RSS Feed for Nghiên cứu ứng dụng Thứ sáu 29/03/2024 18:42
TRANG TTĐT CỦA TẠP CHÍ NĂNG LƯỢNG VIỆT NAM

Nghiên cứu ứng dụng 'trí tuệ nhân tạo' tại NM Nhiệt điện Nghi Sơn 1

 - Theo đà phát triển của quá trình toàn cầu hóa, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) là xu hướng công nghệ thúc đẩy sự phát triển, là nền tảng cốt lõi của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo đang có tác động mạnh đến Việt Nam nói chung và Tập đoàn Điện lực Việt Nam nói riêng, tạo ra nhiều cơ hội nhưng cũng mang đến những thách thức lớn đối với ngành điện, lợi ích của trí tuệ nhân tạo mang lại sẽ làm tăng hiệu quả sản xuất - kinh doanh của nhà máy điện. Hiện tại, Công ty Nhiệt điện Nghi Sơn đang tiến hành nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo điều khiển nhiên liệu, gió vào lò hơi Nhà máy Nhiệt điện Nghi Sơn 1.


EVN với cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0


Tổng công ty Phát điện 1 có 3 nhà máy nhiệt điện trực thuộc và 1 nhà máy nhiệt điện (công ty cổ phần), sử dụng than làm nhiên liệu chính.

Lò hơi đốt than luôn biến động trạng thái do tình trạng nhiên liệu như độ ẩm, chất bốc bị ảnh hưởng bởi thời tiết (mưa nắng) thay đổi từng khắc, từng giờ, sự thay đổi của tính chất than làm bề mặt truyền nhiệt bám bẩn do tro bám dính, làm nhiệt độ khí, nhiệt độ nước thay đổi,...

Để đối ứng với sự biến đổi trạng thái này, phương pháp điều khiển lò hơi thông thường là hiệu chỉnh áp lực hơi chính bởi điều khiển Boiler Master nhằm ổn định hóa sự biến động.

 

Từ phụ tải yêu cầu (tải đặt MW (1)), Bộ điều khiển độ mở van (2) đưa hơi vào tua bin để đạt phụ tải yêu cầu, bộ điều khiển lò hơi (3) sẽ hiệu chỉnh yêu cầu tải lò để duy trì áp lực hơi mới. Từ yêu cầu tải lò này sẽ được hàm FX (4) chuyển đổi về lưu lượng nhiên liệu, gió cần thiết để đưa vào lò. Tất cả các bộ điều khiển đều đã được cài đặt cố định theo thiết kế lò máy, nhiệt trị nhiên liệu ban đầu.

Khi nhiệt trị nhiên liệu đưa vào lò, hoặc bề mặt truyền nhiệt của lò bị thay đổi theo thời gian, thì hàm điều khiển nhiên liệu FX (4) cũ sẽ sinh ra sai lệch, từ đó nhiên liệu, gió vào lò sẽ dư thừa hoặc thiếu hụt, dẫn đến bị dao động áp lực hơi mới, hiệu suất lò - tua bin giảm.

Hàm nhiên liệu FX cài đặt dựa trên nhiệt trị than thiết kế, và điều chỉnh cài đặt khi chạy thử trong thời gian đầu chạy thử. Khi than thay đổi hay tính chất truyền nhiệt thay đổi theo thời gian, làm giá trị cài đặt FX và giá trị thực tế không còn phù hợp. Sự sai lệch của hàm nhiên liệu FX làm lưu lượng nhiên liệu hay áp lực hơi mới lệch đi, gây biến động lớn.

Trong lò hơi đốt than, lượng nhiệt do nhiên liệu vào lò sinh ra cho đến khi sản sinh ra áp lực hơi mới có độ trễ hay hằng số thời gian lớn.

Hàm nhiên liệu có sự sai lệch thì gây ra khoảng lệch điều khiển hiệu chỉnh áp lực hơi mới, làm cho chính quá trình tự hiệu chỉnh áp lực hơi mới lại gây ra biến động áp lực hơi mới, làm sự biến động áp lực càng lớn hơn.

Để giải quyết những vấn đề nêu trên, Công ty Nhiệt điện Nghi Sơn đang tiến hành nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo điều khiển nhiên liệu, gió vào lò hơi Nhà máy Nhiệt điện Nghi Sơn 1.

Với công nghệ, ứng dụng tích hợp tính năng AI tự thực hiện hoàn toàn chu trình: tự thu thập dữ liệu để tính toán ⁃› tự phân tích ⁃› tự phán đoán ⁃› tự đưa ra điều chỉnh phù hợp thay đổi liên tục. Dựa trên sự biến hóa theo thời gian rất nhỏ của đặc tính lò hơi có thể tinh chỉnh cao độ nên phát huy tính năng tiết kiệm năng lượng, cắt giảm lượng than sử dụng.

Mặt khác, ứng dụng tính năng Internet vạn vật (IOT) có thể cung cấp nhiều lựa chọn dịch vụ kỹ thuật như: Có thể “nhìn thấy được” hiệu suất cũng như tính kinh tế của từng loại than hay giám sát từ xa liên kết với mạng lưới camera hoặc đầu cảm biến nhỏ ở nhà máy.

Bộ điều khiển tích hợp AI sẽ hiệu chỉnh sự sai lệch của giá trị cài đặt với thực tế của hàm nhiên liệu theo trạng thái của lò hơi, để cập nhập, ghi đè thay thế thường xuyên hệ số điều chỉnh hàm nhiên liệu, để được kết quả hàm nhiên liệu mới phù hợp nhất, giảm sai lệch nhất.

 

 

Khi áp dụng AI vào trong ứng dụng điều khiển hàm nhiên liệu, Bộ AI sẽ thu thập các đầu vào thay đổi: phụ tải yêu cầu, bộ điều khiển lò hơi (boiler  Master)… từ đó Bộ AI sẽ tính toán sự sai lệch, xu hướng sai lệch, và đưa ra hệ số điều chỉnh (6) liên tục bù vào hàm nhiên liệu FX (4), đảm bảo đáp đúng yêu cầu phụ tải mà không bị dư thừa hay thiếu hụt quá nhiều nhiên liệu, gió vào lò. Theo thời gian, từ kết quả điều khiển gửi về bộ AI, bộ AI sẽ tự động học hỏi và đưa ra hệ số điều chỉnh mới càng phù hợp hơn, giúp ổn định lò hơi, tăng hiệu suất tổ máy.

Hiệu quả áp dụng ứng dụng AI:

1/ Giảm nhiệt độ khói thải: Quá trình cháy ổn định được kéo dài, duy trì trạng thái hấp thụ nhiệt tốt nên nhiệt độ khí thải giảm.

2/ Giảm hàm lượng carbon chưa cháy hết trong tro, xỉ: Quá trình cháy ổn định kéo dài nên cải thiện tính cháy lan truyền, làm giảm hàm lượng carbon chưa cháy hết trong tro, xỉ.

3/ Giảm tiêu hao nhiên liệu than có thể từ 0,5%-1%.

Ngoài những hiệu quả như đã nêu trên, việc ứng dụng AI cần lưu ý đến vấn đề bảo mật, do đó việc quan trọng hàng đầu là luôn có chiến lược bảo vệ dữ liệu, an ninh mạng toàn diện, tránh lợi dụng trí tuệ nhân tạo và internet để tạo các cuộc tấn công. Việc xây dựng lộ trình chiến lược phát triển thiết bị kết nối IoT, AI cần triển khai một cách chặt chẽ, luôn gắn kết với an toàn thông tin, đặc biệt chú trọng xây dựng hành lang pháp lý theo hướng tiêu chuẩn, quy chuẩn hóa và thực thi kiểm định đối với thiết bị kết nối IoT./.

 

NGUYỄN ANH TUẤN - CÔNG TY NHIỆT ĐIỆN NGHI SƠN 

 

Tài liệu tham khảo:

1/ Hệ thống tối ưu hóa điều khiển lò hơi Ulty-V Plus (Công ty CP Idemitsu Kosan).

2/ Coal Feeder Control System (ORBIS).

nangluongvietnam.vn/

Có thể bạn quan tâm

Các bài mới đăng

Các bài đã đăng

[Xem thêm]
Phiên bản di động