一种用于降低储煤场库存量的铁路调度方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种用于降低储煤场库存量的铁路调度方法及装置，包括：采集铁路沿线的气象观测数据，通过模型提供气象预报；基于该气象预报制定检修计划，该检修计划涵盖包括煤矿生产

【技术实现步骤摘要】
一种用于降低储煤场库存量的铁路调度方法及装置


[0001]本专利技术涉及燃煤调配领域，尤其涉及一种用于降低储煤场库存量的铁路调度方法及装置
。

技术介绍

[0002]目前燃煤电厂的储煤量主要是根据相关规定进行制定的，现有技术中未有类似“零库存”的智能化方案来调节储煤场的储量
。
然而，燃料长时间积压存储会造成煤炭热值损失，进而影响电厂的资金流动
。
因此，在保证电力安全生产的前提下，尽可能地降低燃煤电厂的煤炭储量，对电厂节约储煤成本具有重要意义
。
[0003]为了克服现有技术存在的上述缺陷，本领域亟需一种用于降低储煤场库存量的铁路调度方法，通过煤矿生产
、
运输调度
、
生产使用的协同配合，降低电厂储煤场库存量，解决目前燃煤电厂煤炭储存量大
、
储存周期长
、
利用效率低的问题，使得煤炭到厂即用，不进入储煤场，仅预留最少数量的煤应对突发状况的风险，实现燃煤电厂的燃料零库存
。

技术实现思路

[0004]以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解
。
此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围
。
其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序
。
[0005]为了克服现有技术存在的上述缺陷，本专利技术提供了一种用于降低储煤场库存量的铁路调度方法，可以包括：采集铁路沿线的气象观测数据，通过模型提供气象预报；基于该气象预报制定检修计划，该检修计划涵盖包括煤矿生产
、
铁路运输及电厂使用的多个场景；建立该电厂的每日用煤需求模型，基于历史生产信息预测未来预设时间段内该电厂的每日用煤需求；建立气象要素与铁路停运的概率关系模型，基于该气象预报和该检修计划预测该未来预设时间段内的铁路停运情况；以及基于该铁路停运情况和该电厂的每日用煤需求制定铁路调度计划
。
[0006]在一实施例中，优选地，该建立该电厂的每日用煤需求模型，可以包括：采集历史预设时间段内的该电厂的历史每日用煤数据，建立自回归移动平均模型；以及确定该自回归移动平均模型的阶数，通过参数估计预测该未来预设时间段内该电厂的每日用煤需求
。
[0007]在一实施例中，优选地，该建立该电厂的每日用煤需求模型，还可以包括：采集该电厂的历史每日用煤数据后，对该历史每日用煤数据进行预处理，利用差分算子和周期性差分因子消除其中的趋势项和周期项；以及判断该历史每日用煤数据是否满足平稳性的预设要求，若满足，则基于处理后的数据建立该自回归移动平均模型，该自回归移动平均模型采用以下公式表示：
[0008][0009]其中，
X
t
代表随机变量，
p、q
代表模型阶数，为常数项，称为自回归系数，
ε
t
为随机干扰项，
θ1、
θ2…
θ
p
为移动平均系数
。
[0010]在一实施例中，优选地，该采集铁路沿线的气象观测数据，可以包括：采集铁路所在区域范围内多个采集点处多个时刻的气象观测数据，该多个采集点包括多普勒激光雷达
、
卫星及设于铁路沿线的气象观测站；以及同化处理该多个采集点的气象观测数据，观测数据包括风速
、
风向
、
气压
、
温度
、
露点温度及降水
。
[0011]在一实施例中，优选地，该检修计划包括检修计划报表，具体包括：煤矿生产检修计划
、
铁路线路检修计划
、
列车车辆检修计划
、
电厂接卸煤设备和机组检修计划，以及影响燃煤电厂燃料零库存的边界条件填报表，该边界条件填报表也涵盖包括煤矿生产
、
铁路运输及电厂使用的多个场景
。
[0012]在一实施例中，优选地，该建立气象要素与铁路停运的概率关系模型，基于该气象预报和该检修计划预测未来预设时间段内的铁路停运情况，可以包括：采集预设历史时间段内铁路沿线的停运
、
气象及地理信息数据，标准化处理该些数据；采用主成分分析法对标准化处理后的数据进行降维；基于停运数据和气象数据生成特征向量以作为训练数据，采用支持向量机训练以获得停车预警模型；通过
K
‑
最近邻算法查找与该未来预设时间段内气象数据最为接近的历史停车数据，加权平均估计中断行车时长以获得停运时段估计模型；以及根据该停车预警模型和该停运时段估计模型建立该气象要素与铁路停运的概率关系模型，基于该气象预报和该检修计划预测该未来预设时间段内的铁路停运情况
。
[0013]在一实施例中，优选地，该采用主成分分析法对标准化处理后的数据进行降维，可以包括：确保降维后的每个新的特征向量所占信息量占原始信息百分比总和不低于
98
％
。
[0014]在一实施例中，优选地，该预设历史时间段内铁路沿线的停运
、
气象及地理信息数据包括：历次停运时段内的风速
、
风向
、
降雨
、
三日内降雪情况
、
平均温度
、
最高温度
、
最低温度
、
温差
、
中断行车路段
、
灾害类型以及中断行车时间数据，该未来预设时间段内的铁路停运情况包括气象灾害相关的停车预警
、
中断行车路段及中断行车时段
。
[0015]本专利技术的另一方面提供了一种用于降低储煤场库存量的铁路调度装置，包括：存储器；以及与该存储器耦接的处理器，该处理器配置用于执行如上文中任一项该的用于降低储煤场库存量的铁路调度方法
。
[0016]本专利技术还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上文中任一项该的用于降低储煤场库存量的铁路调度方法
。
附图说明
[0017]在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本专利技术的上述特征和优点
。
在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记
。
[0018]图1是根据本专利技术的一方面绘示的用于降低储煤场库存量的铁路调度方法的方法流程示意图；以及
[0019]图2是根据本专利技术的另一方面的一实施例绘示的用于降低储煤场库存量的铁路调度装置的装置结构示意图
。
具体实施方式
[0020]以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本专利技术的其他优点及功效本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于降低储煤场库存量的铁路调度方法，包括：采集铁路沿线的气象观测数据，通过模型提供气象预报；基于所述气象预报制定检修计划，所述检修计划涵盖包括煤矿生产
、
铁路运输及电厂使用的多个场景；建立所述电厂的每日用煤需求模型，基于历史生产信息预测未来预设时间段内所述电厂的每日用煤需求；建立气象要素与铁路停运的概率关系模型，基于所述气象预报和所述检修计划预测所述未来预设时间段内的铁路停运情况；以及基于所述铁路停运情况和所述电厂的每日用煤需求制定铁路调度计划
。2.
如权利要求1所述的铁路调度方法，其特征在于，所述建立所述电厂的每日用煤需求模型，包括：采集历史预设时间段内的所述电厂的历史每日用煤数据，建立自回归移动平均模型；以及确定所述自回归移动平均模型的阶数，通过参数估计预测所述未来预设时间段内所述电厂的每日用煤需求
。3.
如权利要求2所述的铁路调度方法，其特征在于，所述建立所述电厂的每日用煤需求模型，还包括：采集所述电厂的历史每日用煤数据后，对所述历史每日用煤数据进行预处理，利用差分算子和周期性差分因子消除其中的趋势项和周期项；以及判断所述历史每日用煤数据是否满足平稳性的预设要求，若满足，则基于处理后的数据建立所述自回归移动平均模型，所述自回归移动平均模型采用以下公式表示：其中，
X
t
代表随机变量，
p、q
代表模型阶数，为常数项，称为自回归系数，
ε
t
为随机干扰项，
θ1、
θ2…
θ
p
为移动平均系数
。4.
如权利要求1所述的铁路调度方法，其特征在于，所述采集铁路沿线的气象观测数据，包括：采集铁路所在区域范围内多个采集点处多个时刻的气象观测数据，所述多个采集点包括多普勒激光雷达
、
卫星及设于铁路沿线的气象观测站；以及同化处理所述多个采集点的气象观测数据，观测数据包括风速
、
风向
、
气压
、
温度
、
露点温度及降水
。5.
如权利要求1所述的铁路调度方法，其特征在于，所述检修计划包括检修计划报表，具体包括：煤矿生产检修计划
、
铁路线路检修计划
、
列车车辆检修计划
、
电厂接卸煤设备和机组检...

【专利技术属性】
技术研发人员：蓝翔，陈佳宇，何炜炜，王冠，耿福海，杨占海，崔晓辉，马孝栋，葛军，付宝有，
申请(专利权)人：内蒙古大板发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：