Comparative analysis of casual diagnosis methods of malfunctions in power cycles

Resumen

El objetivo del diagnóstico termoeconómico es determinar en qué equipos de un sistema térmico en operación se producen malfunciones y cuantificar el incremento de consumo de combustible que se debe a cada una de ellas. Para resolver este problema, la Termoeconomía proporciona herramientas y conceptos entre los que destacan la fórmula del impacto en fuel y el cálculo de malfunciones y de costes de malfunciones. La aplicación de estas ideas se ve dificultada por la presencia de efectos inducidos, que entorpecen la localización de los puntos donde realmente se produce el mal funcionamiento. Existen otra serie de técnicas que no se basan en el análisis termoeconómico sino en el análisis termodinámico. Entre ellas destaca el algoritmo de diagnóstico. En esta tesis, el algoritmo de diagnóstico se mejora hasta constituir una metodología de diagnóstico completa: el análisis cuantitativo de las causas. Así, se incluyen nuevas características como el cálculo de la influencia de los errores de medida en los resultados del diagnóstico y la posibilidad de establecer cadenas de causalidades. La idea central del método de diagnóstico es comparar la operación real de la planta con una estado de referencia, y distribuir la variación del rendimiento global del sistema en una serie de términos, cada uno asociado a una variable libre de diagóstico. Estas variables libres incluyen: indicadores del comportamiento de equipos, composición del combustible, condiciones ambientales y consignas de operación. La metodología desarrollada se ha aplicado al diagnóstico de una central termoeléctrica de carbón pulverizado qué consta de 3 unidades de 350 MW. Se ha estudiado la evolución y el impacto de 47 variables libres de diagnóstico durante más de 6 años de operación real. Los resultados proporcionan una validación del método de análisis al mismo tiempo que valiosas indicaciones de interés para los operadores de la planta. También se ha analizado la posibilidad de aplicar al diagnóstico técnicas empíricas como la regresión lineal y las redes neuronales. Estos métodos basados en un análisis de tipo "caja negra" proporcionan resultados adecuados,para las variables más relevantes pero. producen errores importantes para las variables con menor influencia. Finalmente, se ha desarrollado una metodología original para relacionar el análisis cuantitativo de las causas y el análisis termoeconómico. Esta formulación permite cuantificar de forma precisa las malfunciones intrísisecas y las inducidas por condiciones ambientales, calidad del combustible, consignas de operación y comportamiento de otros componentes.