. - 2008 - № 9. - С.21,22.

Иванов, С.А. Методология создания динамической математической модели надежности опасных производственных объектов / С.А.Иванов, Ю.Ф.Тюлюпов, М.А.Ахмылова // Вестник Забайкальского центра Российской академии естественных наук. - Чита: ЧитГУ, 2008. - № 1. - С.77-80.

Тюлюпов, Ю.Ф. Прогнозирование индивидуальных вероятностных показателей надежности металла элементов энергооборудования ТЭС с целью оптимизаци затрат на восстановление надежности / Тюлюпов, Ю.Ф., Иванов, С.А., Ахмылова, М.А. // Вестник МАНЭБ (Приложение): по материалам I международной научно-практической конференции «Ресурсосбережение и возобновляемые источники энергии: экономика, экология, опыт применения» - Санкт-Петербург - Чита: - т.13, № 3 - 2008. - С.87-90.

Тюлюпов, Ю.Ф. Прогнозирование эксплуатационной надежности элементов энергооборудования ТЭС / Ю.Ф.Тюлюпов, С.А.Иванов // Материалы докладов тринадцатой Всероссийской научно-технической конференции «Энергетика: экология, надежность, безопасность». - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2007. - С.149-151.

Тюлюпов, Ю.Ф. Показатели, позволяющие создать математическую модель динамики надежности металла оборудования ТЭС / Ю.Ф.Тюлюпов, М.А.Ахмылова, С.А.Иванов // XIV Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии» / Сборник трудов в 3-х томах. Т. 3. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2008. - С.413-415.

Тюлюпов, Ю.Ф. Оптимизация распределения ресурсов, направляемых на восстановление надежности оборудования ТЭС / Ю.Ф.Тюлюпов, М.А.Ахмылова, С.А.Иванов // Повышение эффективности производства и использования энергии в условиях Сибири: материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. - Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2008. - С.572-575.

Ахмылова, М.А. Создание индивидуальных моделей прогнозирования эксплуатационной надежности элементов энергооборудования ТЭС / М.А.Ахмылова, Ю.Ф.Тюлюпов, С.А.Иванов // Кулагинские чтения: материалы VIII Всероссийской научно-практической конференции. - Чита: ЧитГУ, 2008. - С.127-131.

Размещено на Allbest.ru

...