CN109002995A - 一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于模糊综合评价与改进的层次分析法的火电机组调峰能力评价方法，步骤包括根据评价指标原则筛选影响火电机组调峰能力的影响因素，根据实际情况从调度角度构建火电机组调峰能力评价体系，结合专家打分用改进的层次分析法确定权重，用K‑means聚类算法处理指标参数，将指标分为正向指标与负向指标并分别建立模糊隶属函数，根据隶属函数构建模糊综合评价矩阵R，结合权重集W确定火电机组综合评价结果。本发明能够更准确的反应火电机组调峰能力，更加合理地对调峰能力进行评价，通过各种方法形成一套完整的评价算法及流程。
Description
技术领域
本发明涉及火电机组调峰能力研究，具体是涉及一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价体系与方法。
背景技术
随着新能源的大量接入，清洁能源的波动性与间歇性使电网调峰需求变大，机组调峰难度变大，而传统认为火电机组用来带基荷，仅有部分机组参与调峰，如果安排带基荷的火电机组也参与调峰来应对调峰需求，则有必要对火电机组调峰能力进行分析与描述。同时，通过对火电机组调峰能力的评价，可以合理定制调峰计划。目前，针对火电机组调峰能力的研究还停留在调度优化模型中，是研究整体电网的需求。对火电机组的评价还没有相关的标准，评价的方法一般有专家打分法、层次分析法、模糊综合评价法、新型评价法等。模糊综合评估方法以模糊数学为基础，应用模糊关系合成原理，并融入领域专家的知识,将一些边界不清、不易定量的关系定量化分析,然后进行综合评估。
发明内容
本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种更准确地描述火电机组调峰能力，更合理地对火电机组调峰能力展开评价的基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价体系与方法。
为了解决上述问题，本发明采用的技术方案为：
本发明提供一种基于模糊综合评级的火电机组调峰能力评价体系与方法，步骤包括：
一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法，其特征在于，步骤包括：
步骤1、确定影响火电机组调峰能力的因素；
步骤2、根据影响因素从调度层面建立火电机组调峰能力评价体系，并从机组角度构建调峰深度评价体系，评价体系即影响因素对应指标构成的层次结构模型；
步骤3、确定各指标对应的权重集W；
步骤4、将各指标分为正向指标与负向指标，分别建立模糊隶属函数，使用K-means处理数据，根据模糊隶属函数计算得到的隶属度构建模糊综合评价矩阵R；
步骤5、结合得到的影响因素对应指标的权重集和模糊综合评价矩阵,根据一级评判与二级评判获得各火电机组的调峰能力排名。
在上述的一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法，所述步骤1中，影响因素包括调峰深度与调峰速度两个指标，调峰深度包括调峰幅度与调峰状态下机组效率，影响因素分为安全性、经济性、环保性三类，其中安全性包括不投油最低稳燃负荷、入口烟温裕度、排烟温度，经济性包括供电煤耗增量、供电成本增量，环保性包括硫化物排放浓度、氮化物排放浓度、烟尘排放浓度；调峰速度包括AGC速率、机组爬坡速率、机组快速启停能力三个状态量。
在上述的一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法，所述步骤2中，层次结构模型分为三层的火电机组调峰能力评价模型，调峰深度与调峰速度两个分类为一级指标，调峰幅度与调峰状态下机组效率为调峰深度的二级指标，AGC速率、机组爬坡速率、机组快速启停能力为调峰速度的二级指标；其中调峰深度从机组角度构建的结构模型分为三层，安全性、经济性、环保性为一级指标，安全性对应不投油最低稳燃负荷、入口烟温裕度、排烟温度三个指标，经济性对应供电煤耗增量、供电成本增量两个指标，环保性包括对应硫化物排放浓度、氮化物排放浓度、烟尘排放浓度；调峰速度包括AGC速率、机组爬坡速率、机组快速启停能力三个指标。
在上述的一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法，步骤3中各指标权重确定是采用改进的层次分析法确定所述评价体系中各指标的权重；详细步骤包括：
步骤3.1、从所述层次结构模型的第二层开始,对从属于上一层的同一层因素采用预设的三标度法(0，1，2)对各个因素两两比较,构建判断矩阵,直到最后一层；
步骤3.2、在确定比较矩阵后，下一步即计算重要性的排序指数ri，其中ri即为比较矩阵AI中第i行数据之和，并取rmax与rmin值为：
构建判断矩阵AII，再求取其最优传递矩阵AIII，计算得到拟优一致矩阵AIV，最后根据AIV的最大特征值，求取其对应向量w，并开展归一化处理后，各因素权重即可得到；
在上述的一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法，步骤4的火电机组调峰指标分类中各指标分为正向指标与负向指标；若指标值与机组调峰能力呈正相关，则设定这个指标为正向指标，使用偏大型隶属函数进行单因素的评价，如机组实际调峰深度；反之，这个指标就是负向指标，使用偏小型隶属函数，如机组煤耗成本。
在上述的一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法，步骤4具体包括：
步骤4.1、将各指标分为正向指标与负向指标；若指标值与机组调峰能力呈正相关，则设定这个指标为正向指标，使用偏大型隶属函数进行单因素的评价，如机组实际调峰深度；反之，这个指标就是负向指标，使用偏小型隶属函数，如机组煤耗成本；
步骤4.2、根据指标特性，采用简单有效的半梯形函数，分别建立隶属度函数，偏小型隶属函数为
偏大型隶属函数
步骤4.3、根据隶属度函数计算结果，构建不同机组、各项指标下的总判断矩阵R，与单因素判断矩阵R1～Rn。
在上述的一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法，步骤5具体包括：
结合得到的影响因素对应指标的权重集和模糊综合评价矩阵,根据一级评判与二级评判获得各火电机组的调峰能力排名；
步骤5.1、根据各层对应指标的权重向量w以及单因素判断矩阵R1～Rn，分别计算得到机组安全性、经济性、环保性以及调峰深度、调峰速度等各级指标的模糊评价结果矩阵M，计算公式为：
M＝w×R (7)
步骤5.2、根据调峰深度与调峰速度的对应权重向量以及总判断矩阵R，计算得到机组调峰能力最终评价结果矩阵；
步骤5.3、根据各层指标计算得到的模糊评价结果矩阵，对机组的各项指标评价性能进行排序，并根据调峰能力综合评价结果矩阵，对机组的综合调峰能力进行排序，为选取合适机组进行调峰提供指导。
本发明与现有技术相比，优点在于将一些边界不清、不易定量的关系定量化分析,将各机组的调峰能力更直观更准确地展示，研究结果对如何选择合适机组进行调峰，以及确定机组不满足调峰要求时的改进方向具有参考价值。
附图说明
图1是火电机组调峰能力评价体系示意图。
图2是火电机组调峰深度评价体系示意图。
图3是本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明进行具体说明，本发明具体包括：
1)确定影响火电机组调峰能力的因素；
2)根据影响因素从调度层面建立火电机组调峰能力评价体系，并从机组角度构建调峰深度评价体系，评价体系即影响因素对应指标构成的层次结构模型；
3)确定各指标对应的权重集W；
4)将各指标分为正向指标与负向指标，分别建立模糊隶属函数，使用K-means处理数据。根据模糊隶属函数计算得到的隶属度构建模糊综合评价矩阵R；
5)结合得到的影响因素对应指标的权重集和模糊综合评价矩阵,根据一级评判与二级评判获得各火电机组的调峰能力排名。
步骤一中影响因素包括调峰深度与调峰速度两个指标，调峰深度包括调峰幅度与调峰状态下机组效率，影响因素分为安全性、经济性、环保性三类，其中安全性包括不投油最低稳燃负荷、入口烟温裕度、排烟温度，经济性包括供电煤耗增量、供电成本增量，环保性包括硫化物排放浓度、氮化物排放浓度、烟尘排放浓度。调峰速度包括AGC速率、机组爬坡速率、机组快速启停能力三个状态量。
步骤二中的层次结构模型分为三层的火电机组调峰能力评价模型，调峰深度与调峰速度两个分类为一级指标，调峰幅度与调峰状态下机组效率为调峰深度的二级指标，AGC速率、机组爬坡速率、机组快速启停能力为调峰速度的二级指标。其中调峰深度从机组角度构建的结构模型分为三层，安全性、经济性、环保性为一级指标，安全性对应不投油最低稳燃负荷、入口烟温裕度、排烟温度三个指标，经济性对应供电煤耗增量、供电成本增量两个指标，环保性包括对应硫化物排放浓度、氮化物排放浓度、烟尘排放浓度。调峰速度包括AGC速率、机组爬坡速率、机组快速启停能力三个指标。
步骤三中各指标权重确定是采用改进的层次分析法确定所述评价体系中各指标的权重。详细步骤包括：
3.1)从所述层次结构模型的第二层开始,对从属于上一层的同一层因素采用预设的三标度法(0，1，2)对各个因素两两比较,构建判断矩阵,直到最后一层；
3.2)在确定比较矩阵后，下一步即计算重要性的排序指数ri，其中ri即为比较矩阵AI中第i行数据之和，并取rmax与rmin值为：
构建判断矩阵AII，再求取其最优传递矩阵AIII，计算得到拟优一致矩阵AIV，最后根据AIV的最大特征值，求取其对应向量w，并开展归一化处理后，各因素权重即可得到。
步骤四中详细步骤包括：
4.1)将各指标分为正向指标与负向指标。若指标值与机组调峰能力呈正相关，则设定这个指标为正向指标，使用偏大型隶属函数进行单因素的评价，如机组实际调峰深度。反之，这个指标就是负向指标，使用偏小型隶属函数，如机组煤耗成本。
4.2)根据指标特性，采用简单有效的半梯形函数，分别建立隶属度函数。
偏小型隶属函数
偏大型隶属函数
4.3)根据隶属度函数计算结果，构建不同机组、各项指标下的总判断矩阵R，与单因素判断矩阵R1～Rn。
步骤五中详细包括：
结合得到的影响因素对应指标的权重集和模糊综合评价矩阵,根据一级评判与二级评判获得各火电机组的调峰能力排名。
5.1)根据各层对应指标的权重向量w以及单因素判断矩阵R1～Rn，分别计算得到机组安全性、经济性、环保性以及调峰深度、调峰速度等各级指标的模糊评价结果矩阵M，计算公式为：
M＝w×R (7)
5.2)根据调峰深度与调峰速度的对应权重向量以及总判断矩阵R，计算得到机组调峰能力最终评价结果矩阵。
5.3)根据各层指标计算得到的模糊评价结果矩阵，对机组的各项指标评价性能进行排序，并根据调峰能力综合评价结果矩阵，对机组的综合调峰能力进行排序，为选取合适机组进行调峰提供指导。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (7)
1.一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法，其特征在于，步骤包括：
步骤1、确定影响火电机组调峰能力的因素；
步骤2、根据影响因素从调度层面建立火电机组调峰能力评价体系，并从机组角度构建调峰深度评价体系，评价体系即影响因素对应指标构成的层次结构模型；
步骤3、确定各指标对应的权重集W；
步骤4、将各指标分为正向指标与负向指标，分别建立模糊隶属函数，使用K-means处理数据，根据模糊隶属函数计算得到的隶属度构建模糊综合评价矩阵R；
步骤5、结合得到的影响因素对应指标的权重集和模糊综合评价矩阵,根据一级评判与二级评判获得各火电机组的调峰能力排名。
2.根据权利要求1所述的一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法，其特征在于：所述步骤1中，影响因素包括调峰深度与调峰速度两个指标，调峰深度包括调峰幅度与调峰状态下机组效率，影响因素分为安全性、经济性、环保性三类，其中安全性包括不投油最低稳燃负荷、入口烟温裕度、排烟温度，经济性包括供电煤耗增量、供电成本增量，环保性包括硫化物排放浓度、氮化物排放浓度、烟尘排放浓度；调峰速度包括AGC速率、机组爬坡速率、机组快速启停能力三个状态量。
3.根据权利要求1所述的一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法，其特征在于：所述步骤2中，层次结构模型分为三层的火电机组调峰能力评价模型，调峰深度与调峰速度两个分类为一级指标，调峰幅度与调峰状态下机组效率为调峰深度的二级指标，AGC速率、机组爬坡速率、机组快速启停能力为调峰速度的二级指标；其中调峰深度从机组角度构建的结构模型分为三层，安全性、经济性、环保性为一级指标，安全性对应不投油最低稳燃负荷、入口烟温裕度、排烟温度三个指标，经济性对应供电煤耗增量、供电成本增量两个指标，环保性包括对应硫化物排放浓度、氮化物排放浓度、烟尘排放浓度；调峰速度包括AGC速率、机组爬坡速率、机组快速启停能力三个指标。
4.根据权利要求1所述的一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法，其特征在于：步骤3中各指标权重确定是采用改进的层次分析法确定所述评价体系中各指标的权重；详细步骤包括：
步骤3.1、从所述层次结构模型的第二层开始,对从属于上一层的同一层因素采用预设的三标度法(0，1，2)对各个因素两两比较,构建判断矩阵,直到最后一层；
步骤3.2、在确定比较矩阵后，下一步即计算重要性的排序指数ri，其中ri即为比较矩阵AI中第i行数据之和，并取rmax与rmin值为：
构建判断矩阵AII，再求取其最优传递矩阵AIII，计算得到拟优一致矩阵AIV，最后根据AIV的最大特征值，求取其对应向量w，并开展归一化处理后，各因素权重即可得到；
5.根据权利要求1所述的一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法，其特征在于：步骤4的火电机组调峰指标分类中各指标分为正向指标与负向指标；若指标值与机组调峰能力呈正相关，则设定这个指标为正向指标，使用偏大型隶属函数进行单因素的评价，如机组实际调峰深度；反之，这个指标就是负向指标，使用偏小型隶属函数，如机组煤耗成本。
6.根据权利要求1所述的一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法，其特征在于：步骤4具体包括：
步骤4.1、将各指标分为正向指标与负向指标；若指标值与机组调峰能力呈正相关，则设定这个指标为正向指标，使用偏大型隶属函数进行单因素的评价，如机组实际调峰深度；反之，这个指标就是负向指标，使用偏小型隶属函数，如机组煤耗成本；
步骤4.2、根据指标特性，采用简单有效的半梯形函数，分别建立隶属度函数，偏小型隶属函数为
偏大型隶属函数
步骤4.3、根据隶属度函数计算结果，构建不同机组、各项指标下的总判断矩阵R，与单因素判断矩阵R1～Rn。
7.根据权利要求1所述的一种基于模糊综合评价的火电机组调峰能力评价方法，其特征在于：步骤5具体包括：
结合得到的影响因素对应指标的权重集和模糊综合评价矩阵,根据一级评判与二级评判获得各火电机组的调峰能力排名；
步骤5.1、根据各层对应指标的权重向量w以及单因素判断矩阵R1～Rn，分别计算得到机组安全性、经济性、环保性以及调峰深度、调峰速度等各级指标的模糊评价结果矩阵M，计算公式为：
M＝w×R (7)
步骤5.2、根据调峰深度与调峰速度的对应权重向量以及总判断矩阵R，计算得到机组调峰能力最终评价结果矩阵；
步骤5.3、根据各层指标计算得到的模糊评价结果矩阵，对机组的各项指标评价性能进行排序，并根据调峰能力综合评价结果矩阵，对机组的综合调峰能力进行排序，为选取合适机组进行调峰提供指导。
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