Vedenjakelun ja tuotannon reaaliaikainen kokonaiskustannusoptimointi 60. Vesihuoltopäivät Hämeenlinna 8. 9.6.2016 Markus Sunela tiimipäällikkö FCGsmart-järjestelmät 040 768 5165 markus.sunela@fcg.fi 27.5.2016 Page 1 JOHDANTO 27.5.2016 Page 2 1
Motivaatio Vesihuolto käyttää globaalisti 2 3 % energiasta, ja pumppauksen osuus tästä on noin 80 % Keskimäärin vedentuotannon ja -jakelun sähköhyötysuhde on 36 % Pumppujen keskimääräinen hyötysuhde on 59 % (29 % sähköenergiasta häviää pumpussa ja 12 % moottorissa ja taajuusmuuttajassa) Raakavedentuotanto ja -siirto sekä vedenkäsittelyprosessit vievät 19 % järjestelmän hydraulisesta energiasta Ylijäämäenergian osuus järjestelmän hydraulisen energian käytöstä on 18 %, kitkahäviöiden 19 % ja vuotojen 10 % Energian ja resurssien käytön vähentäminen on tärkeä tavoite niin globaalisti, EU:n tasolla kuin kansallisestikin 27.5.2016 Page 3 Tavoite Kehittää yleinen reaaliaikainen järjestelmä vedentuotannon ja jakelun kustannusten reaaliaikaiseen minimointiin Mallinnetaan kaikki energiankäyttö ja hyötysuhteet oikein Vedentuotantokustannusten huomiointi Raakavedenoton, -siirron sekä vedenkäsittelyn energiankäyttö Palvelutasoa ja toimintavarmuutta heikentämättä Käytettävissä todellisten vedenjakelujärjestelmien kanssa Integroitavissa erilaisiin SCADA-järjestelmiin Optimointi tuottaa optimaaliset asetusarvot kaikille asemille T+24 h sekä optimitaajuuden joka pumpulle Huomioidaan koko kokonaisuus kaukaisimmalta pohjavesikaivolta viimeiselle käyttäjälle asti 27.5.2016 Page 4 2
Taustaa Sunelan väitöstutkimus Tallinnan teknilliseen yliopistoon Tilaajana Tampereen vesi - jatkoa mallinnushankkeille Kehitetty osana FCGsmart-tuotekehitystä Uutuusarvo EPANET-kehitys: pumppupatterit, automaatiomalli, laskennan optimointi, rinnakkaisprosessointi Tarkka pumppauksen hyötysuhteen mallinnus Rinnakkainpumppauksen optimointi, l. pumppupattereiden esioptimointi Käytetään täydellistä verkostomallia Mallinnetaan raakavedenotto ja tuotantoprosessit; tuotantokustannukset Uusi optimointiongelman muotoilu Uusi optimointialgoritmi Keskeyttävä simulointi 27.5.2016 Page 5 MENETELMÄ 27.5.2016 Page 6 3
Mallin valmistelu Optimointijärjestelmä Rinnakkainpumppauksen optimointi Automaatiojärjestelmämalli Vedentuotannon malli Webkäyttöliittymä Optimoinnin valmistelu SCADA Sahti Historialliset käytöt Vesitornien pinnat Ratkaisun alkuarvaus Tietokanta Lähtötilanteen asettaminen FCGnetmalli Käsiohjaukset Ratkaisun alkuarvauksen generointi Vedenkäyttöennuste Optimointiprosessi Optimointialgoritmi (MHD DDS) Ratkaisuehdotus Kustannukset, sakot, käypyys Evaluaattori Asetusarvot Tulokset Simulaattori (FCGnet) Kustannukset Sakot Iterointi Optimiratkaisu, kustannukset, taajuudet ja asetusarvot Pumppauksen ja vedentuotannon mallinnus 27.5.2016 Page 8 4
Pumppupattereiden toiminnan optimointi 27.5.2016 Page 9 Tavoitefunktio, reunaehdot ja suunnittelumuuttujat Tavoite on minimoida tuotantokustannusten ja energiakustannusten summa Reunaehdot huomioidaan sakkomaksuina Sopiva painealue käyttäjillä Riittävästi vettä vesitorneissa (x tunnin käyttöön) Sopiva vesitornien pinnankorkeusalue Suunnittelumuuttujat: asemien asetukset Aamu-, päivä-, ilta- ja yöasetus sekä muuttuja, joka kertoo milloin mitäkin asetusta käytetään Automaatiomalli säätää tuotanto- ja raakavesiprosessia Pumppupattereiden esioptimointi tuottaa yksittäisten pumppujen optimaaliset taajuudet simuloitujen toimintapisteiden perusteella Muotoilu pienentää hakuavaruutta ja siten nopeuttaa ja parantaa optimoinnin tuloksia 20 asemaa x 5 asetusta = 100 muuttujaa VS 78 pumppua x 24 asetusta = 1872 muuttujaa Perinteinen 1,48 10 2765 Hashemin (2013) muotoilu 4,10 10 1840 Sunelan muotoilun hakuavaruuden koko 2,55 10 283 Tässä kehitetty muotoilu on 5,8 10 2481 -kertaa tehokkaampi 27.5.2016 Page 10 5
Lähtötiedot Täydellinen vedentuotanto- ja jakelujärjestelmämalli Esioptimoidut pumppupatterit Automaatiomalli Kuvaus järjestelmästä optimointiin Painepiirit Asemat Kytkeytyminen Vedenottamot Maksimituotanto Raakavesipumppauksen määrä suhteessa verkostopumppaukseen Tuotantokustannukset ( /m³) Kaikki asemat Minimi- ja maksimivirtaus- ja/tai paineasetukset Sallitut säätötavat Energiakustannukset Vesitornit Sallitut pinnankorkeuden tasot Painepiirit Minimi- ja maksimipainetaso Minimisäiliötilavuus (m³) Minimiriittävyys (h) Käsiohjaukset Ajan funktiona Jos asemaa ei voida optimoida 27.5.2016 Page 11 Ratkaisumenetelmä Kehitetään alkuarvaus asemien ohjauksille Lasketaan simulaattorin avulla ratkaisun toiminta Pumppujen toimintapisteet Energiakustannukset Tuotantokustannukset Sakkokustannukset (mm. minimi- ja maksimipaineet) Kehitetään uusi, mahdollisesti parempi ratkaisu Todennäköisyyspohjainen menetelmä Lasketaan kustannukset, ja jos ratkaisu on nykyistä parempi, otetaan se jatkon pohjaksi Toistetaan kunnes on valmista 27.5.2016 Page 12 6
TULOKSET 27.5.2016 Page 13 Tampereen vedenjakelujärjestelmä Tampere ja Pirkkala 250 000 asukasta 810 km verkostoa 14 painepiiriä 16 paineenkorotusasemaa Liikevaihto 53 M 8 vesitornia 8 vedenottamoa 78 pumppua Tuotanto 50 000 m³/d 135 työntekijää Energia- ja tuotantokustannukset 18 % kustannuksista 27.5.2016 Page 14 7
Tampereen vedenjakelujärjestelmän malli 5452 solmua 6466 linkkiä >7 x suurempi kuin suurin kirjallisuudessa mainittu 27.5.2016 Page 15 Toteutuneet kustannukset 6 000 5 500 5 000 kustannus [ /d] 4 500 4 000 Tuotantosakko Tornisakko Painesakko Energia Tuotanto 3 500 3 000 2 500 02.11. 03.11. 04.11. 05.11. 06.11. 07.11. 08.11. 09.11. 10.11. 11.11. 12.11. 13.11. 14.11. 15.11. 27.5.2016 Page 16 8
Optimoidut kustannukset 6500 6000 5500 kustannus [ /d] 5000 4500 4000 3500 3000 2500 Kokonaiskustannus optimoitu Reaalikustannus optimoitu Kokonaiskustannus toteuma Reaalikustannus toteuma 27.5.2016 Page 17 Yhteenveto Tampereen tapauksessa tutkittiin kahden viikon normaalia ajanjaksoa 2. 15.11.2015 Keskimääräinen toteutunut reaalikustannus 4 428 /d Keskimääräinen toteutunut kokonaiskustannus 5 519 /d Optimoinnin tulokset Keskimääräinen optimointiaika 2,1 h Keskimääräinen optimoitu reaalikustannus 3 556 /d (-20 %) Keskimääräinen toteutunut kokonaiskustannus 4 100 /d (-26 %) Säästö vuositasolla 20 % tai noin 340 000 2/3 säästöistä tuotantokustannuksista ja 1/3 energiasta Parantunut palvelutaso ja toimintavarmuus Helposti toteutettavissa eri vesilaitoksille online tai offline 27.5.2016 Page 18 9
Lähteet Tolson B A, Asadzadeh M, Maier H R, Zecchin A ; Hybrid discrete dynamically dimensioned search (HD-DDS) algorithm for water distribution system design optimization. Water Resources Research, 45(12), 2009, pp. 1 15. Sunela M I, Puust R ; A visual tool to calculate optimal control strategy for nonidentical pumps working in parallel, taking motor and VSD efficiencies into account. Water Science and Technology: Water Supply, 15(5), 2015, pp. 1115 1122 Sunela M I, Puust R ; Modeling water supply system control system algorithms. Procedia Engineering, 119, 2015, pp. 734 743 Sunela M I, Puust R ; Real Time Water Supply System Hydraulic and Quality Modeling A Case Study. Procedia Engineering, 119, 2015, pp. 744 752 Sunela M I ; Vedentuotannon ja -jakelun reaaliaikainen kokonaiskustannusoptimointi. Vesitalous, (3), 2016, painossa 27.5.2016 Page 19 KIITOS MIELENKIINNOSTA Markus Sunela tiimipäällikkö FCGsmart-järjestelmät 040 768 5165 markus.sunela@fcg.fi 27.5.2016 Page 20 10