本发明专利技术涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种燃气与火力发电联合供电的控制方法、装置、设备及介质，获取历史用电数据，并基于历史用电数据使用长短期记忆LSTM神经网络模型进行电力需求预测，得到预测结果；根据预测结果，使用混合整数线性规划MILP方法优化燃气发电和火力发电的出力分配，得到调度模型；设置不同的发电场景，求解长周期及多场景下的调度模型的优化调度方案，并评估不同优化调度方案下各能源出力的经济效益，选取最优调度方案；实时监控电力负荷变化，以最优调度方案为参照，采用PID控制算法实时调整燃气发电和火力发电的出力。本发明专利技术中通过需求预测、资源调度、实时控制和经济分析，提高电力系统运行的经济性和稳定性。
1、在现代电力系统中，燃气发电和火力发电是两种主要的发电方式，燃气发电利用天然气、沼气等进行燃烧发电，发电速度快，效率高，污染小，是一种清洁能源发电方式。火力发电利用化石燃料如燃煤和燃油等进行燃烧发电，发电成本低，适用于大型电站和固定大负荷的情况。传统的火力发电虽然发电量较为稳定，但二氧化碳排放量较高，需要结合燃气发电这样的清洁能源发电方式来减少对环境的影响。而燃气发电虽然具备启动快和调节灵活的有点，但其燃气供应存在不确定性，且价格较高。因此，如何在确保稳定发电需求和经济性的前提下，减少发电方式对环境的影响并提高其灵活性；如何有效结合燃气发电和火力发电的优势，提高电力系统的运行效率和经济效益，成为当前研究的热点问题。
2、目前，现有技术对燃气发电和火力发电组成的综合发电系统成本进行了预测，但并未结合发电成本和用电成本对其经济性进行分析；还有相关技术对火力发电废气作为燃气发电的气源进行了研究，但尚未具体介绍两种发电方式出力情况对电网发电需求的影响。综上所述，现有技术中虽然重视了燃气发电和火力发电的联合，但是并未从需求预测、优化调度以及经济性分析的角度对两种发电策略的出力方式进行控制，存在着发电方式联合不紧密，经济性考虑不到位等问题。
>技术实现思路1、本专利技术提供了一种燃气与火力发电联合供电的控制方法、装置、设备及介质，从而有效解决
技术介绍
中的问题。
2、为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种燃气与火力发电联合供电的控制方法，包括如下步骤：
3、获取历史用电数据，并基于所述历史用电数据使用长短期记忆lstm神经网络模型进行电力需求预测，得到预测结果；
4、根据所述预测结果，使用混合整数线性规划milp方法优化燃气发电和火力发电的出力分配，得到调度模型；
5、设置不同的发电场景，求解长周期及多场景下的所述调度模型的优化调度方案，并评估不同优化调度方案下各能源出力的经济效益，选取最优调度方案；
6、实时监控电力负荷变化，以所述最优调度方案为参照，采用pid控制算法实时调整燃气发电和火力发电的出力。
7、进一步地，所述使用长短期记忆lstm神经网络模型进行电力需求预测，包括如下步骤：
8、对所述历史用电数据中用电功率和总用电量进行归一化处理；
9、将归一化后的所述用电功率和总用电数据作为lstm神经网络模型的输入；
10、以lstm单元结构以及网络连接结构为基础，完成多个不同lstm神经网络超参数的设定；
11、运行lstm神经网络模型对用电功率和总用电量进行预测。
12、进一步地，所述对所述历史用电数据中用电功率和总用电量进行归一化处理，包括：
13、
14、式中，p和w分别为当前时刻的用电功率和总用电量，pmin和pmax分别为用电功率的最小值、最大值，wmax和wmin分别为总用电量的最小值、最大值，puser和wuser分别为归一化结果。
15、进一步地，所述运行lstm神经网络模型对用电功率和总用电量进行预测，其运算公式如下：
16、f＝lstm(epoch,batch-size，dropout)；
17、p′user＝f(puser)；
18、w′user＝f(wuser)；
19、式中，f表示lstm神经网络预测模型，epoch，batch-size和dropout均属于网络系数，根据网络参数确定；p′user和w′user分别为lstm神经网络预测模型计算出的用电功率和总用电量，puser和wuser分别为归一化结果。
20、进一步地，所述使用混合整数线性规划milp方法优化燃气发电和火力发电的出力分配，得到调度模型，包括：
21、以运行成本最小为目标函数，构建调度模型，所述调度模型中包括电力系统和天然气系统两个子系统，通过天然气系统中燃气机组进行耦合参与供电调峰，通过优化燃气发电和火力发电的出力分配使运行成本最小；
22、建立考虑电力与天然气潮流平衡、设备运行限制及电网安全的多维度约束条件；
23、将所述调度模型中非线性项进行凸优化，转化为混合整数线性规划问题；
24、调用求解器对所述混合整数线性规划问题进行求解，在满足所述约束条件的前提下，确定燃气发电与火力发电的优化出力分配方案，及对应的发电机组启停计划。
25、进一步地，所述目标函数cope包括：
26、
27、式中，cgas、cstore、cgc、cg、cw、cess分别为天然气气源出气成本、储气罐运行成本、火电机组运行成本、风电机组运行成本、燃气轮机运行成本以及缺电限电惩罚成本；t为调度优化周期，取t＝24h；set为模型调度场景总数；i、st、gc、g、w分别为气源、储气罐、燃煤机组、燃气机组以及风电机组所在节点；gen为系统各发电机组所在节点；ωs、ωgas、ωg、ωc、ωstore以及ωgen分别为典型日场景、天然气气源节点、燃气轮机机组、燃煤发电机组、储气设备以及所有发电机组设备的集合；gs,i,source为典型日s节点i日总用气量；ci,gas为i节点处合同购气价格；cgc、cw与cg分别是火力发电机组、风机与燃气轮机设备单位出力的运维费用；cst,in、cst,out分别是储气罐单位流量进气和出气成本；为系统产生缺电、弃电的惩罚成本；以及分别为典型日s，t时刻火电机组、风机与燃气轮机出力；分别为储气罐进、出气量；为系统各发电机组出力总和；为典型日s，t时刻负荷消耗的有功功率。
28、进一步地，所述将所述调度模型中非线性项进行凸优化，包括：
29、对天然气系统中潮流计算等式进行线性化处理：
30、
31、
32、式中，为t时刻配气网传输管道m到n的潮流流量；和分别为典型日s，t时刻天然气节点m和节点n的气压；kmn为天然气管道的weymouth特性参数。
33、进一步地，所述调用求解器对所述混合整数线性规划问题进行求解，包括：
34、将所述预测结果作为有功负荷的具体数值进行求解。
35、进一步地，所述评估不同优化调度方案下各能源出力的经济效益，包括：
36、不同调度策略的经济效益包括直接成本和间接效益，所述直接成本包括能源消耗、设备磨损及运维费用；所述间接效益包括能源利用率优化及碳排放；
37、结合内部收益率法、净现值分析、敏感性分析和回归期分析的方法，对不同调度策略的经济性进行多个维度指标的评定；
38、引入博弈论本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述使用长短期记忆LSTM神经网络模型进行电力需求预测，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述对所述历史用电数据中用电功率和总用电量进行归一化处理，包括：
4.根据权利要求2所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述运行LSTM神经网络模型对用电功率和总用电量进行预测，其运算公式如下：
5.根据权利要求1所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述使用混合整数线性规划MILP方法优化燃气发电和火力发电的出力分配，得到调度模型，包括：
6.根据权利要求5所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述目标函数Cope包括：
7.根据权利要求5所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述将所述调度模型中非线性项进行凸优化，包括：
8.根据权利要求6所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述调用求解器对所述混合整数线性规划问题进行求解，包括：
9.根据权利要求1所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述评估不同优化调度方案下各能源出力的经济效益，包括：
10.根据权利要求1所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述采用PID控制算法实时调整燃气发电和火力发电的出力，包括：
11.一种燃气与火力发电联合供电的控制装置，其特征在于，使用如权利要求1至10中任一项所述的方法，所述装置包括：
12.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-10中任一项所述的方法。
13.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一项所述的方法。
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【技术特征摘要】
1.一种燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述使用长短期记忆lstm神经网络模型进行电力需求预测，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述对所述历史用电数据中用电功率和总用电量进行归一化处理，包括：
4.根据权利要求2所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述运行lstm神经网络模型对用电功率和总用电量进行预测，其运算公式如下：
5.根据权利要求1所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述使用混合整数线性规划milp方法优化燃气发电和火力发电的出力分配，得到调度模型，包括：
6.根据权利要求5所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述目标函数cope包括：
7.根据权利要求5所述的燃气与火力发电联合供电的控制方法，其特征在于，所述将所述调度...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈哲，赵静波，贾勇勇，朱鑫要，赵天辉，岑炳成，安海云，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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