【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及火力发电智能诊断，具体涉及一种超超临界机组的负荷智能诊断优化方法及装置。
技术介绍
1、火力发电是中国最主要的发电方式之一，随着新能源的逐渐普及和接入，电网对火电机组的调节能力和灵活性提出了更高要求。由于新能源发电具有随机性和波动性，传统火电机组在实际运行中面临着更复杂的电网环境。电网频率和电压的波动会直接影响火电机组的运行稳定性，尤其是机组负荷响应的速度和精度。因此，火电机组的负荷响应能力成为影响电厂经济效益和电网稳定性的重要因素。
2、当前，火电机组中负荷偏差的原因诊断大多依赖于机理模型，这种方法需要全面的先验知识，且模型构建复杂、耗时长，难以应对实际生产中的快速变化和海量数据处理。此外，随着电厂逐步向智慧化方向发展，大数据和人工智能技术的应用越来越重要。现有的传统分析模型已经无法满足现代智慧电厂对于机组负荷偏差原因的快速、准确诊断需求。
技术实现思路
1、本申请通过提供了一种超超临界机组的负荷智能诊断优化方法及装置，旨在解决现有技术中传统负荷偏差诊断方法效率低、准确性差的问题，从而导致火电机组故障排查不及时、运行稳定性差的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了一种超超临界机组的负荷智能诊断优化方法及装置。
3、本申请公开的第一个方面，提供了一种超超临界机组的负荷智能诊断优化方法，该方法包括：基于机组传感器采集超超临界机组的历史运行数据；依据所述超超临界机组的物理结构对所述历史运行数据进行分类处理，获得关键运行数据集；对所述
4、本申请公开的另一个方面，提供了一种超超临界机组的负荷智能诊断优化装置，该装置包括：历史数据采集模块：用于基于机组传感器采集超超临界机组的历史运行数据；关键运行数据集获得模块：用于依据所述超超临界机组的物理结构对所述历史运行数据进行分类处理，获得关键运行数据集；关键数据集生成模块：用于对所述关键运行数据集进行预处理，并进行标签标注，生成关键数据集；初始模型获得模块：用于以lightgbm算法为基础，采用gipso算法对所述lightgbm算法的超参数进行寻优，获得初始模型；诊断模型获得模块：用于使用所述关键数据集对所述初始模型进行训练，得到负荷偏差原因诊断模型；负荷偏差原因输出模块：用于将待诊断的火电机组的实时运行数据输入所述负荷偏差原因诊断模型，输出负荷偏差原因。
5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
6、由于采用了基于gipso算法优化lightgbm模型的技术方案，通过对火电机组的历史运行数据进行智能分析和超参数优化，解决了传统负荷偏差诊断方法在准确性和效率上的不足。该方案利用gipso算法自动调整超参数，结合模型的高效性能，显著提高了负荷偏差原因的诊断准确性和实时响应能力，从而达到提升机组运行稳定性的技术效果。
7、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.一种超超临界机组的负荷智能诊断优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，依据所述超超临界机组的物理结构对所述历史运行数据进行分类处理，获得关键运行数据集，包括：
3.如权利要求1所述方法，其特征在于，对所述关键运行数据集进行预处理，并进行标签标注，生成关键数据集，包括：
4.如权利要求1所述方法，其特征在于，以LightGBM算法为基础，采用GIPSO算法对所述LightGBM算法的超参数进行寻优，获得初始模型，包括：
5.如权利要求4所述方法，其特征在于，所述速度更新公式和位置更新公式为：
6.如权利要求1所述方法，其特征在于，使用所述关键数据集对所述初始模型进行训练，得到负荷偏差原因诊断模型，包括：
7.如权利要求1所述方法，其特征在于，将待诊断火电机组的实时运行数据输入所述负荷偏差原因诊断模型，输出负荷偏差原因，包括：
8.一种超超临界机组的负荷智能诊断优化装置，其特征在于，用以执行权利要求1至7任一所述方法，所述装置包括：
【技术特征摘要】
1.一种超超临界机组的负荷智能诊断优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，依据所述超超临界机组的物理结构对所述历史运行数据进行分类处理，获得关键运行数据集，包括：
3.如权利要求1所述方法，其特征在于，对所述关键运行数据集进行预处理，并进行标签标注，生成关键数据集，包括：
4.如权利要求1所述方法，其特征在于，以lightgbm算法为基础，采用gipso算法对所述lightgbm算法的超参数进行寻优，获得初...
【专利技术属性】
技术研发人员：周宏贵，邓黎明，文雯，刘岳峰，罗翠娥，姜鑫，任资龙，罗斌，唐明珠，梁子鑫，黄煜杰，
申请(专利权)人：湖南大唐先一科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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