XX SNPTEE SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA

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1 XX SNPTEE SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA Versão 1.0 xxx.xx 22 a 25 Novembro de 2009 Recife - PE GRUPO - II GRUPO DE ESTUDO DE PRODUÇÃO TÉRMICA E FONTES NÃO CONVENCIONAIS GPT UTILIZAÇÃO DA RECONCILIAÇÃO DE DADOS PARA IMPLANTAÇÃO DE UM PROGRAMA DE AUMENTO DE DESEMPENHO DA UNIDADE 2 DA CENTRAL NUCLEAR ALMIRANTE ÁLVARO ALBERTO Edson Prado Azola(*) Marcelo de Souza Sampaio Eduardo Damianik Valdetaro ELETRONUCLEAR ELETRONUCLEAR ELETRONUCLEAR RESUMO Medições de processo são inevitavelmente corrompidas por erros durante a medição, processamento e transmissão do sinal medido. O total de erro em uma medição pode ser representado como a soma das contribuições dos dois tipos de erros: erros sistêmicos e erros randômicos. Reconciliação de dados é uma técnica que foi desenvolvida para melhorar a precisão das medições, reduzindo o efeito randômico de erros nos dados. O objetivo deste trabalho é apresentar os resultados da aplicação do método de reconciliação de dados na usina de GKN II, localizada na Alemanha, e as perspectivas de sua aplicação na usina de Angra 2. PALAVRAS-CHAVE Reconciliação de Dados, Tratamento Matemático, Aumento de Desempenho Térmico 1. INTRODUÇÃO No ano de 2001 foi terminado o teste de aceitação da usina de angra 2, pertencente à Central Nuclear Almirante Álvaro Alberto. Os resultados indicaram uma potência elétrica de 1348 MWe para uma temperatura da água do mar de 27 graus Celsius e potência térmica na fonte primária (reator nuclear) de 3765 MWt. O desempenho térmico da unidade aumentou nos primeiros anos de operação, tendo a planta atingido a potência elétrica máxima de cerca de 1360 MWe. Após o ano de 2004, foram feitos vários testes adicionais para acompanhamento do desempenho e verificação dos parâmetros operacionais. Foi constatado que várias variáveis importantes para obtenção da potência térmica do reator indicavam flutuações que faziam com que a média diária da potência térmica do reator oscilasse acima e abaixo do valor real, o que levava por vezes a uma geração elétrica abaixo dos 100% de carga previstos. Foi verificado que essas oscilações eram devidas, por exemplo, a problemas em cartões eletrônicos, ajustes, envelhecimento de componentes, etc. Com o propósito de melhorar a qualidade dessas medidas, começou a ser analisada a possibilidade de utilização de tratamento matemático para as variáveis mais importantes da planta, através da técnica chamada de reconciliação de dados de processo. Esta técnica está sendo utilizada em usinas nucleares européias e americanas com excelentes resultados. Pode ser citada a usina de GKN II, que é considerada usina gêmea de Angra 2, localizada na Alemanha, município de Neckarwestheim, e que implantou a reconciliação de dados no ano de O resultado da implementação da reconciliação de dados foi um aumento na geração elétrica de cerca de 15 MWe, com implementação adicional de um balanço térmico on-line para o circuito águavapor. 2. CONTROLE DE CARGA E CÁLCULO DA POTÊNCIA TÉRMICA DO REATOR Um desenho esquemático da planta está representado na figura 2.1. Na figura existe o circuito primário, formado pelo flúido refrigerante do reator, que circula no lado dos tubos dos geradores de vapor (GV s), e o chamado circuito secundário, ou circuito água-vapor, que flui do lado do casco dos GV s. Para controle de carga da planta existe uma malha de controle de potência elétrica, que controla a potência medida conforme o valor limite ajustado no controlador de potência. O elemento de controle final são as válvulas de controle de vazão de vapor que alimentam a câmara de impulso do estágio de alta pressão da turbina a vapor. (*)Rua da Candelária 65 Sexto Andar Gerência GSR.T CEP Rio de Janeiro Brasil Tel.: (021) Fax: (021) eazola@eletronuclear.gov.br

2 2 Figura 2.1 Desenho Esquemático dos Circuitos Primário e Secundário da Usina de Angra 2 O método utilizado para cálculo da potência térmica do reator é o calorimétrico. O cálculo consiste em se determinar a carga térmica dos GV s, que é uma função direta da vazão de água de alimentação principal, e deduzir deste valor as cargas térmicas auxiliares das respectivas correntes que circulam do circuito primário da planta. Enquanto as cargas térmicas auxiliares do circuito primário se mantêm dentro de valores com pequenas variações, além de serem percentualmente muito pequena em relação a carga térmica total(cerca de 0,5%), a carga térmica dos GV s pode apresentar mudanças substantivas em função da carga da planta pois varia de forma diretamente proporcional a vazão de água de alimentação principal. Isto implica em que erros de medição nesta variável são propagados para a potência térmica do reator. Adicionalmente a esse problema, foi constatada também uma grande dificuldade quando se executa balanços térmicos de massa e energia, em virtude da não convergência das equações em face aos erros de medição existentes. Devido a estes fatos, a escolha da reconciliação de dados de processo foi a alternativa escolhida para o desenvolvimento de um programa de aumento de desempenho térmico com correção da potência térmica do reator e obtenção de balanço térmico on-line do circuito água vapor da planta. 3. METODOLOGIA DA RECONCILIAÇÃO DE DADOS DE PROCESSO Normalmente, em qualquer processo, as variáveis estão relacionadas entre si através de restrições físicas ou materiais, tais como as leis da conservação de energia. Dado um conjunto de sistema com suas respectivas restrições, um número mínimo de medições livres de erro é necessário, a fim de que se possa calcular todos os parâmetros do sistema e suas variáveis. Se houver mais medições do que esse mínimo, então existe redundância nas medições e estas podem ser exploradas. Conforme já mencionado anteriormente, os erros que podem ocorrer em um processo podem ser classificados em dois tipos: erros sistêmicos (ou grosseiros, como também são chamados) e erros randômicos. O termo randômico implica que nem a magnitude nem o sinal do erro podem ser previstos com certeza. Em outras palavras, se a medição é repetida com o mesmo instrumento no âmbito do processo em condições idênticas, valores diferentes podem ser obtidos em função do resultado do erro randômico. A única forma possível de caracterização desses erros é a utilização de distribuições de probabilidade. Estes erros podem ser causados por uma série de diferentes fontes, tais como flutuações de alimentação de energia, rede de transmissão e conversão de ruído de sinal, filtragem de entrada analógica, mudanças em condições ambientais, etc.. Uma vez que estes erros podem surgir a partir de diferentes fontes, algumas das quais podem estar além do controle da engenharia de projeto, eles não podem ser completamente eliminados e sempre estarão presentes em qualquer medição. Estes erros são pequenos em magnitude com exceção de alguns picos ocasionais. Por outro lado, desvios não randômicos são causados por eventos como falha de instrumento (devido a uma má instalação do sistema de medição), descalibração, desgaste de sensores ou corrosão, sólido, depósitos, etc. A natureza não-aleatória desses erros implica que a qualquer momento eles podem ter uma indicação falsa de certa magnitude e sinal, que pode ser desconhecida. Assim, se a medição é repetida com o mesmo instrumento em condições idênticas, a contribuição de um erro sistêmicos ao valor medido será o mesmo. Pelas boas práticas de instalações e procedimentos de manutenção, é possível garantir que desvios sistêmicos não estejam presentes nas medições pelo menos por algum tempo. Desvios provocados pela descalibração do sensor podem ocorrer repentinamente num determinado momento e, posteriormente, permanecer a um nível constante. Outras causas de erro sistêmicos tais como desgaste ou incrustações de sensores, podem ocorrer gradualmente, ao longo de um período de tempo e, assim, a magnitude do erro sistêmicos aumenta lentamente ao longo de um período relativamente longo. Assim, erros sistêmicos ocorrem com menos freqüência bruta, mas as suas grandezas são geralmente maiores que os dos erros randômicos.

3 3 A reconciliação de dados é baseada na premissa de que somente erros aleatórios estão presentes nas medições que seguem uma distribuição normal (Gaussiana). Se um erro grosseiro, devido a uma falha de medição está presente em algumas medições ou se um processo de vazamento significativo está presente que não tenha sido contabilizado no modelo de restrições, os dados reconciliados podem ser muito imprecisos. Erros grosseiros podem ser detectados sempre que as medições violarem as restrições ou a magnitude das adaptações feitas para as medições em dados reconciliados preliminarmente ultrapassarem a faixa de valores esperados. Embora técnicas de detecção de erros grosseiros tenham sido desenvolvidas principalmente para melhorar a precisão das estimativas, elas também são úteis na identificação de instrumentos que precisam ser substituídos ou re-calibrados. Assim, o processamento de dados reconciliados e a detecção de erros grosseiros são aplicados em conjunto para melhorar a precisão dos dados medidos. 3.1 Princípios de reconciliação de dados Nas usinas nucleares e fósseis, em alguns casos, muitas redundâncias estão disponíveis, enquanto em alguns outros casos, algumas medições podem não existir, devendo ser calculadas a partir de outras medições. A reconciliação faz uso de dados de medição redundantes ao longo de todo o processo. O princípio é o de corrigir as medições, conforme necessário, a fim de os balanços de massa e energia possam ser calculados de acordo com as limitações do processo. Na situação de um resultado errôneo, duas hipóteses são possíveis: as medições estão exatas, e os erros resultantes são devido a uma modelagem errada o modelo é confiável, ma os erros resultam de medições. A técnica denominada "Reconciliação de Dados" baseia-se na segunda hipótese [1] [2]. Supondo que o processo é modelado corretamente, é possível fazer cálculos usando equações de reconciliação de dados, tais como o balanço de massa, balanços energéticos, queda de pressão, etc. No que diz respeito a uma variável física, o valor medido "existe" no canal de instrumentação, enquanto que o valor reconciliado é calculado a partir dos valores medidos e suas redundâncias. O verdadeiro valor é aquele que seria obtido com um sensor de precisão infinita. As incertezas de medição serão expressas em intervalos de confiabilidade centrados sobre o valor medido. O seu cálculo leva em conta todas as informações dadas pelo balanço de massa / energia e outros tipos de equações. A penalização associada à medição é dada pela fórmula: Penalização (i) = (y * (i) - y (i) ) σ (i) 2 A equação de otimização é uma função que é a soma das penalizações de todas as medidas (função objetivo) n Σ Penalizações (i) = i=1 n Σ i=1 (y * (i) - y (i) ) σ (i) 2 e F(y * (i), X (j) ) = 0 G(y * (i), X (j) ) > 0 onde: y * (i) é o valor reconciliado y (i) ) é o valor medido σ y(i) é o desvio padrão X (j) é a variável não medida F(y * (i), X (j) ) = 0 são as restrições do processo G(y * (i), X (j) ) > 0 são as contradições do processo 3.2 Princípios de cálculos A norma VDI 2048 [2] [3] dá o pleno desenvolvimento da teoria que existe na reconciliação de dados. De acordo com as fórmulas apresentadas: a penalização da medição aumenta quando a diferença entre y i e y i * aumenta; o σ i é mais baixo, quanto maior for o aumento da penalização (considerando a diferença constante). Fisicamente, quando se sabe que um sensor é muito preciso e que está livre de erros sistemáticos, uma correção de grande magnitude não poderá ocorrer. A penalização é um conceito bastante útil, na medida em que permite a quantificação da correção, tendo em conta o nível de confiabilidade que pode ser atribuído para a medição.

4 4 Após realização dos cálculos é necessário testar os valores reconciliados. As duas etapas de validação são as seguintes: um teste global para verificação da exatidão dos dados conciliados como um todo; um teste individual para verificação da exatidão de cada variável. Os valores reconciliados são testados como um todo com um teste χ². Se a soma das penalidades é inferior ao valor do teste quadrado (que depende do número de redundâncias do modelo), então nenhum erro randômico é pressuposto estar presente. A função deste teste é verificar a hipótese de uma distribuição gaussiana de diferenças entre os valores medidos e reconciliados. O teste deve ser executado utilizando-se o teste de qui-quadrado (χ2), com intervalo de confiança de 95%. n Σ i=1 (y * (i) - y (i) ) σ y(i) 2 χ² r,95% Caso os resultados após a reconciliação de dados não satisfaçam a desigualdade acima, então é pressuposto a existência de erros grosseiros para estas variáveis. 4.0 EXEMPLO DE SUCESSO NA APLICAÇÃO DA RECONCILIAÇÃO DE DADOS USINA DE GKN 2 O modelo de reconciliação de dados utilizado na usina de GKN 2 foi obtido utilizando-se o programa VALI. 4.1 Estrutura do Modelo De um modo geral, o modelo deve fornecer: a) indicações de todas as variáveis relevantes para o problema (medidas, pseudo e globais ); b) indicação das variáveis medidas que possuem dependência estocástica; c) equações para verificação de contradições; d) equações de restrição e e) equações de contradição. 4.2 Dados de Entrada O total de variáveis necessário para preparação do modelo é composto de cerca de 150 valores medidos diretamente no processo e 150 variáveis obtidas através de balanços de massa e energia. Além dessas variáveis, outras informações são necessárias para elaboração do modelo matemático da planta: distribuição do fluxo de calor entre os quatro geradores de vapor distribuição do fluxo de vapor e água de alimentação de cada gerador de vapor eficiência das bombas principais número de trocadores de calor Valores de pressão, temperatura e fluxo de massa em áreas onde não há medições disponíveis. Cerca de 150 variáveis são definidas adicionalmente as mencionadas acima. As seguintes definições são necessárias para exemplificar as variáveis requeridas na entrada de dados: Valores medidos são aqueles valores enviados para o computador de processo Valores pseudo medidos são os valores requeridos para o processo de reconciliação de dados, mas não há medições disponíveis no ponto considerado para envio ao computador de processo. Estes valores são inicialmente tomados de um ponto de referência e posteriormente corrigidos Outras variáveis são aquelas em que não existe nenhum ponto de medição na planta para ser enviada ao processo. Estas variáveis são requeridas somente para análise e comparação, não tendo influência no processo de reconciliação. 4.3 Resultados obtidos com a reconciliação de dados VAL III foi licenciado pelas autoridades como o sistema para corrigir o fluxo de água de alimentação e a temperatura média do circuito primário para os valores reconciliados. Sistema de direção de erros para os dispositivos de medição (p.e. permitir uma fácil indicação da flutuação dos dispositivos de medição) Teste de aceitação e desempenho mais precisos Uso dos resultados da RDP como valores padrões para calibração de instrumentos (fluxo de água de alimentação) Ganho de potência de 15

5 5 5.0 APLICAÇÃO DO MODELO PARA A USINA DE ANGRA 2 A Usina de Angra 2 é composta de quatro loops no circuito primário, com arranjo similar a unidade de GKN 2. No circuito secundário, a configuração está exemplificada na figura 5.0. Adicionalmente ao desenho, deve ser mencionado que a seção de baixa pressão da turbina a vapor é composta de três estágios de expansão, o que também define três condensadores principais e três trens de pré-aquecimento de baixa pressão. A maioria das variáveis necessárias à aplicação da reconciliação de dados está disponível no computador de processo da usina de Angra 2 (SICA-A2). Entretanto, existem ainda cerca de 70 variáveis de processo necessárias para confecção do modelo matemático utilizado na reconciliação dos dados de processo, as quais precisam ser interligadas ao sistema SICA-A2. Este trabalho foi iniciado e deverá estar pronto antes dos testes finais onsite. O trabalho está previsto para ser executado em 35 semanas, a partir da data da assinatura do contrato, o que deverá ocorrer antes da apresentação do trabalho no seminário. Espera-se que o modelo, bem como os testes onsite ocorram até o final do corrente ano. O cronograma simplificado para execução do serviço pode ser acompanhado na figura Nesse trabalho serão apresentados os resultados obtidos na usina de GKN 2 [6], que é similar a unidade de Angra 2, e que implementou a reconciliação de dados de processo como modelo para aumento de desempenho térmico. O programa foi desenvolvido entre os anos de 2002 e 2003, sendo efetivamente implementado em meados de Basicamente serão apresentados aqui os impactos do método no aumento de produção de energia elétrica, através da redução dos erros de medição observados na vazão de água de alimentação. Desta forma, pôde ser comprovado que a usina poderia operar com faixas menores de erro, e, portanto, mais próximos dos limites operacionais (100% da potência térmica do reator), sem redução da margem de segurança operacional da planta. Espera-se na usina de Angra 2 resultado semelhante, além de ser disponibilizada para o pessoal de operação uma ferramenta confiável e eficaz para acompanhamento de desempenho térmico da planta. Todo o processo foi acompanhado pelas autoridades de licenciamento da região, e a aprovação final para utilização da nova metodologia para o cálculo da potência térmica do reator permitiu um aumento real na produção de eletricidade de cerca de 15 MWe. Figura 5.0 Esquema do Diagrama de Balanço Térmico do Circuito àgua-vapor da Usina de Angra 2.

6 6 Atividade Sem Local Assinatura do Contrato 0 - Reunião com Operação 1 Angra 2 Obtenção do Modelo 9 Belsim Teste de Aceitação Preliminar 10 Belsim Configuração do Sistema 11 Belsim Teste do Sistema "offsite" 13 Belsim Documentação 13 Belsim Comissionamento 14 Angra 2 Treinamento 14 Angra 2 Teste de Aceitação Fase 1 14 Angra 2 Configuração do Sistema 16 Belsim Instalação do Sistema "online" 17 Angra 2 Teste de Aceitação Fase 2 17 Angra 2 Teste do Sistema "offsite" 19 Belsim Configuração do Sistema 19 Belsim Teste do Sistema "onsite" 20 Angra 2 Treinamento 21 Angra 2 Teste de Aceitação Final 21 Angra 2 Suporte 32 Belsim Entrega do Projeto 33 Angra 2 Criação do Grupo de Trabalho 1 Elaboração de PMP 2 Cabeamento dos Sensores 20 Instalação dos Computadores 20 Angra 2 Figura 5.01 Cronograma Simplificado para Implantação do Modelo de Reconciliação de Dados até os Teste Finais Onsite 5.1 Correção da vazão de água de alimentação Os resultados da reconciliação de dados para a usina de GKN 2 mostraram de imediato que a vazão indicada da água de alimentação principal estava cerca de 1% acima do valor real. Esta correção permitiu a elevação da vazão real da água de alimentação e, conseqüentemente, a elevação da potência térmica real do reator e a produção de energia. As figuras 5.1, 5.2 e 5.3 ilustram as correções implementadas após a reconciliação de dados, com os respectivos gráficos referentes à vazão de água de alimentação, potência térmica do reator e potência elétrica bruta nos terminais do gerador elétrico. 540,00 540,00 538,00 538,00 Vazão de Água de Alimentação - Kg/s 536,00 534,00 532,00 530,00 536,00 534,00 532,00 530,00 Água de Alimentação - Kg/s 528,00 528,00 526,00 526,00 23/8/04 6:05 22/8/04 18:05 22/8/04 12:05 22/8/04 6:05 21/8/04 18:05 21/8/04 12:05 21/9/04 6:05 Vazão_Água_Alimentação_Valores_Medidos Vazão_Água_Alimentação_Valores_Reconciliados Figura 5.1 Correção da Vazão de Água de Alimentação Através da Reconciliação de Dados de Processo

7 5.2 Correção da Potência Térmica do Reator e da Potência Elétrica Potência Térmica do reator MWt Potência Elétrica Bruta MWe /9/ :00 30/9/ :00 30/9/ :00 1/10/ :00 1/10/ :00 2/10/ :00 3/10/ :00 4/10/ :00 5/10/ :00 5/10/ :00 6/10/ :00 7/10/ :00 7/10/ :00 8/10/ : /10/ :00 P_Reator_Valores Medidos P_Gerador_Valores Medidos P_Reator_Valores Reconciliados P_Gerador_Valores Reconciliados Figura 5.2 Correção da Potência Térmica do Reator e da Potência Elétrica Bruta 5.3 Correção da Curva de Desempenho Térmico da Planta Figura 5.3 Correção da Curva de Desempenho Térmico da Planta e Ganhos de Rendimento Associados à Reconciliação de Dados

8 8 6.0 CONCLUSÃO A técnica de reconciliação de dados de processo não é uma técnica nova, pois já vem sendo utilizada na indústria química desde a década de 60. A novidade é que passou a ser explorada pelas usinas nucleares nos últimos 5 anos devido à grande eficácia do método na estabilização da potência térmica do reator, o que seguramente garante aumento na produção elétrica da planta, além de permitir modelagem on-line dos balanços de massa e energia, permitindo um controle rigoroso do processo durante operação de carga. Observa-se no momento um grande esforço das unidades em operação para implementação de programa de aumento de desempenho baseado na reconciliação de dados. Espera-se para o futuro a incorporação da reconciliação de dados nos projetos conceptivos das unidades nucleares, como por exemplo, Angra 3, onde está em andamento uma linha de trabalho para que esta ferramenta seja incorporada ao projeto original. 7.0 PREFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS (1) Improving NPP Performance with Process Data Reconciliation Favennec JM, Szaleniec S., Viette A.,Siros F. EDF( Eletricité De France), September 2002 (2) VDI 2048 Part 1, Uncertainties of Measurement during Acceptance Tests on Energy - Conversion and Power Plants Fundamentals October 2000 (3) VDI 2048 Part 2, Uncertainties of Measurement during Acceptance Tests on Energy-Conversion and Power Plants Example, especially retrofit measures, August 2003 (4) Process Data reconciliation in Nuclear Power Plant with VALI III EPRI Improvement Seminar, July 2002 (5) Reconciliation of process data in Nuclear Power Plant E. Grauf, J. Jansky, M. Langenstein Gemeinschaftskernkeraftwerk Neckarwestheim Unit 2, April 2000 (6) IAEA Technet Increasing Power output and Performance by I&C EDF/EmBW Prague, May 29-31, 2008 DADOS BIBLIOGRÁFICOS Edson Prado Azola Nascido em Ribeirão Preto, SP em 21 de setembro de 1952 Graduado em Engenharia Química em 1977 pela Universidade Federal Fluminense, e pós graduado em Engenharia Nuclear pela UFRJ em Empresa: Eletronuclear desde 1978 Atua nas áreas de Engenharia de Processos e Análise de Desempenho Térmico. Eduardo Damianik Valdetaro Graduado em Engenharia Elétrica com Ênfase em Sistemas em 1984 pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RJ) no Departamento de Engenharia Elétrica; Mestrado em Engenharia Elétrica em 1990 pela Coordenação dos Programas de Pós-Graduação e Engenharia da Universidade Federal do Rio de Janeiro (COPPE/UFRJ) no Programa de Engenharia Elétrica; Doutorando em Engenharia Nuclear no Departamento de Engenharia Nuclear da COPPE/UFRJ na Área de Fatores Humanos desde 2007; Empresa: Eletronuclear, Gerência de Operação de Angra 2, Setor de Computadores de Processos desde 1996 Marcelo de Souza Sampaio Graduado em Engenharia Mecânica pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro em 1997 Mestrado na Universidade do Estado do Rio de Janeiro pelo Instituto Politécnico do Rio de Janeiro com a dissertação: Aplicação do método de elementos finitos ao efeito foto térmico para a determinação da difusividade térmica., tese defendida em Doutorado na Universidade do Estado do Rio de Janeiro pelo Instituto Politécnico do Rio de Janeiro com a tese: "O Método do Tubo de Trajetórias: Uma Abordagem Semi-Lagrangiana para a Equação de Convecção-Difusão.", defendida em Empresa: Eletronuclear desde 2004, na gerência de Engenharia de Sistemas e Suporte de Reator (GDD.O).