CN107612045A - 一种电厂机组发电量智能分配系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电厂电量分配优化系统，包括：若干机组数据采集模块；对机组的数据进行采集；一数据采集处理模块；从各机组数据采集模块获得数据，使用深度学习方法对数据进行建模，获得不同条件下各机组的煤耗率；一数据库，用于存储数据采集处理模块的处理数据；一全厂机组负荷优化模块；接收数据采集处理模块，同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，对不同机组进行最优负荷分配；一全厂发电量自动控制模块；根据全厂机组负荷优化模块对全厂发电量的负荷进行分配。本发明还公开一种电厂电量分配优化方法。本发明根据各个机组所处环境与运行状况为各个机组合理分配负荷，在同等发电量情况下，降低煤耗，节能减排。
Description
技术领域
本发明涉及电力电网技术领域，具体涉及一种电厂机组发电量智能分配系统及方法。
背景技术
目前电网公司对火电厂的调度主要采用AGC（Automatic Generation Control,机组自动发电控制）直调方式，即将调度指令发给每台机组，直接调度每台机组负荷；部分电网公司将电厂总负荷发给电厂，由电厂依据煤耗率为每台机组分配发电量，策略简单。
上述两种方式中，前者不能根据各台机组的煤耗率、脱硫效率、响应速率、调节范围、上网电价、运行工况等性能参数，自动、合理地进行全厂机组的优化组合和负荷分配，造成能源浪费及机组寿命减少；后者分配策略依据实验环境中人工测量煤耗数据，获得的数据粗略，同时面对电厂单台机组机、炉等设备故障或老化，不能实时更改分配策略，造成发电负荷的损失。
发明内容
本发明根据上述现有技术中存在的问题，提供一种电厂全厂发电量智能分配系统及方法，能够根据各个机组所处环境与运行状况为各个机组合理分配负荷，在同等发电量情况下，降低煤耗，节能减排。
为解决上述问题，本发明采用的技术方案是：
一种电厂电量分配优化系统，包括：
若干机组数据采集模块；对机组的数据进行采集；
一数据采集处理模块；从各机组数据采集模块获得数据，使用深度学习方法对数据进行建模，获得不同条件下各机组的煤耗率；
一数据库，用于存储数据采集处理模块的处理数据；
一全厂机组负荷优化模块；接收数据采集处理模块，同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，对不同机组进行最优负荷分配；
一全厂发电量自动控制模块；根据全厂机组负荷优化模块对全厂发电量的负荷进行分配；
所述机组数据采集模块的输出端连接数据采集处理模块，所述数据采集处理模块的输出端及连接全厂机组负荷优化模块，所述全厂机组负荷优化模块的输出端连接全厂发电量自动控制模块。
进一步地，所述数据库内部存储的数据包含用于实时存储当前各个机组的运行参数的当前机组状态数据库和按照设定的格式从当前机组数据库中获取机组数据，作为历史数据存储的历史数据库。
进一步地，所述接收数据采集处理模块，同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，对不同机组进行最优负荷分配，具体包括：与机组数据采集模块交互，获得当前各机组数据，根据实时数据计算机组所处环境下的煤耗率；同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，根据不同机组限制条件建立约束函数；根据约束函数，使用蚁群算法寻找最优分配策略。
进一步地，所述约束函数包括：
当接收到电网侧的全厂负荷指令后，计算当前接收到的电网侧全厂负荷和上次接收到的电网侧的全厂负荷差值变化，当差值绝对值≤5MW则分配给当前机组负荷率最低的机组，绝对值≥5MW，优化算法分配多机组。
进一步地，所述机组的约束函数还包括：当前接收到的电网侧全厂负荷和上次接收到的电网侧的全厂负荷差值为正，一台机组当前分配负荷≥额定功率*0.9，则不增加此台机组负荷，分配给尚未达到满负荷90%的机组；当前接收到的电网侧全厂负荷和上次接收到的电网侧的全厂负荷差值为负，优先降低负荷值达到90%的机组。
进一步地，所述机组的约束函数还包括不同机组的分配速率，其中分配负荷在分配时间内速率应≤单台机组容量*1.5%MW/min。
进一步地，所述蚁群算法，包括以下步骤：
对各类型发电机组的发电量进行初始化；随机分配一个初始机组负荷，检测是否满足约束函数，不满足抛弃，重新生成初始值，直到满足；根据预设的机组负荷上限确定扰动区间，从扰动区间中选取一个数值作为适应度函数值；
将各类型发电机组的初始发电量更新，计算发电量差值；若差值与适应度函数值的和大于等于0，确定对应类型发电机组的发电量为新的发电量；若差值与适应度函数值的和小于0，确定对应类型发电机组的发电量为前次发电量；
计算发电总煤耗，遍历扰动区间，寻找最小煤耗值，以及对应的最优机组负荷分配量。
一种电厂机组发电量智能分配方法，包括以下步骤：
机组数据采集模块获取机组的数据；
数据采集处理模块接收机组数据采集模块传输的数据进行处理；
全厂机组负荷优化模块接收数据采集处理模块，同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，对不同机组进行最优负荷分配；
全厂发电量自动控制模块根据全厂机组负荷优化模块对全厂发电量负荷进行分配。
进一步地，所述数据采集处理模块接收机组数据采集模块传输的数据进行处理；具体包括：
对机组数据采集模块传送的机组数据进行预处理；
采用KERAS深度学习方法对预处理数据进行建模；
获取发电机组历史数据的关系模型。
进一步地，所述全厂机组负荷优化模块接收数据采集处理模块，同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，对不同机组进行最优负荷分配；具体包括：与机组数据采集模块交互，获得当前各机组数据，根据实时数据计算机组所处环境下的煤耗率；同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，根据不同机组限制条件建立约束函数；根据约束函数，使用蚁群算法寻找最优分配策略。
本发明的有益效果：
本发明通过数据采集处理模块，与全厂发电量自动控制模块连接，实时获取不同机组的运行数据并存入所管理的数据库中；在获取相当数量新数据后，使用改进深度学习方法更新模型；在模型中使用基于LSTM的递归神经网络，并尝试了多个激活函数，同时利用dropout，Batch Normalization等技术对模型进行了优化。全厂负荷优化分配模块在获取来自电网侧全厂负荷总指令后，采用优化分配策略，在不同机组约束函数的限制条件下，使用蚁群算法在是适应性区间内进行遍历为不同机组拟分配负荷，同时与数据采集处理模块进行交互，获取拟分配负荷下煤耗，计算所有机组煤耗总量，最优的为最佳分配负荷方案。通过能够根据各个机组所处环境与运行状况为各个机组合理分配负荷，在同等发电量情况下，降低煤耗，节能减排。
附图说明
图1为本发明提出的一种电厂电量分配优化系统结构图；
图2为本发明提出的一种电厂电量分配优化方法流程图；
图3为本发明提出的采用深度学习方法深度学习的流程图；
图4为本发明提出的依据约束函数后分配发电负荷流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进行进一步地的说明。
参见图1至图4，其中图1为本发明提出的一种电厂电量分配优化系统结构图；图2为本发明提出的一种电厂电量分配优化方法流程图；图3为本发明提出的采用深度学习方法深度学习的流程图；图4为本发明提出的依据约束函数后分配发电负荷流程图。
如图1所示，一种电厂电量分配优化系统，包括：
若干机组数据采集模块101；对机组的数据进行采集；
一数据采集处理模块102；从各机组数据采集模块获得数据，使用深度学习方法对数据进行建模，获得不同条件下各机组的煤耗率；
一数据库103，用于存储数据采集处理模块的处理数据；
一全厂机组负荷优化模块104；接收数据采集处理模块，同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，对不同机组进行最优负荷分配；
一全厂发电量自动控制模块105；根据全厂机组负荷优化模块对全厂发电量的负荷进行分配；
所述机组数据采集模块101的输出端连接数据采集处理模块102，所述数据采集处理模块101的输出端连接全厂机组负荷优化模块104，所述全厂机组负荷优化模块104的输出端连接全厂发电量自动控制模块105。
数据采集处理模块，与全厂发电量自动控制模块连接，实时获取不同机组的运行数据并存入所管理的数据库中；在获取相当数量新数据后，使用改进深度学习方法更新模型；在模型中使用基于LSTM的递归神经网络，并尝试了多个激活函数，同时利用dropout，Batch Normalization等技术对模型进行了优化。由于实时获取的机组数据杂乱无章，一般只能参数改变时才会更新数据，因此需要对数据进行预处理，处理成与时间相关的完整数据，根据预定格式存储。
由于影响机组的外界条件过多，从过百AGC获取参数中，很多属性作用不大，采用的改进的深度学习方法，让有经验的专家对这些属性进行一次筛选，获取对煤耗模型影响特别大的参数，在学习过程中，为这些参数设定较大权值；同时通过主成分分析，对属性再筛选，选取可以帮助对模型精准度影响较大的属性；然后进行深度学习建模。
全厂负荷优化分配模块在获取来自电网侧全厂负荷总指令后，采用优化分配策略，在不同机组约束函数的限制条件下，使用蚁群算法在是适应性区间内进行遍历为不同机组拟分配负荷，同时与数据采集处理模块进行交互，获取拟分配负荷下煤耗，计算所有机组煤耗总量，最优的为最佳分配负荷方案。
所述数据库内部存储的数据包含用于实时存储当前各个机组的运行参数的当前机组状态数据库和按照设定的格式从当前机组数据库中获取机组数据，作为历史数据存储的历史数据库。
所述接收数据采集处理模块，同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，对不同机组进行最优负荷分配，具体包括：与机组数据采集模块交互，获得当前各机组数据，根据实时数据计算机组所处环境下的煤耗率；同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，根据不同机组限制条件建立约束函数；根据约束函数，使用蚁群算法寻找最优分配策略。
全厂负荷优化模块通过约束函数对不同机组进行负荷优化分配：当接收到电网侧的全厂负荷指令后，计算当前接收到的电网侧全厂负荷和上次接收到的电网侧的全厂负荷差值变化，当差值绝对值≤5MW则分配给当前机组负荷率最低的机组，绝对值≥5MW，优化算法可尝试分配多机组。在分配过程中，考虑机组调节上下限，当前接收到的电网侧全厂负荷和上次接收到的电网侧的全厂负荷差值为正，一台机组当前分配负荷≥额定功率*0.9，则暂时不增加此台机组负荷，分配给尚未达到满负荷90%的机组；当前接收到的电网侧全厂负荷和上次接收到的电网侧的全厂负荷差值为负，优先降低负荷值达到90%的机组。分配过程中考虑不同机组的分配速率，需满足分配负荷在分配时间内速率≤单台机组容量*1.5%MW/min。
本发明实施例中采用的蚁群算法，包括以下步骤：
对各类型发电机组的发电量进行初始化；随机分配一个初始机组负荷，检测是否满足约束函数，不满足抛弃，重新生成初始值，直到满足；根据预设的机组负荷上限确定扰动区间，从扰动区间中选取一个数值作为适应度函数值；
将各类型发电机组的初始发电量更新，计算发电量差值；若差值与适应度函数值的和大于等于0，确定对应类型发电机组的发电量为新的发电量；若差值与适应度函数值的和小于0，确定对应类型发电机组的发电量为前次发电量；
计算发电总煤耗，遍历扰动区间，寻找最小煤耗值，以及对应的最优机组负荷分配量。
参见图2，本发明还提出一种电厂机组发电量智能分配方法，包括以下步骤：
步骤201，机组数据采集模块获取机组的数据；
步骤202，数据采集处理模块接收机组数据采集模块传输的数据进行处理；
步骤203，全厂机组负荷优化模块接收数据采集处理模块，同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，对不同机组进行最优负荷分配；
步骤204，全厂发电量自动控制模块根据全厂机组负荷优化模块对全厂发电量负荷进行分配。
其中，在步骤202中，所述数据采集处理模块接收机组数据采集模块传输的数据进行处理；具体包括：
对机组数据采集模块传送的机组数据进行预处理；
采用KERAS深度学习方法对预处理数据进行建模；
获取发电机组历史数据的关系模型。
在上述步骤203中，所述全厂机组负荷优化模块接收数据采集处理模块，同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，对不同机组进行最优负荷分配；具体包括：与机组数据采集模块交互，获得当前各机组数据，根据实时数据计算机组所处环境下的煤耗率；同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，根据不同机组限制条件建立约束函数；根据约束函数，使用蚁群算法寻找最优分配策略。
数据采集处理模块实时获取机组运行数据并存储，同时使用深度学习的方法对机组历史数据进行学习建模；全厂负荷优化分配模块，连接数据管理模块，通过深度学习建立的模型获取不同功率下的煤耗模型，输入为不同功率，输出为当前环境下煤耗率，并对全厂机组进行负荷分配优化。
参见图3，本发明方法中对不同发电机组历史数据采用改进的深度学习方法，具体过程如下：
获取电厂发电机组海量历史数据。此步骤数据数据采集处理模块从机组数据采集模块中获取机组的所有海量历史数据，对数据进行预处理，去除明显问题的异常数据；使用成熟的Keras深度学习框架对发电机组历史数据进行建模。Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU，我们在这个框架上进行改进，适应电厂数据的超多属性以及数据记录可能出现的时间上的延迟现象；获取发电机组历史数据的关系模型。
参见图4，本发明中为电厂不同发电机组依据约束函数后分配发电负荷，对全场调度指令进行智能分配，在机组严苛限制条件下，获得最优的全场发电总煤耗。详细过程如下：
从电网发电量调度中心获得全长发电量总指令；根据当前分配机组个体情况，如额定功率、最低发电功率等，确定不同机组可分配发电量此参数的范围；通过随机编码给各个机组随机分配一个发电量初始值，初始值不一定是最优分配；生成一定数量包括电厂不同发电机组发电量的群体；通过电厂内部各位置传感器网络，实时获得各机组的实时测量数据；获得的实时测量数据导入对应的电厂机组数据关系模型，获得当前数据情况下实时数据计算估计的煤耗量；通过计算的煤耗量计算适应度，具体为煤耗量越低，适应度越高；对当前种群进行复制、变异、交叉；生成新的种群t+1；进入一个循环的判定，判断条件为符合了适应度的要求或者达到了指定的循环次数；对最优结果进行解码，得到两个机组的发电量分配；不符合判定要求，将新种群再次加入之前的循环；将发电量的分配结果发送到各个机组进行执行。
上面结合附图对本发明优选实施方式作了详细说明，但是本发明不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。不脱离本发明的构思和范围可以做出许多其他改变和改型。应当理解，本发明不限于特定的实施方式，本发明的范围由所附权利要求限定。
Claims (10)
1.一种电厂电量分配优化系统，包括：
若干机组数据采集模块；对机组的数据进行采集；
一数据采集处理模块；从各机组数据采集模块获得数据，使用深度学习方法对数据进行建模，获得不同条件下各机组的煤耗率；
一数据库，用于存储数据采集处理模块的处理数据；
一全厂机组负荷优化模块；接收数据采集处理模块，同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，对不同机组进行最优负荷分配；
一全厂发电量自动控制模块；根据全厂机组负荷优化模块对全厂发电量的负荷进行分配；
所述机组数据采集模块的输出端连接数据采集处理模块，所述数据采集处理模块的输出端及连接全厂机组负荷优化模块，所述全厂机组负荷优化模块的输出端连接全厂发电量自动控制模块。
2.根据权利要求1所述的一种电厂电量分配优化系统，其特征在于，所述数据库内部存储的数据包含用于实时存储当前各个机组的运行参数的当前机组状态数据库和按照设定的格式从当前机组数据库中获取机组数据，作为历史数据存储的历史数据库。
3.根据权利要求1所述的一种电厂电量分配优化系统，其特征在于，所述接收数据采集处理模块，同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，对不同机组进行最优负荷分配，具体包括：与机组数据采集模块交互，获得当前各机组数据，根据实时数据计算机组所处环境下的煤耗率；同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，根据不同机组限制条件建立约束函数；根据约束函数，使用蚁群算法寻找最优分配策略。
4.根据权利要求3所述的一种电厂电量分配优化系统，其特征在于，所述约束函数包括：
当接收到电网侧的全厂负荷指令后，计算当前接收到的电网侧全厂负荷和上次接收到的电网侧的全厂负荷差值变化，当差值绝对值≤5MW则分配给当前机组负荷率最低的机组，绝对值≥5MW，优化算法分配多机组。
5.根据权利要求3所述的一种电厂电量分配优化系统，其特征在于，所述机组的约束函数还包括：当前接收到的电网侧全厂负荷和上次接收到的电网侧的全厂负荷差值为正，一台机组当前分配负荷≥额定功率*0.9，则不增加此台机组负荷，分配给尚未达到满负荷90%的机组；当前接收到的电网侧全厂负荷和上次接收到的电网侧的全厂负荷差值为负，优先降低负荷值达到90%的机组。
6.根据权利要求3所述的一种电厂电量分配优化系统，其特征在于，所述机组的约束函数还包括不同机组的分配速率，其中分配负荷在分配时间内速率应≤单台机组容量*1.5%MW/min。
7.根据权利要求3所述的一种电厂电量分配优化系统，其特征在于，所述蚁群算法，包括以下步骤：
对各类型发电机组的发电量进行初始化；随机分配一个初始机组负荷，检测是否满足约束函数，不满足抛弃，重新生成初始值，直到满足；根据预设的机组负荷上限确定扰动区间，从扰动区间中选取一个数值作为适应度函数值；
将各类型发电机组的初始发电量更新，计算发电量差值；若差值与适应度函数值的和大于等于0，确定对应类型发电机组的发电量为新的发电量；若差值与适应度函数值的和小于0，确定对应类型发电机组的发电量为前次发电量；
计算发电总煤耗，遍历扰动区间，寻找最小煤耗值，以及对应的最优机组负荷分配量。
8.一种电厂机组发电量智能分配方法，包括以下步骤：
机组数据采集模块获取机组的数据；
数据采集处理模块接收机组数据采集模块传输的数据进行处理；
全厂机组负荷优化模块接收数据采集处理模块，同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，对不同机组进行最优负荷分配；
全厂发电量自动控制模块根据全厂机组负荷优化模块对全厂发电量负荷进行分配。
9.根据权利要求8所述的一种电厂电量分配优化方法，其特征在于，所述数据采集处理模块接收机组数据采集模块传输的数据进行处理；具体包括：
对机组数据采集模块传送的机组数据进行预处理；
采用KERAS深度学习方法对预处理数据进行建模；
获取发电机组历史数据的关系模型。
10.根据权利要求8所述的一种电厂电量分配优化方法，其特征在于，所述全厂机组负荷优化模块接收数据采集处理模块，同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，对不同机组进行最优负荷分配；具体包括：与机组数据采集模块交互，获得当前各机组数据，根据实时数据计算机组所处环境下的煤耗率；同时接收来自电网侧的全厂负荷总指令，根据不同机组限制条件建立约束函数；根据约束函数，使用蚁群算法寻找最优分配策略。
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