【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及火电机组调峰控制，具体涉及一种火电机组变负荷速率的预估模型构建方法、变负荷速率预估方法和系统。
技术介绍
1、为了应对日益严峻的气候变化和能源危机，风力发电、太阳能发电等新能源电力并网规模不断扩大，火电机组在电力系统中的角色面临着重大变革和挑战。
2、电力系统需要在随机波动的负荷需求与随机波动的电源供给之间实现实时能量供需平衡。由于新能源的负荷受气候和环境的影响具有较高的不确定性，且新能源功率预测手段准确率不高，火力发电将在一定时期内担负稳定可靠的电力供应与平抑新能源发电随机波动的双重职责。灵活运行成为火电机组的重要发展方向，主要体现在更快的变负荷速率及更大的变负荷范围等方面。其中，机组变负荷速率的提升受到锅炉的大惯性、大延迟影响，其本质是由于锅炉和汽轮机的动态响应之间存在偏差，造成机组的变负荷速率存在一定的制约。目前多数研究集中在如何提升火电机组变负荷速率的技术手段上，如改变加装储能、改变制粉系统、优化协调控制系统、凝结水节流控制等。
3、对于变负荷速率的预估方法通常依赖于经验模型，这些模型过度依赖人为经验，未能充分考虑机组运行状态和环境因素的影响，无法准确描述复杂的火电机组系统动态行为，特别是在极端运行条件或非线性工况下，导致在实际运行过程中不能实时准确反馈变负荷速率。
4、因此，需要一种高效准确、实时且能适应环境变化的火电机组变负荷速率预估方法。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少
2、根据本专利技术的第一方面，提供一种火电机组变负荷速率的预估模型构建方法，包括：
3、从火电机组分散控制系统中采集计算煤质低位发热量所需的测量数据；构建第一数据集，基于第一数据集训练基于长短期记忆网络构建的第一预估模型，得到训练好的第一预估模型；
4、从火电机组分散控制系统中采集agc运行状态下的多个数据段中agc指令对应的运行数据；将运行数据输入训练好的第一预估模型，输出每个数据段的煤质低位发热量计算值；计算每个数据段的实际变负荷速率，基于每个数据段的机组运行数据、第一预估模型输出的煤质低位发热量计算值和实际变负荷速率构建第二数据集；基于第二数据集训练基于长短期记忆网络构建的第二预估模型，得到训练好的第二预估模型。
5、上述技术方案，通过将机组的运行数据（如agc指令响应）与关键参数（如煤质低位发热量）结合，使用实时运行数据来训练和预测，能够更准确地反映机组的实际运行状态和性能，提高预测结果的可靠性。
6、可选地，在本专利技术提供的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法中，从火电机组分散控制系统的煤质化验结果中采样第一数量的煤质低位发热量数值；判断第一数量的煤质低位发热量数值对应时刻前后的机组负荷是否稳定；如果机组负荷稳定，则采集每个对应时刻的机组给煤量、磨煤机入口风量、磨煤机入口温度、磨煤机出口温度、磨煤机电流、漏风系数、烟气含氧量、烟气so2含量和烟气氮氧化物含量；
7、如果机组负荷不稳定，则舍弃当前第一数量的采样值，按照不同的采样时刻，重新在煤质化验结果中提取第一数量的煤质低位发热量数值，并采集每个对应时刻的机组给煤量、磨煤机入口风量、磨煤机入口温度、磨煤机出口温度、磨煤机电流、漏风系数、烟气含氧量、烟气so2含量和烟气氮氧化物含量；对采集的测量数据进行预处理，去除野值，补充缺省值、无效值和空值。
8、上述技术方案，通过在机组负荷稳定时采集数据，确保了数据在相对稳定的运行状态下被记录，舍弃负荷不稳定时的数据，避免了因运行状态变化带来的数据扭曲，减少了噪声和误差，可以显著提高后续分析和预测的准确性。
9、可选地，在本专利技术提供的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法中，将预处理后的机组给煤量、磨煤机入口风量、磨煤机入口温度、磨煤机出口温度、磨煤机电流、漏风系数、烟气含氧量、烟气so2含量和烟气氮氧化物含量作为第一预估模型的输入，将预处理后的低位发热量数值作为第一预估模型的输出，构建得到第一数据集；基于第一数据集训练第一预估模型，得到训练好的第一预估模型。
10、上述技术方案中，利用lstm的时间序列数据处理能力，通过学习过去数据的长期依赖关系，可以更准确地预测煤质低位发热量数值。
11、可选地，在本专利技术提供的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法中，从火电机组的分散控制系统的历史数据库中提取第二数量的数据段，每个数据段均处于agc指令阶跃变化的自动发电控制状态；采集每个数据段中agc指令对应的运行数据，运行数据包括机组给煤量、磨煤机入口风量、磨煤机入口温度、磨煤机出口温度、磨煤机电流、漏风系数、烟气含氧量、烟气so2含量和烟气氮氧化物含量、机组实际发电负荷、变负荷速率设定值、主蒸汽压力、主蒸汽温度和环境温度；对采集的运行数据进行预处理，去除野值，补充缺省值、无效值和空值。
12、上述技术方案，通过采集agc状态下的运行数据，能够更加准确地评估燃煤机组调节能力，以便对机组以及全网运行状态进行调整。
13、可选地，在本专利技术提供的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法中，将每个数据段的机组给煤量、机组实际发电负荷、变负荷速率设定值、主蒸汽压力、主蒸汽温度、环境温度、第一预估模型输出的煤质低位发热量计算值、agc指令变化量作为第二预估模型的输入，将实际变负荷速率作为第二预估模型的输出构建得到第二数据集。
14、上述技术方案，通过实时更新lstm模型的输入，如agc指令变化量、煤质信息以及机组运行参数，模型可以动态适应运行条件的变化，提供更准确的变负荷速率预测。
15、可选地，在本专利技术提供的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法中，计算数据列的平均值和标准差；识别出远离平均值超过三倍标准差的异常数据点，将识别出的异常数据点删除；将数据列中的缺省值、无效值和空值替换为该数据点前后各5个数据点的平均值。
16、可选地，在本专利技术提供的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法中，长短期记忆网络包括多个记忆单元以及用于控制记忆单元的遗忘门、输入门和输出门，输入门用于通过一个sigmoid层和一个tanh层决定当前时刻的候选状态中需要保存的信息；遗忘门用于读取上一个记忆单元的输出与当前记忆单元的输入，通过一个逐点相乘的操作实现信息的选择性通过；输出门用于决定当前时刻的内部状态输出到外部状态的信息。
17、根据本专利技术的第二方面，提供了一种火电机组变负荷速率预估方法，包括：实时采集火电机组分散控制系统的运行数据；判断机组是否为自动发电控制运行，如果未投入自动发电控制运行，则变负荷速率预估值输出为0；如果机组为自动发电控制运行，则判断机组变负荷速率是否设置本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种火电机组变负荷速率的预估模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法，其特征在于，所述从火电机组分散控制系统中采集计算煤质低位发热量所需的测量数据的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法，其特征在于，所述构建第一数据集，基于所述第一数据集训练基于长短期记忆网络构建的第一预估模型，得到训练好的第一预估模型的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法，其特征在于，所述从火电机组分散控制系统中采集AGC运行状态下的多个数据段中AGC指令对应的运行数据的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法，其特征在于，所述计算每个数据段的实际变负荷速率，基于每个数据段的机组运行数据、煤质低位发热量计算值和实际变负荷速率构建第二数据集的步骤包括：
6.根据权利要求2或4所述的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法，其特征在于，所述去除野值，补充缺省值、无效值和空值的步骤包括：
7.
8.一种火电机组变负荷速率预估方法，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的火电机组变负荷速率预估方法，其特征在于，所述基于训练好的第一预估模型和第二预估模型输出变负荷速率预估值的步骤包括：
10.一种火电机组变负荷速率预估系统，其特征在于，包括：调度系统、远程终端单元、火电机组分散控制系统和变负荷速率预估装置，所述变负荷速率预估装置部署在计算设备中，
...【技术特征摘要】
1.一种火电机组变负荷速率的预估模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法，其特征在于，所述从火电机组分散控制系统中采集计算煤质低位发热量所需的测量数据的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法，其特征在于，所述构建第一数据集，基于所述第一数据集训练基于长短期记忆网络构建的第一预估模型，得到训练好的第一预估模型的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法，其特征在于，所述从火电机组分散控制系统中采集agc运行状态下的多个数据段中agc指令对应的运行数据的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的火电机组变负荷速率的预估模型构建方法，其特征在于，所述计算每个数据段的实际变负荷速率，基于每个数据段的机组运行数据、煤质低位发热量计算值和实际变负荷速率构建第二数据集的步骤包括：
6.根据权利要求2或4所述的火电机组变负荷速率的预估...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹旭佳，赵腾，雷达，王金浩，闫俊，王浩霖，贺卫华，周策，王海滨，郝丽花，刘志兵，王海旗，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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