Entwicklung und Erprobung einer betriebsbegleitenden Datenvalidierung für thermische Kreisprozesse

Abstract

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.

In this dissertation a method has been developed which pre-conditions measurement data of thermodynamic cycle processes, determines a quasi stationary status and afterwards corrects the data in relation to each other by means of a correction calculation. The basic idea of this procedure is to use all the obtainable measurement data including the belonging variances and covariances and to form additional balance equations which would have to be fulfilled by the true values of the measured variables. These equations are e. g. mass flow balances, performance balances or energy balances. The measured values will not exactly fulfil these additional equations and show contradictions. Considering these contradictions it is possible to evaluate the quality of the measurement data and to get specific indications of coarse measurement errors. This enables the operator of a power plant to gain an objective knowledge of the power plant's current operational status and to determine characteristic values of the plant components which are necessary for a thermodynamic diagnosis. Not measured and not measurable process variables are taken into account to the procedure, so that more balance equations could be drawn. First examinations of this so-called data validation exemplified by a simple power plant process, allowed an analysis of the necessary measurement system and of the potential improvements of additional measuring points. Furthermore this simulated power plant process provided ideal conditions for an economic analysis of the balancing calculation, because the true values are available in the form of the simulated values. It was shown, that independent of the normal variables of the simulated power plant the results of the balancing calculation were always closer to the true values than the measured values. In a further examination the data validation was exemplified, realised and tested on the basis of the acceptance tests of a coal-fired power station in three various operational modes. Using the power plant's thermal flow diagram balances were drawn, which are to be fulfilled by the so-called true values. The data validation automatically detected and located several contradicting measured values in the acceptance tests. This means, that even under the intensified conditions of an acceptance test errors in measurements occurred. As expected, the measured values could be corrected with regards to the mass flow and energy balance equations. Also the uncertainties of the measured variables could be reduced down to 40 percent. The automated determination of not measured values could be executed without any problems. Detailed examinations of the wet steam enthalpy at the condensers' inlet with the data validation enabled an accurate determination of this process value. With this knowledge a precise calculation of the isentropic efficiencies of the low pressure turbines and therefore a specific allocation of the power generation inside the turbines was made possible. Last but not least these variables are very important for a thermodynamic diagnosis and could not be measured. Finally the determination of the specific heat consumption enables an economic assessment of the power plant. During this computation contradictions within the measured values were also exposed. The calculated and the corrected values for the specific heat consumption were compared and evaluated. Thus the power plant operator's benefit of this data validation became computable.