Optimización del sistema de agua para alimentar la caldera de una central termoeléctrica.

• Ernesto Miguel Solís Alemán ^[1] ; Juan Luis Rodríguez Olivera ^[1] ; Mercedes Alemán García ^[1]
  1. [1] Universidad de Matanzas

     Universidad de Matanzas

     Cuba

     
• Localización: DYNA energía y sostenibilidad, ISSN-e 2254-2833, Vol. 3, Nº. 1, 2014
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Optimization of a boiler feed water system in a power plant
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• Resumen
  • español

    Se propone un método para aumentar la eficiencia energética en las bombas del sistema de agua de alimentar caldera de una central termoeléctrica basada en ciclo Rankine. Donde se utiliza un modelo híbrido basado en la implementación paralela de una regresión estadística (REG) y una red neuronal artificial (MLP); para obtener los modelos que describen la dependencia entre el consumo de corriente y la posición del variador de velocidad, en función de la presión de descarga y el flujo entregado por cada bomba. El modelo híbrido es utilizado por su buena precisión en la predicción de las variables modeladas en comparación con los métodos REG y MLP. Para el ajuste de los modelos se utilizan mediciones reales de operación, obtenidas del sistema de Supervisión, Control y Adquisición de Datos (SCADA), donde se aplica un método de procesamiento de datos, eliminando ruidos que pueden afectar el ajuste de los modelos. Obtenidos los modelos mencionados, se utiliza un método de optimización para determinar la distribución óptima de los flujos entregados por cada bomba, minimizando el consumo de corriente del conjunto de bombas que se encuentra en servicio. Para validar el método propuesto, se utiliza un caso de estudio y se analizan los resultados obtenidos.

  • English

    A method is proposed to increase energy efficiency in the boiler feed water pumps system of power plant based on Rankine cycle. Where is used a hybrid model based on parallel implementation of a statistical regression (REG) and an artificial neural network (MLP), for model the dependence of the current consumption and the position of the speed variator, in function of the discharge pressure and flow delivered by each pump. The hybrid model is used for its good accuracy in prediction of the variables modeled compared with REG and MLP methods. For the fit of the models is used real measurements of operation, obtained of the Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system, where is applied a method data processing, eliminating noise that can affect the fit of the models. Obtained the models, an optimization method is used to determine the optimal distribution of flows delivered by each pump, minimizing the current consumption of the ensemble of pumps that is in service. To validate the proposed method, a study case is used and the results obtained are analyzed.