Vieira, L. W., Marques, A. D., Duarte, J., Zanardo, R. P., Schneider, P. S., Viana, F. A. C., Silva Neto, A. J., Centeno, F. R., Hunt, J. D. e Siluk, J. C. M., Operational Guide to Stabilize, Standardize and Increase Power Plant Efficiency, Applied Energy, Vol. 315, pp. 118973.1-12, 2022.
Sistemas de engenharia complexos, como usinas de energia, oferecem seu melhor desempenho ao operar em uma faixa projetada de alguns parâmetros prioritários. No entanto, a operação de campo pode se desviar das condições de projeto, e novas referências devem ser identificadas. As ações para uma operação de alta qualidade podem ser apoiadas por uma modelagem fina, o que ajuda a construir ferramentas de apoio à decisão. O presente trabalho propõe uma estratégia de padronização para a operação de uma usina a carvão baseada em uma abordagem de projeto de experimento, parcialmente testada no local e finalmente realizada com modelos substitutos construídos sobre um banco de dados de 2 anos de duração. As Redes Neurais Artificiais e os Balanços de Massa e Energia (M&Es) são usados para representar o gerador de vapor da usina e seu subconjunto de moinhos, que é o núcleo de um guia operacional para aumentar a eficiência do sistema em operação real. Fluxos de ar primários e secundários, temperatura de saída de carvão pulverizado, velocidade do classificador dinâmico, fluxo de ar primário, excesso de O2, pressões de ar primárias e secundárias são os sete fatores controláveis selecionados como os mais relevantes entre um extenso conjunto de parâmetros, capaz de realizar manobras eficazes. A aplicação do guia operacional indica combinações de faixas dos sete parâmetros controláveis que permitem alcançar eficiência do gerador de vapor dentro da faixa de 84,0% a 88,92%. A metodologia proposta visa também melhorar as condições seguras e estáveis para um sistema que passa por uma operação diferente daquela prescrita pelo projeto original. Os resultados do estudo de caso mostram uma oportunidade de aumentar a eficiência em até 2,28% durante a operação, o que representa uma redução no consumo de carvão em 3,1 t/h e acima de 6% nas emissões de CO2.