יישום מודלים פונקציונליים כדי אופטימיזציה של פעילות צמחי כוח הידרואלקטרי

מדוע מודלים פונקציונליים של פעולות הידרואלקטריות

צמחי כוח הידרואלקטריים נשארים עמוד השדרה של ייצור חשמל מתחדש, חשבונאות עבור מעל 15% של ייצור גלובלי.אופטימיזציה של מתקנים אלה אינה רק עניין של התאמת להבים טורבינות או תחזוקה תזמון - זה דורש הבנה עמוקה ושיטתית של איך כל תת-מערכת אינטראקציה.FLT:0Functional Modeling FLT:1 מספק הבנה זו על ידי יצירת ייצוג מובנה של תהליכים של צמחים, החל מצריכת מים כדי לנבאר, בתנאי חיזוי, כאשר הם מאפשרים שינויים קפדניים, בתנאי הידרופיל.

מאמר זה חוקר את עקרונות המודל התפקודי, היישום הספציפי שלה במערכות הידרואלקטריות, וכיצד ארגונים יכולים ליישם אותו כדי להשיג רווחים למדידה ביעילות, ירידה בעלויות וקיימות. בין אם אתה מנהל מתקן ריצה או תחנה מבוססת מאגר גדול, תובנות כאן יסייעו לך להפוך נתונים תפעוליים לשיפורים הניתנים להפעלה.

מה זה מודל פונקציונלי?

מודלים פונקציונליים הם משמעת הנדסית המשחררת מערכת לתפקוד הליבה שלה ואת היחסים ביניהם, בניגוד מודלים פיזיים - אשר משכפל גיאומטריה או התנהגות רכיב - מודלים פונקציונליים מתמקדת ב-FLT:0 מה שהופך את המערכת ל-1:1 המערכת לא כמו FLT:2 מה שהופך את FLT 3: 3.

איך מים זורמים מהמאגרי לטורבינה?
אילו רצפי אותות שליטה מסדירים את מיקום השער ואת תיבת הלהב?
איך מאבדים אנרגיה מופץ על פני שרשרת הדור?

הפורמליזם הנפוץ ביותר עבור מודלים פונקציונליים הוא זרם:0Functional Flow Diagram (FFBD)FLT:1, אשר מסדר פונקציות בזרם העליון, כרונולוגי נוסף גישה רבת עוצמה הוא (FLT:2IDEF0FLT 3: 3 (התביעה לתפקודים) אשר משתמשת בפירוק אסטרולוגי ו-Fwination (ILT) כדי להפוך את אותה לתפקודים דיגיטליים (DITOFwination Models) ל-Digtation Models) ל-Digital Models) ל-Digital Models (DILT5 (D) ל-D) ל-Fwination Models) ל-Fwination Models) ל-D.

עבור צמחים הידרואלקטריים, מודלים פונקציונליים מתחילים בדרך כלל ברמה הגבוהה ביותר: "חשמל גאוני" זה מסתכם "אספקת מים מנייה", "אנרגיה הידראולית", "מהירות טורבינות שליטה", "מסנכרן לרשת", וכן הלאה, כל תת-תפקוד יכול להיות שבור עוד עד שהצעדים התפעוליים הקטנים ביותר ממפות.

עקרונות מרכזיים של מודלים פונקציונליים יעילים

(ב) ⁇ :0) ,[[המאה ה-20]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]
(ב) ,0) גבולות: § 1:1 בדיוק מה שכל תפקיד מקבל ומייצר.
(ב) ⁇ :0) ⁇ : ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
(ב) ,0) ,Modularity:FLT:1 מאפשר לפונקציות להיות מעודכנים באופן עצמאי כמו ציוד או תהליכים משתנים.
(ב) ,0) ,Validation: FLT:1 השווה את התפוקה של מודלים נגד נתונים צמחיים אמיתיים כדי להבטיח נאמנות.

היתרונות של יישום מודלים פונקציונליים בצמחים הידרואלקטריים

בעוד צמחים רבים מסתמכים על ניסיון או גליונות התפשטות פשוטים, מודלים פונקציונליים מציעים כמה יתרונות נפרדים המורכבים לאורך זמן.

1 שיפור היעילות באמצעות זיהוי שיטתי של הפסדים

הפסדים הידרוקוליים מתרחשים בעטקים, שערים, שסתום וטורבינות.הפסדים חשמליים מופיעים גנרטורים, ממירים וקווי שידור.מודל פונקציונלי מאפשר למהנדסים להקצות ערכי אובדן כמותיים לכל פונקציה ולעקוב אחר ההשפעה המצטברת על פלט נטו. לדוגמה, מודל צריכת מים עם תפקוד "אובדן ראשי" יכול לחשוף כי מטמון חלקית לכלוך הוא עלות 2%, למרות שזה נראה בריא יותר, ברגע שהוא יכול להיות מוגדר שיפור מבני או לזהות.

תחזוקה חיזויית מעבר לניתוח הוויברציה

ניטור מצב מסורתי מתמקד אותות פיזיים כמו רטט, טמפרטורה, ו debris. מודלים פונקציונליים מוסיף שכבה התנהגותית: זה מגדיר איך פונקציה בריאה נראה ודגל סטיית.לדוגמה, אם הפונקציה "regulate wicket שער נפתח" מראה עלייה הדרגתית בזמן התגובה, המודל יכול לחזות כי המנוע של servo או אספקתו הידראולי הוא degrading - לעתים קרובות לפני כל רטט הוא עודף זה משינוי בלתי מתוכנן להפחתה לאחור, הפחתת חיזוי מחדש.

גמישות תפעולית עבור זמינות מים Varying

צמחי הידרו חייבים לפעול תחת זרימת הנהר המשתנה, הפלט עונתי, ומגבלות סביבתיות.מודל פונקציונלי מאורגן היטב יכול להיות מנוהל עם תרחישים קלט שונים - זרימה נמוכה, תנאי שיטפונות, או היווצרות קרח - כדי לזהות אילו פונקציות הופכות לצוואר בקבוקונים. אופרות יכולות אז אסטרטגיות בקרה מראש או תקופות תחזוקה להימנע מביקוש שיא. גמישות זו היא יותר ויותר חשובה כמו רשתות משלבות משתנים כמו רוח השמש, הדורשות לעתים קרובות יותר.

4.הפחתת עלויות לאורך מחזור החיים של הנכסים

על ידי חשיפת חוסר יעילות ומאפשר תחזוקה חיזוי, מודלים פונקציונליים להפחית ישירות את עלויות התפעול.זה גם תומך בתכנון ההון: כאשר overhaul גדול הוא עקב, המודל עוזר להשוות חלופות (למשל, להחליף רץ לעומת לשדרג את מערכת הציטוט) על ידי קביעת ההשפעה שלהם על ביצועי הצמח הכללי.

5.שיפור הבטיחות וההפצה

מודלים פונקציונליים יכולים לשלב פונקציות בטיחות כגון רצפי הפסקת חירום, הגנה מופרזת, ניתוח שער סכר.על ידי מודל מפורש אלה, מפעילי יכולים לאמת כי התנגשויות בטיחות לתפקד כראוי תחת כל מצבי כישלונות, עמידה בדרישות רגולטוריות מסוכנויות כמו FERC או הוועדה האירופית על אנרגיה.מודל משמש גם תיעוד של הכשרה וביקורת.

יישום מודלים פונקציונליים במפעל הידרואלקטרי: מדריך צעד-בי-צעד

בניית מודל פונקציונלי הוא תהליך מובנה הדורש שיתוף פעולה בין פעולות, הנדסה וצוותי IT. השלבים הבאים מתווה מתודולוגיה מוכחת.

שלב 1: סקופ ו-Stake'r Alignment

התחל על ידי הגדרת הגבולות של המודל.האם זה מכסה את הצמח כולו (reservoir להעביר) או להתמקד במערכת תת-מערכת מסוימת כגון קבוצת טורבינות-מארגן?זהה את ההחלטות המרכזיות שהמודל יתמוך: משלוח יומי, תכנון גיל, יעילות ארוכת טווח רטרוfits? , אינטגרציית נושא מומחים מכל אזור כדי להבטיח שהמודל ישקף מגבלות תפעוליות אמיתיות.

שלב 2: מערכת Decomposition ו-תפקוד Identification

באמצעות דיאגרמות תהליכים, P&IDs ונרטיבים שליטה, לשבור את הצמח בלוקים פונקציונליים גדולים. צמח הידרו טיפוסי עשוי לכלול:

(ב) ניהול אספקה במים:0) ניהול אספקה במים: 1FLT:1 Reservoir inflow/outflow, Gate Action, שפך שליטה.
(FLT:0) המרת אנרגיה ההירולקולית:FreaLT:1 , Penstock זרימה, פריצה אנרגיה טורבינות, גיוס התאוששות צינורית.
(ב) ויקרא י"א: ויקרא י"ד: "וַיְהִיא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא
(ב) ⁇ (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
(ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
(ב) ,0) ,Control and Defense: FLT:1hil, מארגן הגנה, SCADA.

עבור כל בלוק, רשימה של הפונקציות שהוא מבצע, הקלטים שהוא מקבל, הפלטים שהוא מייצר, ואת הפקדים כי מעצימים אותו. השתמש באמנת שמות עקבית (למשל, פועל-לא-זוגות: "זרימת מים" "להרחיק הידראולי לאנרגיה מכנית").

שלב 3: איסוף נתונים וקיצור

דמיין את המודל עם נתונים תפעוליים אמיתיים.זה כולל רשומות זמן-סדרה SCADA (זרימות, לחצים, פלטי חשמל), מפרטים ציוד (תקועים של יעילות טרמפולינה, דירוגי גנרטור), ו יומני תחזוקה.במקום שבו קיימים פערי נתונים, השתמש בהערכות הנדסיות או בגליונות נתונים של היצרן, אבל דגל אותם לאימות מאוחר יותר.המטרה היא ליצור מודל בסיס אשר משכפל התנהגות בתוך סובלנות, כלומר 2%.

שלב 4: בניית מודל ואינטגרציה

בחר כלי מודל.מודלים פונקציונליים המבוססים על גליון (באמצעות פורמולה לזרימה והמרות) מהירים לבנות אך מוגבלים בטיפול בפלטפורמות דינמיות כמו FLT:0MATLAB/SimulinkFLT:1, ;FLT:2ModelicaFLT 3, או סימולציות תעשייתיות (למשל, SimSNCAL לדינמיקה של כוח, מודל FFunction) עם דגם MMU (FD) או GILDL) יותר אינטגרציה דיגיטלית (OL) עם דגם MHD) או GILDL) אינטגרציה (OL) של GILDL) אינטגרציה (OL) או אינטגרציה (OL.

שלב 5: אימות וקאליברציה

הפעל את המודל נגד נתונים היסטוריים מניתוח רגיל, סטארט-אפים ואירועים פגומים.שוואת אינדיקטורים ביצועיים מרכזיים: ראש גולמי, ראש נטו, יעילות טורבינות, גורם כוח גנרטור, וצריכת חשמל עזר.exe פרמטרים (למשל, משככי חיכוך, זמני תגובה סרבו) עד שהמודל מתאים למציאות בתוך שגיאה מקובלת.

שלב 6: ניתוח ואופטימיזציה

עם מודל מאומת, בצע את מה ש-if מנתח:

כיצד ירידה של 5% בראש משפיעה על התפוקה והיעילות?
מהו לוח הזמנים של פתיחת השער האופטימלי לפרופיל זרימה מסוים?
איזו פונקציה תורמת להתמוטטות הגדולה ביותר?
כיצד אסטרטגיות תחזוקה שונות (למשל החלפת שערי וויקאט מוקדם) משפיעות על ייצור האנרגיה השנתי?

השתמש באלגוריתמים אופטימיזציה (התכנות לינארית, אלגוריתמים גנטיים) כדי למצוא את השילוב של נקודות תפעול הממקסמות את ההכנסות תוך מתן מגבלות כמו זרימה מינימלית או מגבלות רמפות.

שלב 7: יישום ושיפור מתמשך

לתרגם את ההמלצות של המודל לשינויים תפעוליים.עדכון שליטה לוגיקה, להתאים את מרווחי תחזוקה, או לשנות נהלים סטנדרטיים תפעוליים.לאחר מכן לפקח על ביצועי הצמח כדי לראות אם השיפורים הצפויים יממשו את המודל הפונקציונלי כחפץ חי – להעריך אותו רבעון לאחר אירועים גדולים (למשל, טורבינות יתרול, מערכת בקרה חדשה) כדי לשמור אותו מדויק.

מחקר מקרה מפורט: יישום מודלים פונקציונליים ל-200MW Run-of-River Plant

מפעל הידרואלקטרי של 200 מ"מ ב-פסיפיק בצפון מערב האוקיינוס השקט חוו ירידה בייצור האנרגיה השנתי למרות זרימות נורמליות. מהנדסים חשדו כי שחיקה של טורבינות להב הייתה הסיבה, אבל ניתוח רטט מסורתי לא הראה מגמות מדאיגות.המפעילים החליטו לבנות מודל פונקציונלי באמצעות מתודולוגיה מזההEF0.

המודל

הפונקציה הגבוהה ביותר ברמת "חשמל חכם" הוטבעה לשש פונקציות: "צריכת מינון" "ראש הידראולי", "אנרגיה מתקדמת", "המכונה לאנרגיה חשמלית", "הסתכמו בשרשרת הבקרה", "הסתנכרנות של רשת דלק", ו"ניהול כוח עזר" כל תת-תפקודי משנה נשברו עוד יותר ל-20-30 פונקציות בסיסיות.

מציאת

כאשר המודל היה מנוהל עם נתונים היסטוריים, הוא גילה דיסקרטיות שיטתית: יעילות רץ טורבינות בפועל הייתה 2.5% נמוך יותר מאשר עקומת OEM חזו באותן נקודות הפעלה.המודל עקב אובדן זה לתפקוד "זווית הלהבה המתוקעת" - במיוחד, הקשר המכאני בין מנוע הסרבו לבין הלהב צברה במשך הזמן, מה שהפך את זווית הלהבה בפועל לפעוט של 1 מעלות צלזיוס להפחתה של 1.8%, על ידי יחידת האנרגיה.

פעולה Taken

צוות התחזוקה החליף את השיחים השחוקים והחליף מחדש את חיישני משוב סרבו.לאחר התיקון, יעילותו הממוצעת השבועית של הצמח עלתה מ-92.1% ל-93.6%, המייצגת 1.5MW נוספת של פלט מתמשך.במשך שנה, המתורגמת ל-13,000 מגה-וואט של חשמל נוסף - שווה בערך 1.2 מיליון דולר בשיעורים סיטונאיים מקומיים.

אתגרים ופרקטיקה הטובה ביותר במודל פונקציונלי עבור Hydro

מודלים פונקציונליים הם חזקים, אבל זה מגיע עם אתגרים כי מתרגלים חייבים לנווט.

איכות נתונים וזמינות

צמחים מבוגרים רבים חסרים חיישנים ברזולוציה גבוהה עבור פרמטרים קריטיים כגון טיוטת לחץ צינור או זווית להב.במקרים כאלה, ליצור מודל שעובד ברמה גבוהה יותר של מופשטת וזמני לחדד אותו באופן זמני כמו מכשיר משודרג.

מורכבות מודל לעומת שימושיות

זה מפתה מודל כל פרט, אבל over-decomposition יכול להפוך את המודל ללא נאמנות להאט כדי לדמות. הכלל טוב הוא להפסיק את הפירוק כאשר הפונקציה הקטנה ביותר יכול להיות קשור ישירות פרמטר מדידה או מצב כשלון ידוע. השתמש encapsulation כדי להסתיר פרטים פנימיים של תת-מערכות כי הם היטב תחת מובנת.

התנגדות ארגונית

מפעילי ומהנדסים עשויים להיות ספקנים בגישות דוגמנות חדשות, במיוחד אם יוזמות דיגיטליות קודמות נכשלו.לענות על ידי החל עם טייס קטן, בעל ערך גבוה - כגון מודל יחידה אחת של טורבינות - ולהפגין חיסכון קונקרטי לפני הגדלה.

שמירה על מודלים סינכרנו עם שינויים פיזיים

כאשר טורבינה משוחזרת או מערכת בקרה חדשה מותקנת, המודל התפקודי חייב להיות מעודכן.אסים מנהל מודל (לעיתים קרובות מהנדס מערכות או מהנדס אמינות) האחראי על בקרת גרסאות ואימות שנתי. השתמש בכלים לניהול תצורה מבוסס מודל כדי לעקוב אחר שינויים.

העתיד: תאומים דיגיטליים ומודלים פונקציונליים

הגבול הבא הוא מודלים פונקציונליים עם נתונים בזמן אמת כדי ליצור את ה-FLT:0 (תאומים דיגיטליים) 1 לרוץ במקביל עם הצמח הפיזי. A תאום דיגיטלי מקבל נתוני סטרימינג SCADA, מאמת את הפרמטרים הפונקציונליים שלו בתוך גבולות, וחיזוי ביצועים עתידיים.זה מאפשר אופטימיזציה חד פעמית: חישובים של התאום יכולים להתאים באופן אוטומטי את הסטים במערכת בקרת הצמח כדי לשמור על יעילות כמו תנאים אופטימליים.

אינטליגנציה מלאכותית יכולה לשפר את המודל התפקודי באמצעות גילוי אוטומטי של פונקציות או מערכות יחסים לא מובנות מהנתונים התפעוליים.לדוגמה, רשת עצבית עשויה לזהות כי מיקום של שסתום מסוים תואם לטמפרטורה של גנרטור בדרכים שלא נתפסות על ידי הפירוק התפקודי המקורי.התובנות הללו יכולות להיות מוזנים חזרה למודל כדי לשפר את הדיוק שלו.

מסקנה וצעדים הבאים

מודלים פונקציונליים מספקים מסגרת קפדנית, שיטתית להבנה ושיפור פעולות תחנת כוח הידרואלקטרי.על ידי מחיקת הצמח לתפקודים דיסקרטיים, אנאליים, מנהלי נכסים יכולים לזהות הפסדים יעילות כי ניטור קונבנציונלי מתגעגע, תחזוקה לוח הזמנים עם דיוק, ולהתאים לשינויים דרישות רשת עם ביטחון.המקרה המחקר של תחנת הכוח בפועל מדגים כי אפילו רווח קטן - בתוך ההשגה של מודל ממוקד - לספק החזר כספי משמעותי.

כדי להתחיל, לבחור קבוצה אחת או נקודת כאב תפעולית.ג'ר צוות חוצה תפקוד, לבחור מתודולוגיה מודל (FFBD, IDEF0 או SysML), ולבנות מודל בסיס. לאמת אותו נגד נתונים אמיתיים, ולאחר מכן להשתמש בו כדי לשאול "מה אם" שאלות.התובנות שאתה מרוויח ישלמו דיבידנדים במשך שנים נוספות.

(FLT:0ScienceDirect: Functional Modelling in EngineeringcioFLT:1) - סקירה אקדמית של שיטות ויישומים.
(ב) .0.Hydro Review: Functional Modeling for Hydroelectric Plant Optimization 1Feloation 1 בינואר – לימודי מקרה התעשייה.
(ב) [המשרד לאנרגיה:]: כוח הידרו-כוח יסוד (FLT:0) 1:1 – ידע יסוד לחיקוי.