Modelo correlacional para mejorar la eficiencia de centrales térmicas de ciclo combinado en operación a cargas parciales

Abstract

El presente trabajo de suficiencia, desarrolla el modelamiento de la operación de centrales de ciclo combinado de generación de energía eléctrica para mejorar la eficiencia energética en su operación a cargas parciales, mediante la representación de las correlaciones que gobiernan la distribución de potencias de las turbinas que conforman el ciclo combinado y los patrones de consumo de combustible individual de cada turbina a gas para optimizar la eficiencia global de la central. Para el modelamiento objeto del análisis se establecen los límites del sistema de generación de energía eléctrica a representar sobre el cual se aproximan los comportamientos del consumo de combustible en función de la potencia de generación para cada uno de los elementos. Debido a que cada turbina de generación tiene un estado particular, determinado por sus características de diseño, horas de operación de acuerdo al despacho del sistema, mantenimientos preventivos y correctivos ejecutados, el envejecimiento individual estará determinado por la eficiencia de cada unidad, es decir, por la capacidad de transformar la energía calorífica almacenada en el combustible en energía eléctrica. Es así como el consumo total de combustible de la central de ciclo combinado es representa como un problema de optimización basado en las correlaciones de la distribución de potencias de los componentes y los consumos individuales de combustible de cada turbina a gas. Con el proceso de optimización de cargas de cada turbina se determina que con el uso del modelo se logra reducir el consumo de combustible total del ciclo combinado. Esta nueva redistribución de potencias optimizadas tiene impacto en la reducción del consumo del combustible de origen fósil gas natural el cual proviene de una fuente no renovable, en el incremento de la eficiencia de la central y en la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero de CO2, lo cual aporta positivamente en el contexto de transformación energética hacia la desaceleración del calentamiento global con el empleo de procesos más eficientes para abastecer la demanda de energía eléctrica.

This research work develops the modeling of the operation of combined cycle power generation plants to improve energy efficiency in their operation at partial loads, by representing the correlations that govern the power distribution of the turbines that work together as a combined cycle based on the individual fuel consumption patterns of each gas turbine to optimize the overall efficiency of the plant. For the modeling, a control volume is established that defines the limits of the electrical power generation system to be represented on which the behavior of fuel consumption is approximated as a function of the generation power for each of the elements. Due to each generation turbine has a particular state, determined by its design characteristics, operation hours according to the dispatch of the system, preventive and corrective maintenance carried out, individual aging will be determined by the efficiency of each unit, that is, by the ability to transform the heat energy stored in the fuel into electrical energy. Thus, the total fuel consumption of the combined cycle plant is represented as an optimization problem based on the correlations of the power distribution of the components and the individual fuel consumption of each gas turbine. With the load optimization process of each turbine, it is determined that with the use of the model it is possible to reduce the total fuel consumption of the combined cycle. This new redistribution of optimized powers has an impact on reducing the consumption of fossil fuel natural gas, which comes from a non-renewable source, increasing the efficiency of the plant and reducing greenhouse gas emissions such as CO2 which contributes positively in the context of energy transformation towards the deceleration of global warming with the use of more efficient processes to supply the demand for electrical energy.