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La transición energética se está adoptando progresivamente a nivel mundial, lo que empuja a las centrales eléctricas de ciclo combinado (CCPP) a adoptar un funcionamiento flexible también en las islas. Las CCPP están, o estarán, aumentando y disminuyendo las cargas para acomodar entradas intermitentes de energía renovable a la red. Estas maniobras comprometen la estabilidad operativa y ponen en peligro la disponibilidad de la planta. Los viajes de plantas en islas pequeñas y medianas que no están interconectadas con redes continentales más grandes provocan cortes importantes, si no en toda la isla. El sistema de IA (inteligencia artificial) autoajustable de ADEX aumenta la estabilidad operativa al tiempo que optimiza el rendimiento de la planta y, al hacerlo, permite una operación flexible sin comprometer la confiabilidad.

Las redes insulares son a menudo sistemas eléctricos aislados, no interconectados con los servicios públicos continentales, que dependen de muy pocas, o incluso de una sola, central eléctrica alimentada con combustibles fósiles para proporcionar estabilidad de frecuencia de la red. Estas plantas combinan la generación con la demanda en tiempo real para cumplir con este propósito. De no hacerlo, la calidad del servicio del sistema se ve afectada negativamente y, en casos extremos, toda la red puede colapsar. En consecuencia, la escasez de centrales eléctricas capaces de proporcionar una frecuencia de red estable pone en peligro el suministro eléctrico.

A pesar de esta fragilidad inherente de la red, las políticas públicas actuales desafían aún más la capacidad de los generadores insulares para estabilizar la frecuencia. Los objetivos de la transición energética imponen un funcionamiento flexible a las centrales eléctricas que funcionan con combustibles fósiles, obligándolas a variar las cargas para dar cabida a entradas intermitentes de energía renovable en la red y seguir satisfaciendo la demanda variable. Las CCPP son la tecnología de generación más flexible y eficiente que se suele elegir para llevar a cabo esta tarea, y lo hacen, pero no sin dificultades y contratiempos. Con frecuencia, los estrictos requisitos de maniobra causan inestabilidad en la planta, lo que resulta en viajes, interrupciones no programadas y suponen un alto costo para el equipo de la instalación. Adoptar una generación flexible y respetuosa con el clima pone en peligro un objetivo tradicional pero aún prioritario de la industria: la confiabilidad.

Los operadores del sistema eléctrico de las islas conocen bien sus circunstancias. Con presupuestos ajustados, intentan garantizar la confiabilidad, estabilidad y resiliencia de la red con capacidad de reserva adicional, ya que no hay interconexión con los sistemas eléctricos continentales disponibles para brindar soporte. A pesar de estos esfuerzos, las interrupciones de las plantas y otros incidentes todavía se producen en cascada a través de la red más rápidamente y con peores resultados en los sistemas eléctricos de las islas.

Con esta carga, las operaciones de CCPP hacen malabarismos entre objetivos contradictorios de flexibilidad y confiabilidad, con tasas de éxito variables. En las islas, difícilmente se insistirá lo suficiente en las repercusiones derivadas de estos objetivos contrapuestos.

En una central eléctrica, algunos problemas recurrentes bien conocidos pueden provocar cortes parciales o totales no planificados. Podría decirse que la causa de disparo más común es la inestabilidad del nivel del tambor. Este artículo se centrará en los desafíos recurrentes de inestabilidad del nivel del tambor y en cómo ADEX Drum Level Optimizer ha resuelto estos problemas para sus usuarios.

Los controladores proporcionales integrales derivativos (PID) existen desde hace más de un siglo. Fueron adoptados masivamente en muchas industrias pesadas durante la década de 1950 porque podían mantener las variables de la industria alrededor de sus puntos de ajuste durante largos períodos con una intervención humana reducida. Al hacerlo, sentaron las bases para los sistemas de control distribuido (DCS) y las operaciones industriales automatizadas.

Aunque fue un gran avance en ese momento, resulta sorprendente cómo el algoritmo PID heredado sigue siendo la herramienta principal que se utiliza actualmente para controlar la gran mayoría de las variables de proceso en cualquier industria, incluidos los niveles de los tambores en las CCPP. Es especialmente curioso porque se sabe que los controladores PID provocan oscilaciones alrededor de sus puntos de ajuste en las variables que controlan, lo que en ocasiones provoca resonancia e inestabilidad operativa, y requiere la intervención manual de un operador humano experimentado. En las centrales eléctricas que funcionan con combustibles fósiles, una unidad puede dispararse si el operador humano no logra estabilizar adecuadamente las variables críticas del proceso.

Desde los primeros días de la automatización, surgieron críticas al control PID y defensores de soluciones alternativas. Un examen exhaustivo de los problemas de control de procesos de la industria química y las deficiencias prácticas de las metodologías óptimas y adaptativas disponibles en ese momento concluyó que existía una brecha entre la teoría y la práctica en el control de procesos industriales. Añadió que “la brecha está efectivamente presente, pero contrariamente a la opinión de muchos, es el teórico quien tiene que cerrarla”.

El estudio destacó las características requeridas de una solución que podría ser capaz de cerrar la brecha. La solución tendría que aprovechar las interacciones inherentes a los procesos físicos multivariables y ser adaptativa, pero estable, incluso en presencia de dinámicas no modeladas, perturbaciones desconocidas y conocimientos imprecisos de parámetros y mediciones.

Más de cuatro décadas después, en 2017, el presidente de la Sociedad de Sistemas de Control del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) se dirigió a toda la comunidad de control científico en un mensaje a través de la revista IEEE Control Systems. En su mensaje, destacó que la brecha entre la teoría y la práctica del control industrial no se ha superado y lo describió como el “problema del control de la IA”. El presidente pidió a la comunidad renovar esfuerzos y afirmó: “Cuando tenemos una planta que queremos controlar y le diseñamos un controlador, siempre existe el riesgo de que el sistema de circuito cerrado no se comporte como se desea. Más específicamente, podría ser inestable, lo que tendría todo tipo de consecuencias indeseables, que van desde amplificadores saturados hasta pérdidas catastróficas de vidas”. Sin embargo, la verdadera pregunta es si se pueden encontrar soluciones al problema del control de la IA.

Sin embargo, no es que no se hayan realizado avances o esfuerzos en el largo período transcurrido entre estos dos artículos. Varios sistemas avanzados de control de procesos (APC) están disponibles en el mercado basados ​​en diversas metodologías de control, como la lógica difusa, las redes neuronales o el control predictivo de modelos (MPC). Sin embargo, a pesar de las mejoras operativas generales, estos sistemas APC todavía dependen de controladores PID y, en todos los casos, dependen de algoritmos basados ​​en parámetros fijos para producir las salidas que finalmente se aplican a los elementos de la planta (válvulas, bombas, etc.) .

El problema subyacente de los sistemas de control de parámetros fijos actuales es que los parámetros de control están ajustados para ciertas condiciones operativas. Cuando las condiciones operativas del proceso cambian y la dinámica del proceso difiere de las condiciones operativas durante el ajuste, estos parámetros pueden desafinarse, deteriorando el rendimiento del control e introduciendo inestabilidad en el proceso.

Se definió una nueva metodología de control Adaptive Predictive Expert (ADEX) en una patente estadounidense y, posteriormente, el libro “ADEX Optimized Adaptive Controllers and Systems: From Research to Industrial Practice” presentó los conceptos de la metodología de control ADEX, su implementación práctica. a través de los llamados sistemas ADEX, y la teoría de estabilidad ADEX. De hecho, este libro describe la teoría y la práctica industrial de una solución genérica de control multivariable, adaptativa y estable para procesos industriales, capaz de lograr su rendimiento de control óptimo, a pesar de los cambios en la dinámica del proceso y el contexto de operación, junto con el ruido y las perturbaciones. actuando sobre ellos.

La tecnología ADEX se basa en una IA autoajustable capaz de identificar en tiempo real la dinámica del proceso y sus variaciones en el tiempo. Esta IA autoajustable permite a los controladores ADEX predecir con precisión la evolución de las variables del proceso y calcular las acciones de control que hacen que la evolución prevista sea igual a la evolución deseada, optimizando el rendimiento del proceso.

Los sistemas ADEX estabilizan y optimizan el rendimiento general de un proceso. Están definidos por estrategias optimizadas de control de procesos en las que se integran controladores ADEX.

Los sistemas ADEX se han aplicado y actualmente operan en numerosas aplicaciones desafiantes en una amplia variedad de áreas industriales con un historial de éxito reportado en la mejora del rendimiento de sus procesos. Estas aplicaciones han demostrado experimentalmente que la tecnología ADEX ha salvado la brecha entre la teoría y la práctica que existe desde hace décadas en el control de procesos, resolviendo el llamado problema de control de los procesos industriales.

Apuntar a objetivos de flexibilidad ambiciosos (como tasas de rampa más altas y cargas mínimas más bajas) afecta la estabilidad de las variables críticas de una planta, poniendo en peligro la confiabilidad. La IA autoajustable de ADEX refuerza la estabilidad operativa y mitiga los riesgos de confiabilidad al mejorar la operación flexible. Para muchas plantas que luchan entre los objetivos de confiabilidad y flexibilidad operativa, la IA autoajustable de ADEX permite cumplir ambos.

Las CCPP utilizadas para operaciones de carga base, y a menudo diseñadas específicamente para ellas, pueden encontrar desafíos de estabilidad y confiabilidad al orientar las operaciones hacia un seguimiento de carga flexible. Las Figuras 1 y 2 muestran la evolución de los niveles del tambor de alta presión (HP) y presión intermedia (IP) en la misma caldera cuando opera en carga base (sin restricciones de flexibilidad) o en seguimiento de carga (operación flexible), respectivamente.

Los niveles de HP e IP del tambor son variables de misión crítica que dispararán las unidades cuando las desviaciones de su punto de ajuste superen un umbral que depende de los parámetros constructivos de los tambores. La confiabilidad está en riesgo si este umbral está lo suficientemente cerca de las oscilaciones de nivel inducidas por la operación de seguimiento de carga.

En plantas que enfrentan el desafío de adoptar una operación flexible, la tecnología multivariable de ADEX se autoajusta en tiempo real para realizar un seguimiento de la dinámica cambiante de las variables críticas cuando se sigue la carga y reacciona en consecuencia para garantizar un rendimiento de control óptimo y la estabilidad de las variables críticas para cada escenario. . La Figura 3 muestra las pruebas de estabilidad de nivel de tambor HP, con y sin Optimizador de Nivel de Tambor ADEX, realizadas en la estación de Ciclo Combinado Porto Corsini de ENEL al ejecutar rampas de carga a 42 MW/minuto. La Figura 3 muestra cómo ADEX protege la estabilidad del nivel del tambor durante operaciones desafiantes, como el seguimiento agresivo de la carga.

Los recursos renovables de Puerto Rico incluyen la energía solar, eólica, hidroeléctrica y biomasa. Según la Ley de Política Pública Energética de Puerto Rico, la Autoridad de Energía Eléctrica de Puerto Rico (AEE) debe obtener el 40% de su suministro eléctrico de recursos renovables para 2025, el 60% para 2040 y el 100% para 2050. En 2022, solo el 3% de La electricidad de la AEE provino de energía renovable. La generación solar distribuida está creciendo rápidamente en los sectores residencial y comercial de la isla. Una pequeña parte de la energía proviene de instalaciones alimentadas por energía eólica, hidroeléctrica y gas de vertedero. A pesar de los ambiciosos objetivos de transición energética, Puerto Rico es un sistema eléctrico aislado y no conectado a los servicios públicos del continente. Hoy en día, depende de una única CCPP para garantizar una frecuencia de red estable y robusta.

EcoEléctrica es una CCPP 2×1 en Peñuelas, Puerto Rico, de copropiedad de Global Power Generation, Engie y Mitsui. La planta tiene una capacidad nominal de 540 MW generada por dos turbinas de gas de combustión 501FC Siemens/Westinghouse y una turbina de vapor Toshiba para producir aproximadamente el 20% de la electricidad de la isla. EcoEléctrica es la planta más confiable de Puerto Rico que opera en modo de control automático de generación (AGC) y, en última instancia, responsable de mantener la estabilidad de la frecuencia de la red de la isla.

A pesar del papel fundamental de EcoEléctrica en el sistema eléctrico de Puerto Rico, los incidentes en la red afectan con frecuencia sus operaciones con repercusiones en la estabilidad de los tambores. La estabilidad del nivel del tambor ha sido una preocupación constante que ha causado aproximadamente tres cortes cada dos años. El fuerte aumento esperado de las energías renovables plantea un gran desafío para el funcionamiento de la planta.

EcoEléctrica abordó el problema explorando el mercado en busca de soluciones de alta tecnología con historiales de éxito comprobados en la resolución de problemas similares en la industria energética y optó por utilizar la tecnología ADEX. Las Figuras 5 y 6 muestran las tendencias de los niveles de tambor HP e IP funcionando con y sin ADEX.

El Optimizador de Nivel de Tambor ADEX redujo las oscilaciones de nivel de Ecoeléctrica hasta un 90% en tambores HP y hasta un 50% en tambores IP. La Figura 7 muestra una tendencia de siete días con y sin ADEX Drum Level Optimizer.

La estabilidad mejorada de las variables de misión crítica, es decir, la estabilidad del nivel del tambor, se traduce en una confiabilidad reforzada. Sin embargo, incluso sin el Optimizador de nivel de tambor ADEX, la confiabilidad no se ve comprometida a diario, sino más bien cuando entran en juego incidentes esporádicos, desencadenados externa o internamente. A continuación, se analiza el rendimiento del Optimizador de nivel de tambor de ADEX cuando ocurrió uno de estos incidentes.

El 14 de noviembre de 2022, una falla en una línea de 230 kV impactó la red de Puerto Rico, dejando fuera de servicio tres unidades de energía. Las turbinas de combustión de EcoEléctrica tuvieron que girar a una velocidad de hasta 300 MW/minuto para restablecer la frecuencia de la red y evitar un corte. El impacto en el momento mismo de la falla de la línea sobre algunas de las variables críticas de EcoEléctrica se muestra en la Figura 8.

Las consecuencias de las oscilaciones de carga, como las que se muestran en la figura, son un período prolongado (horas) de inestabilidad de la planta donde la confiabilidad está en juego. En esta situación, las preocupaciones se centran en el punto débil de la planta: los niveles de los tambores. En situaciones similares del pasado, las oscilaciones del nivel del tambor han provocado que la planta se haya disparado, arrastrando toda la red.

Sin embargo, esta vez ADEX controló ambos niveles del tambor del generador de vapor de recuperación de calor (HRSG) el 100 % del tiempo durante el incidente. ADEX mantuvo los niveles de los tambores dentro de las bandas de seguridad operativa alrededor de sus puntos de ajuste, actuando sobre las bombas de alimentación de la caldera y las válvulas de agua de alimentación que impulsan los niveles de HP e IP, respectivamente.

La Figura 9 se aleja de la Figura 8, extendiendo la línea de tiempo en el eje horizontal para mostrar las repercusiones de las oscilaciones de carga en los niveles del tambor HP y las acciones de ADEX en las bombas para mitigar sus oscilaciones. Como se muestra en la figura, se necesitaron aproximadamente cuatro horas para que la unidad volviera a funcionar normalmente después del incidente.

Se agregaron las etiquetas 1, 2 y 3 a la figura para aclarar su explicación. La etiqueta 1 muestra las oscilaciones de carga después del incidente de la red, mostrado anteriormente en la Figura 8, con un zoom mayor. Estas oscilaciones de carga no sólo desvían inmediatamente los niveles de la batería de sus puntos de ajuste, sino que también modifican la dinámica del proceso de nivel de la batería. Como se analizó en secciones anteriores, ADEX autoajusta en tiempo real sus parámetros de control para realizar un seguimiento de la dinámica del proceso cambiante y producir respuestas adecuadas para el escenario operativo cambiante.

El área señalada por la etiqueta 2 en la figura muestra cómo las acciones de control de ADEX se vuelven significativamente más fuertes después de que la carga oscila a medida que el sistema ADEX se ajusta a la nueva dinámica. Cabe señalar que, en cada una de las réplicas que tuvieron lugar después del incidente, el sistema ADEX reaccionó de manera similar, cambiando significativamente sus acciones de control para atender la nueva dinámica.

Finalmente, el área marcada como 3 muestra cómo las acciones de control de ADEX han vuelto a su funcionamiento habitual y son como las aplicadas antes del incidente. La Figura 10 muestra los niveles del tambor IP y las acciones de control aplicadas por el sistema ADEX a las válvulas de control del agua de alimentación.

Como en la Figura 9, la Figura 10 muestra que el sistema ADEX aplicó acciones de control más fuertes inmediatamente después del evento para compensar su efecto. Esto mantuvo los niveles de IP bajo control durante todo el evento.

Los cambios de “comportamiento” del sistema ADEX, que se muestran en las dos últimas figuras, se deben al autoajuste continuo de los controladores ADEX en respuesta a los cambios dinámicos inducidos por el incidente de la red. Esta capacidad de autoajuste mantuvo los niveles del tambor bajo control en todo momento.

Según Miguel Vélez, un experimentado supervisor de operaciones, que estaba de guardia durante el incidente, “un evento en la red como este probablemente habría disparado los tambores, luego la planta, y habría puesto en peligro la estabilidad de toda la red”. El Optimizador de Nivel de Tambor ADEX aseguró la estabilidad de los niveles de EcoEléctrica, de una parte considerable del suministro eléctrico de la isla y de la estabilidad de frecuencia de toda la red.

La IA autoajustable de ADEX puede aumentar la estabilidad operativa de CCPP, permitiendo una operación flexible sin socavar la confiabilidad. Es un software de prevención de viajes rentable que genera importantes beneficios económicos al mantener la planta en funcionamiento; satisfacer los pedidos de despacho a través de una mayor flexibilidad de la planta; y aliviar el peaje que los viajes continuos suponen sobre los elementos de la planta (daños térmicos, funcionamiento brusco, etc.). En sistemas eléctricos frágiles, como los de las islas, sus beneficios se están volviendo cruciales para garantizar un suministro ambientalmente sostenible y confiable.

—Isaías Martín Hoyoes COO de ADEX en EE.UU.,Hector Martinezes jefe de Mantenimiento de EcoEléctrica,Benny Albarranes gerente de operaciones de EcoEléctrica, yCarlos Reyeres el gerente de planta de EcoEléctrica.

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