Modelación energética y operacional del sistema de agua de alimentar caldera de una central termoeléctrica; Modeling energetic and operational of the boiler feed water system of a power plant

Ernesto Miguel Solís Alemán, Juan Luis Rodríguez Olivera, Mercedes Alemán García

Resumen


Se propone un modelo combinado basado en la implementación paralela de dos aproximadores funcionales, utilizando una red neuronal del tipo (MLP) y una regresión estadística, para la obtención de las características energéticas y de operación actual del Sistema de Agua de Alimentar Caldera (SAAC) en una Central Termoeléctrica (CTE), en la cual se regula el flujo de agua a la caldera por variación de velocidad. La respuesta del modelo combinado se obtiene a partir de la suma ponderada de cada aproximador funcional. Dicho modelo es utilizado para relacionar 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 del SAAC. Para el ajuste de los modelos se utilizan mediciones almacenadas en el archivo histórico del sistema SCADA, donde se aplica un método de procesamiento de datos para eliminar ruidos que pueden afectar el ajuste de los modelos propuestos.

Is proposed a combined model based on the parallel implementation of two functional approximators, using a neural network of the type (MLP) and a statistical regression to obtain the actual energetic and operation characteristics of the Boiler Feed Water System (BFWS) in a Power Plant, in which the water flow to the boiler is controlled by variation speed. The response of the combined model is obtained from the weighted sum of each functional approximator. This model is used to relate the current consumption and the position of the speed variator, in function of the discharge pressure and flow delivered by each pump of the BFWS. For the fit of the models is used save measurements of the historical file of the SCADA system, where is applied a data processing method to eliminating noise that can affect the fit of the models proposed.

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