Browsing by Author "Fuchs, Frank"

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Entwicklung und Erprobung einer betriebsbegleitenden Datenvalidierung für thermische Kreisprozesse
(2002) Fuchs, Frank; Hein, K. R. G. (Prof. Dr.-Ing.)
In der vorliegenden Arbeit wurde eine Methode für thermodynamische Prozesse entwickelt, mit deren Hilfe betriebsbegleitend erfasste Messdaten aufbereitet, ein quasi-stationärer Zustandspunkt ermittelt und anschließend die Messdaten nach der Gauss’schen Ausgleichsrechnung in Beziehung zueinander gesetzt werden. Der Grundgedanke dieses Verfahrens ist es, nicht nur die für die Ermittlung der Ergebnisgrößen unbedingt erforderlichen Messgrößen zu verwenden, sondern darüber hinaus alle erreichbaren Messgrößen samt den dazugehörigen Varianzen und Kovarianzen zu erfassen und Nebenbedingungen zu bilden, die von den wahren Werten erfüllt sein müssten. Diese Nebenbedingungen sind z. B. Massenstrom-, Leistungs-, Energie- oder Stoffbilanzen. Die Messwerte werden diese Nebenbedingungen nicht exakt erfüllen, sondern zu Widersprüchen führen. Aus diesen Widersprüchen können sowohl eine globale Beurteilung der Qualität der Messung als auch gezielte Hinweise auf grobe Messfehler gewonnen werden. Dem Betreiber eines Kraftwerks ist es damit möglich, eine objektive Kenntnis des aktuellen Betriebszustandes der gesamten Anlage zu erhalten und die Kennwerte der einzelnen Kraftwerkskomponenten zu bestimmen, die eine Grundvoraussetzung einer thermodynamischen Zustandsdiagnose sind. Nicht gemessene und nicht messbare Zustandsgrößen werden dabei von Anfang an mit berücksichtigt, um zusätzliche Bilanzen aufstellen und deren wahrscheinlichste Werte ermitteln zu können. Erste Untersuchungen dieser sogenannten Datenvalidierung am Beispiel eines einfachen Kraftwerksprozesses ermöglichten eine Analyse des erforderlichen Messsystems und der potenziellen Verbesserung der Aussagefähigkeit der Messwerte für zusätzliche Messstellen. Der modellierte Kraftwerksprozess bot des Weiteren die idealen Voraussetzungen einer wirtschaftlichen Betrachtung der Datenvalidierung, da die wahren Werte in Form der simulierten Ergebnisse vorlagen. Es konnte gezeigt werden, dass unabhängig von den normalverteilten Startwerten dieses Kraftwerksprozesses die Datenvalidierung immer Ergebnisgrößen ermittelte, die näher an den simulierten Werten lagen als die gemessenen. In einem weiteren Schritt wurde die Datenvalidierung an einem Kohlekraftwerk anhand dreier verschiedener Lastfälle aus den Abnahmemessungen durchgeführt und erprobt. Mit Hilfe der Wärmeschaltbilder der Gesamtanlage wurden Bilanzgleichungen aufgestellt, die von den sogenannten wahren Werten erfüllt sein müssten. Selbst für die mit äußerster Sorgfalt durchgeführten Abnahmemessungen konnten mehrere unstimmige Messwerte zuverlässig ermittelt und zugeordnet werden. Auch die Konfidenzintervalle konnten zum Teil auf bis zu 40% des Ausgangswertes reduziert und die Ermittlung nicht gemessener Zustandsgrößen konnte automatisiert problemlos durchgeführt werden. Detaillierte Untersuchungen der Nassdampfenthalpie am Eintritt in den Kondensator mit Hilfe der Datenvalidierung ermöglichten eine genaue Bestimmung dieser Prozessgröße, so dass eine exakte Kenntnis der Entspannung in der Niederdruckturbine erlangt werden konnte. Damit wurde eine effektive Methode entwickelt, den inneren Wirkungsgrad eine Niederdruckturbine zu bestimmen, um so die Leistungserzeugung innerhalb der Turbine besser zuordnen zu können. Nicht zuletzt ist die genaue Kenntnis des inneren Wirkungsgrades einer Stufengruppe die Basis einer thermodynamischen Zustandsdiagnose. Abschließend wurde als globale wirtschaftliche Kenngröße einer Kraftwerksanlage der spezifische Wärmeverbrauch bestimmt. Auch bei dieser Untersuchung konnten Unstimmigkeiten der Messwerte zueinander nachgewiesen werden. Der rechnerische und validierte Wärmeverbrauchswert wurden gegenübergestellt und bewertet und somit auch für den Betreiber einer Kraftwerksanlage der quantitative Nutzen der Datenvalidierung berechenbar gemacht.