Автоматизированные теплофикационные системы управления турбины с отопительными отборами (стр. 3 из 5)

Совместное применение способов отключения ПВД и скользящего противодавления обеспечивает в течение всего отопительного сезона гарантированное снижение электрической мощности турбоустановки Т-100-130 примерно на 20 МВт. Более глубокая разгрузка турбоагрегатов ТЭЦ может быть осуществлена путем снижения расхода острого пара, что повлечет за собой уменьшение отпуска тепла отопительными отборами, которое необходимо компенсировать из других источников тепла.

Обобщая результаты о применении скользящего давления на ТЭЦ с поперечными связями, можно констатировать следующее.

По турбоустановке:

- исследования подтвердили наличие значительного дросселирования давления пара на клапанах при больших нагрузках и перекрытии клапанов;

- при малых нагрузках;

- экономичность работы турбоустановки в пределах точности измерений при постоянном и скользящем регулировании примерно одинакова, хотя в большинстве случаев эффективность при постоянном давлении несколько выше;

- по значению КПД регулирующей ступени и эффективности работы турбоустановки в целом оптимальной является комбинированное регулирование давления пара, а именно: разгрузка на постоянном давлении до закрытия третьего клапана и дальнейшая разгрузка на полностью открытых первом и втором клапанах.

По блоку котел - турбина:

- для повышения эффективности работы блока возможно повышение температуры свежего пара без снижения надежности работы поверхностей нагрева котла и паропроводов свежего пара, что позволяет значительно улучшить экономические показатели установки;

- при отсутствии возможности регулирования мощности электродвигателей питательных насосов рекомендуется при переводе электростанции в целом или отдельных ее секций в режим скользящего давления регулирование мощности производить имеющимися работающими насосами.

1 ФИЛЬТР СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО

В аналоговом варианте фильтра реализуют вычисление среднего значения функции g(t) на интервале времени от t –

до t (рис. 1)

Рисунок 1 Фильтр скользящего среднего. Схема фильтрации

, (1)

где

– параметр настройки фильтра (время усреднения)

Правую часть выражения (1) преобразуем к виду

. (2)

По формуле (2) видно, что фильтр скользящего среднего представляет собой параллельное соединение двух интегрирующих звеньев, одно из которых последовательно соединено со звеном запаздывания

Рисунок 2. Структурная схема фильтра скользящего среднего

Поэтому амплитудно-фазовая характеристика фильтра описывается выражением

, (3)

которое может быть преобразовано к виду

(4)

Решая совместно, можно получить выражение для дисперсии

погрешности фильтра скользящего среднего и определить оптимальное значение параметра настройки из необходимого условия минимума функции ( ). Получаемое при этом выражение очень громоздко и неудобно для практического использования. (На его основе рассчитаны номограммы, по которым для заданных значений a, m и k можно определить ).

При программной реализации фильтра скользящего среднего расчет сглаженного значения

в очередном i-том цикле проводится по формуле

(5)

где

— параметр настройки фильтра.

Для расчета по формуле (5) требуется хранить в памяти УВМ (N + l) значение функции

.

Следует заметить, что в данном методе увеличение циклов сглаживания в подавляющем большинстве случаев ведет к уменьшению погрешности, однако, это всегда ведет к потере крайних точек – чем больше циклов, тем больше точек мы теряем.

Пример расчета указан в таблице 1

Таблица 1

Пример расчета методом скользящего среднего

Исходные данные	6,00	8,00	3,00	9,00	5,00	11,00	5,00	12,00	15,00	7,00
1-ый цикл		5,67	6,67	5,67	8,33	7,00	9,33	10,67	11,33
2-ой цикл			6,00	6,89	7,00	8,22	9,00	10,44
3-й цикл				6,63	7,37	8,07	9,22

Практическая реализация данного метода изложена в приложении 1.

Полученный результат представлен на рисунке 3.

2 ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНЫЙ ФИЛЬТР

В аналоговом варианте экспоненциальный фильтр представляет собой апериодическое звено и описывается дифференциальным уравнением

, (6)

где

и – параметры настройки фильтра.

Уравнению (6) соответствует амплитудно-фазовая характеристика (АФХ)

, (7)

где

– постоянная времени фильтра.

Из условия

(математическое ожидание) для статического режима определяют оптимальное значение параметра . Коэффициент усиления

. (8)

Определение оптимального значения параметра

производится из условия (4) (среднеквадратичная погрешность оценки).

Для этого предварительно рассчитывают спектральную плотность

погрешности экспоненциального фильтра.

. (9)

Дисперсия погрешности экспоненциального фильтра, равна

. (10)

При вычислении этого интеграла оба слагаемых подынтегрального выражения раскладывают на простые дроби, каждая из которых сводится к табличному интегралу вида

. (11)

После выполнения соответствующих преобразований получают следующее выражение для дисперсии погрешности фильтрации:

. (12)

Оптимальное значение параметра настройки

получают из необходимого условия экстремума функции :

. (13)

Откуда оптимальное значение параметра

. (14)

Таким образом, функция

имеет единственную точку стационарности, тип которой зависит от знака второй производной при .

Можно показать, что при выполнении условия

, (15)

особая точка является минимумом функции

, а при выполнении условия

(16)

в точке

, функция достигает максимума.

Если это условие не выполняется, то оптимальным является наибольшее допустимое значение параметра

.

При программной реализации экспоненциального фильтра дифференциальное уравнение (6) заменяют разностным уравнением вида