Diagnose vermeidbarer thermodynamischer Verluste und Kosten beim Betrieb von Kraftwerken

诊断运行发电厂时可避免的热力学损失和成本

• 批准号: 5433784
• 负责人: Professor Dr.-Ing. Georgios Tsatsaronis
• 金额: --
• 依托单位: Fachgebiet Energietechnik und Umweltschutz
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2003-12-31 至 2007-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5433784?language=en
• 关键词: Diagnose; vermeidbarer; thermodynamischer; Verluste; und

In diesem Projekt sollen Grundlagen und Methoden zur Betriebsoptimierung bestehender Energieversorgungsanlagen entwickelt werden. Den Ausgangspunkt bilden Betriebsdaten existierender Kraftwerke und Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen. Das Ziel ist die Produktkostenminimierung. Zunächst werden dafür historische Betriebsdaten mit selbstorganisierenden neuronalen Netzen zu charakteristischen Betriebsklassen zusammengefasst. Die detaillierte Analyse erfolgt mit Hilfe des Energiekonzepts und thermoökonomischer Methoden um Kosteneinsparpotenziale zu berechnen und neue Diagnosemethoden zu entwickeln. Eine Wirkungsgradanhebung führt bei bestehenden Anlagen durch verminderten Brennstoffeinsatz grundsätzlich zu geringeren Produktkosten und Schadstoffemissionen (CO2, SOc, Staub). Die Betriebspunktanalyse innerhalb einzelner Klassen soll zusätzlich derart weiterentwickelt werden, dass Veränderungen durch Verschleiß (z. B. Fouling in Wärmeübertragern) gezielt den verursachenden Komponenten zugewiesen werden können, was durch Wechselwirkungen zwischen Komponenten erschwert wird. Diese Weiterentwicklungen können Hinweise für zustandsorientierte Instandhaltungsstrategien liefern. Neben Empfehlungen für zukünftige Betriebsweisen sollen auch Hinweise für den Anlagenentwurf erarbeitet werden. Die in diesem Projekt entwickelten methodischen Grundlagen sollen in verschiedenen Anlagen getestet und angewendet werden.

在这个项目中，我们需要对能源结构和方法进行优化。存在于 Kraftwerke 和 Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen 中的 Ausgangspunkt bilden Betriebsdaten。 Das Ziel ist die Produktkostenminimierung。 Zunächst werden dafür historische Betriebsdaten mit selforganisierenden Neuronalen Netzen zu Charakteristischen Betriebsklassen zusammengefasst。使用能源和热力学方法进行详细分析，并使用新的诊断方法。 Eine Wirkungsgradanhebung bei bestehenden anlagen durch verminderten Brennstoffeinsatz grundsätzlich zu geringeren Produktkosten und Schadstoffemissionen (CO2、SOc、Staub)。 Die Betriebspunktanalysis insidehalb einzelner Klassen soll zusätzlich derart weiterentwickelt werden, dass Veränderungen durch Verschleiß (z. B. Fouling in Wärmeübertragern) gezielt den verursachenden Komponenten zugewiesen werden können, was durch Wechselwirkungen zwischen Komponenten erschwert wird。未来的战略方向是这样的。 Neben Empfehlungen für zukünftige Betriebsweisen sollen auch Hinweise für den Anlagenentwurf Erarbeitet werden。死在 diesem Projekt entwickelten methodischen Grundlagen sollen in verschiedenen Anlagen getestet und angewendet werden。