Steam turbine and steam reheating simulation model

Abstract

This paper describes a possible way to build a simulation model of the most important part of a power plantthe turbine with reheating section. The turbine is a key part of the power plant that allows the conversion of the heat energy to electricity via mechanical energy. The paper describes the usual construction of the steam reheater and the turbine connection. The mathematical analysis for all parts, that is, for all the units of the steam reheater, is presented in the form of ordinary differential equations. The turbine simulation model is based on real process measurements and uses the ARX model. Finally some verification results are presented.

Diseño de un sistema de control avanzado para regular la velocidad de una turbina de vapor acoplada a un generador DC

“…En muchos casos, el modelo dinámico de una turbina de vapor se simplifica; las variables intermedias se omiten y todo queda con base en las variables de entrada y salida [8]. La potencia mecánica desarrollada por una turbina sin secciones de recalentamiento se basa en una ecuación de continuidad (1) El generador DC de excitación independiente presenta la ventaja que el campo del estator es constante al no depender de la carga del motor, y el par de fuerza es prácticamente constante [9]. Las variaciones de velocidad al aumentar la carga se deberán solo a la disminución de la fuerza electromotriz por aumentar la caída de tensión en el rotor.…”

“…Los modelos dinámicos y estáticos de la turbina de vapor se han venido desarrollando de diferentes formas, a través de procesos similares. Los modelos incluyen la unidad de recalentamiento, la cual es representada como una función de transferencia de primer orden y los parámetros del modelo se ajustan a partir de datos experimentales [1]. Otros modelos trabajan funciones lineales de primer orden y funciones no lineales [2], que relacionan el caudal con las diferencias de presión, los parámetros del modelo son determinados a partir de la respuesta dinámica de una planta de 600 MW ante perturbaciones aplicadas, utilizando un algoritmo genético.…”

Reference design and comparative analysis of model reference adaptive control for steam turbine speed control

“…It is proved that both methods ensure good characteristics, yet the fuzzy neural network requires less control effort. Fuzzy neural networks combine the capability of fuzzy reasoning and the ability of neural networks learning from processes [16,17]. On the other hand, the combination of the fuzzy control base design and the MRAC control causes the reduction of the fuzzy rules significantly.…”