CN109543873A - 一种用于核电机组的功率减载分析方法及存储介质 - Google Patents
一种用于核电机组的功率减载分析方法及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109543873A CN109543873A CN201811156401.0A CN201811156401A CN109543873A CN 109543873 A CN109543873 A CN 109543873A CN 201811156401 A CN201811156401 A CN 201811156401A CN 109543873 A CN109543873 A CN 109543873A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- load
- nuclear power
- power unit
- nuclear
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 29
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 28
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000013499 data model Methods 0.000 abstract description 5
- 238000010977 unit operation Methods 0.000 abstract description 5
- 238000009472 formulation Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 abstract description 2
- 238000012800 visualization Methods 0.000 abstract description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 32
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 241000220317 Rosa Species 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 210000004709 eyebrow Anatomy 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/80—Management or planning
- Y02P90/82—Energy audits or management systems therefor
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
一种用于核电机组的功率调峰分析方法及存储介质。一方面,通过采集核电机组在功率减载和功率升载过程的电功率来构建功率调峰目标模型,使得功率调峰目标模型具有较强的适应性和较高的准确性,能够实时、准确的预测出核电站发电机组在功率调峰过程中每一时刻机组功率波动速率和电功率量、损失发电量等情况,可为机组运营人员管理机组正常运行提供技术参考,还可为核电站每年度发电计划的制定提供指导。另一方面,所构建的功率调峰目标模型具有电功率和时间二维分布关系,形成可视化功率减载预测数据模型,可通过绘制可视化功率减载预测路径,为机组运营人员提高功率减载趋势安全风险预知判断的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及核电领域,具体涉及一种用于核电机组的功率减载分析方法及存储介质。
背景技术
目前,我国沿海地区负荷峰谷差持续增大,伴随着一些新型电力能源的大规模并网的发展趋势,电力系统调峰形势愈发不容乐观,对核电机组参与调峰的需求也与日俱增。核电机组的功率减载就是核电机组参与调峰的一项重要指标,功率减载主要是应对国家电网或南方电网计划性的短期负荷调峰,在国家重大节日、极端恶劣天气以及机组计划性停备、计划性大小修时,将根据电网指令和运行管理规定,启动并执行核电机组的功率减载程序。
在一些欧美国家,核电机组已经具备负荷跟踪能力,可参与电力系统调峰及功率减载要求,但是,我国核电机组调峰实例甚少,特别是在电力系统的发电机组组合研究领域中,核电功率减载及其安全约束的数学建模研究并未深入开展。以CPR1000机组为例,核电机组的功率减载趋势无法进行提前模拟预测,缺少对功率减载过程中可能存在的安全风险的预知能力,也无法通过模拟预测趋势中可能存在的问题进行有效的分析,存在较大的安全隐患。考虑到核电机组运行特性及风险,核电机组参与调峰及功率减载运行过程必须满足一定的安全约束条件,也应当为运行操纵人员和公司运营管理人员提供核电机组功率减载的技术参考。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是如何为核电机组的功率减载过程提供安全运行的参考指标。未解决上述技术问题,本申请提供了一种用于核电机组的功率调峰分析方法及存储介质。
根据第一方面,一种实施例中提供一种用于核电机组的功率调峰分析方法,包括以下步骤:
获取核电机组在功率减载运行和功率升载运行中每个预设时间阶段内输出的电功率;
对各个预设时间段内输出的电功率进行功率分析,得到功率调峰目标模型;
根据所述功率调峰目标模型对所述核电机组的下一次功率调峰运行进行预测分析,以控制所述核电机组在下一次功率调峰运行中的输出功率。
所述核电机组的功率调峰运行包括减载运行和升载运行;
分别获取所述核电机组在所述减载运行和所述升载运行中每个预设时间段内输出的电功率,对所述减载运行和所述升载运行中获取的电功率分别进行降功率分析和升功率分析,得到第一目标函数和第二目标函数,根据所述第一目标函数和所述第二目标函数构建所述功率调峰目标模型。
所述减载运行包括第一减载运行阶段和第二减载运行阶段;
分别获取所述核电机组在所述第一减载运行阶段和所述第二减载运行阶段中每个预设时间段内输出的电功率,对所述第一减载运行阶段和所述第二减载运行阶段中获取的电功率进行降功率分析,计算减载运行时的瞬时功率和损失电量,将计算结果作为所述第一目标函数。
在所述第一减载运行阶段中,将所述核电机组输出的电功率从满载功率将至预设的第一值,之后控制所述核电机组按照所述第一值输出电功率并持续预设的第一时间长度;
在所述第二减载运行阶段中,将所述核电机组输出的电功率从所述第一值将至预设的第二值,之后控制所述核电机组按照所述第二值输出电功率并持续预设的第二时间长度。
所述减载运行之后执行所述升载运行,所述升载运行包括第一升载运行阶段和第二升载运行阶段;
分别获取所述核电机组在所述第一升载运行阶段和所述第二升载运行阶段中每个预设时间段内输出的电功率,对所述第一升载运行阶段和所述第二升载运行阶段中获取的电功率进行升功率分析,计算升载运行时的瞬时功率和损失电量,将计算结果作为所述第二目标函数。
在所述第一升载运行阶段中,将所述核电机组输出的电功率从所述第二值升至所述第一值,之后控制所述核电机组按照所述第一值输出电功率并持续预设的第三时间长度;
在所述第二升载运行阶段中,将所述核电机组输出的电功率从所述第二值升至满载功率。
所述第一值为所述核电机组的满载功率的80%,所述第二值为所述核电机组的满载功率的50%。
所述第一值为所述核电机组的满载功率的80%,所述第二值为所述核电机组的满载功率的0%;在所述核电机组输出的电功率为满载功率的0%时,所述核电机组进入停机状态。
所述根据所述功率调峰目标模型对所述核电机组的下一次功率调峰运行进行预测分析,以控制所述核电机组在下一次功率调峰运行中的输出功率,包括:
获取所述核电机组在下一次功率调峰运行中每个时间节点时的实际输出功率;
根据所述功率调峰目标模型预测所述核电机组在下一次功率调峰运行中每个时间节点时的预测瞬时功率和/或预测损失电量;
将所述预测瞬时功率和/或所述预测损失电量与同时间节点时的实际输出功率进行比较,根据比较结果调整所述核电机组在下一时间节点时的输出功率。
根据第二方面,一种实施例中提供一种计算机可读存储介质,其特征在于,包括程序,所述程序能够被处理器执行以实现上述第一方面所述的方法。
本申请的有益效果是:
依据上述实施例的一种用于核电机组的功率调峰分析方法及存储介质,其包括电功率获取、功率调峰目标模型计算、控制输出功率的阶段。一方面,通过采集核电机组在功率减载和功率升载过程的电功率来构建功率调峰目标模型,使得功率调峰目标模型具有较强的适应性和较高的准确性,能够实时、准确的预测出核电站发电机组在功率调峰过程中每一时刻机组功率波动速率和电功率量、损失发电量等情况,可为机组运营人员管理机组正常运行提供技术参考,还可为核电站每年度发电计划的制定提供指导。另一方面,所构建的功率调峰目标模型具有电功率和时间二维分布关系,形成可视化功率减载预测数据模型,可通过绘制可视化功率减载预测路径,为机组运营人员提高功率减载趋势安全风险预知判断的准确度。此外,本申请提供的功率调峰分析方法以核电机组的真实数据为参考的基础下进行的功率调峰预测与控制,使得预测与控制结果更能反映核电机组的有效运行状况,可适应于不同技术标准的核发电机组,具有很高的推广利用价值。
附图说明
图1为功率调峰分析方法的流程图;
图2为一种实施例中功率调峰目标模型构建的流程图;
图3为一种实施例中80%Pn调峰数据的分布图;
图4为另一种实施例中功率调峰目标模型构建的流程图;
图5为另一种实施例中80%Pn和50%Pn调峰数据的分布图;
图6为控制核电机组输出功率的流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中,很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而,本领域技术人员可以毫不费力的认识到,其中部分特征在不同情况下是可以省略的,或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下,本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述,这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没,而对于本领域技术人员而言,详细描述这些相关操作并不是必要的,他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。
另外,说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时,方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此,说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例,并不意味着是必须的顺序,除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。
本文中为部件所编序号本身,例如“第一”、“第二”等,仅用于区分所描述的对象,不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”,如无特别说明,均包括直接和间接连接(联接)。
请参考图1,本申请公开一种用于核电机组的功率调峰分析方法,其包括步骤S100-S300,下面分别说明。
步骤S100,获取核电机组在功率减载运行和功率升载运行中每个预设时间阶段内输出的电功率。
需要说明的是,在核电机组运行过程中,核电机组的电功率会被实时记录并保存,这里的电功率指的是发电机端输出的功率,可能和上网功率有所不同,因为发电机端与上网端之间往往还设置有变压器、稳压器等设备,需要消耗一些电功率。
需要说明的是,核电机组的功率减载是指核电机组参与电网调峰的过程,如在国家重大节日、极端恶劣天气以及机组计划性停备时的短期内的发电功率调整;核电机组的功率升载是指在功率减载之后进行的发电功率恢复过程。
那么,在一实施例中,可通过控制器实时采集核电机组在一次计划性的功率减载和功率升载中输出的电功率,或者,采集先前某一次计划性的功率减载和功率升载中电功率的历史数据。在采集电功率时,优选地,采集每个预设时间段内输出的电功率,例如预设时间段为15分钟、30分钟等,那么每次采集15分钟内的电功率的平均值或中间时刻值。
步骤S200,对各个预设时间段内输出的电功率进行功率分析,得到功率调峰目标模型。
在一实施例中,核电机组的功率调峰运行包括减载运行和升载运行,这里分别对减载运行阶段和升载运行阶段的电功率进行分析,那么,可见图2,步骤S200可包括步骤S210-S220,分别说明如下。
步骤S210,分别获取核电机组在减载运行中每个预设时间段内输出的电功率,对减载运行中获取的电功率进行降功率分析,得到第一目标函数。
步骤S220,分别获取核电机组在升载运行中每个预设时间段内输出的电功率,对升载运行中获取的电功率进行升功率分析,得到第二目标函数。
在第一个实施例中,核电机组的调峰运行仅有减载运行和升载运行两个阶段,并以此得到功率调峰目标模型。在减载运行阶段中,将核电机组输出的电功率从满载功率Pn将至预设值,之后控制核电机组按照预设值输出电功率并持续预设时间长度;而在升载运行阶段中,将核电机组输出的电功率从预设值升至满载功率Pn。
例如,图3所示,以CPR1000核电机组为例,从满载功率Pn(1086MW)经过2小时减载到80%Pn(869MW),机组将以80%Pn功率平稳持续运行1小时,然后用时2小时从80%Pn开始升载到满载功率,其中,X为预设时间段内的损失电量。在此过程中,每15分钟采集一次电功率数据,这里的电功率数据为该时间段内功率数据的平均值。由此可以看出,数据模型图中以每一块面积代表电功率值,则每一时刻内功率减载值与上一时刻功率减载值对应的面积刚好等于一个直角平行四边形的面积,即每一时刻内,功率减载值等于直角平行四边形面积的一半,相当于一个三角形的面积,而且整个功率减载过程损失的电功率等于上部区域内一个等腰梯形的面积;进而可知,减载功率与升载功率的整个过程相逆,减载运行过程中损失的电功率与升载运行过程中增加的电功率相等。
那么,根据图3数据模型图,若假设核电机组的电功率A小时内从M到N,功率在N点持续了B小时,然后C小时内从N到M,则可用时间A、B、C及功率M、N分析推理得出功率调峰计算公式为:
i∈[0,A],f(i)=(N-M)*i/A+M;
i∈(A,A+B],f(i)=N;
i∈(A+B,A+B+C],f(i)=(N-M)*i/C+M-(M-N)*(A+B+C)/C。
其中,i表示从起始时刻到当前时刻的累积时间,f(i)表示第i时刻时核电机组输出的瞬时功率。根据瞬时功率f(i)的计算公式,则可得瞬时损失电量g(i)的计算公式:
i∈[0,A],g(i)=0.5*(M-f(i));
i∈(A,A+B],g(i)=0.5A(M-N)+(M-N)(i-A);
i∈(A+B,A+B+C],g(i)=0.5A(M-N)+(M-N)B+0.5(M-N+M-f(i))(i-A-B)。
需要说明的是,在i∈[0,A]和i∈(A,A+B],核电机组处于减载运行阶段,可将此阶段的瞬时功率f(i)及瞬时损失电量g(i)作为第一目标函数。而在i∈(A+B,A+B+C],核电机组处于升载运行阶段,可将此阶段的瞬时功率f(i)和瞬时损失电量g(i)作为第二目标函数。由此,可根据第一目标函数和第二目标函数构建功率调峰目标模型,即将第一目标函数和第二目标函数整合为方程组,将方程组和其对应的数据模型图看做功率调峰目标模型,通过如此构建的功率调峰目标模型可得到减载运行和升载运行中任一时刻的瞬时功率和瞬时损失电量。
在第二个实施例中,核电机组的调峰运行包括减载运行和升载运行,而减载运行包括第一减载运行阶段和第二减载运行阶段,减载运行之后执行升载运行,升载运行包括第一升载运行阶段和第二升载运行阶段,并根据这四个阶段得到功率调峰目标模型。
在这种情形下,一控制器或运算器获取核电机组在第一减载运行阶段和第二减载运行阶段中每个预设时间段内输出的电功率,对第一减载运行阶段和第二减载运行阶段中获取的电功率进行降功率分析,计算减载运行时的瞬时功率和损失电量,将计算结果作为第一目标函数。那么,见图4,该步骤S210可包括步骤S211-S212。之后,控制器或运算器分别获取核电机组在第一升载运行阶段和第二升载运行阶段中每个预设时间段内输出的电功率,对第一升载运行阶段和第二升载运行阶段中获取的电功率进行升功率分析,计算升载运行时的瞬时功率和损失电量,将计算结果作为所述第二目标函数。那么,见图4,该步骤S220可包括步骤S221-S222。各步骤分别说明如下。
步骤S211,在第一减载运行阶段中,将核电机组输出的电功率从满载功率Pn将至预设的第一值,之后控制核电机组按照第一值输出电功率并持续预设的第一时间长度。同时,采集该阶段中每个预设时间段内输出的电功率。
步骤S212,在第二减载运行阶段中,将核电机组输出的电功率从第一值将至预设的第二值,之后控制核电机组按照第二值输出电功率并持续预设的第二时间长度。同时,采集该阶段中每个预设时间段内输出的电功率。
步骤S221,在第一升载运行阶段中,将核电机组输出的电功率从第二值升至所述第一值,之后控制核电机组按照所述第一值输出电功率并持续预设的第三时间长度。同时,采集该阶段中每个预设时间段内输出的电功率。
步骤S222,在第二升载运行阶段中,将核电机组输出的电功率从第二值升至满载功率Pn。同时,采集该阶段中每个预设时间段内输出的电功率。
例如,请参考图5,将实施例中的第一值设置为核电机组的满载功率的80%,将第二值设置为核电机组的满载功率的50%。根据图4数据模型分析推理得出其瞬时功率减载过程,如图5所示,假若核电机组的电功率经过A小时从M降到N,电功率在N点持续B小时,然后电功率经过C小时从N降到P,电功率在P点持续D小时,接着电功率经过E小时从P升到N,在N点持续F小时,最后电功率经过G小时从N升回M。则可用时间A、B、C、E、F、G及功率M、N、P分析推理得出功率调峰计算公式为:
i∈[0,A],f(i)=(N-M)*i/A+M;
i∈(A,A+B],f(i)=N
i∈(A+B,A+B+C],f(i)=(P-N)*(i-A-B)/C+N;
i∈(A+B+C,A+B+C+D],f(i)=P;
i∈(A+B+C+D,A+B+C+D+E],f(i)=(N-P)*(i-A-B-C-D)/E+P;
i∈(A+B+C+D+E,A+B+C+D+E+F],f(i)=N;
i∈(A+B+C+D+E+F,A+B+C+D+E+F+G],f(i)=(M-N)*(i-A-B-C-D-E-F)/G+M。
其中,i表示从起始时刻到当前时刻的累积时间,f(i)表示第i时刻时核电机组输出的瞬时功率。根据瞬时功率f(i)的计算公式,则可得瞬时损失电量g(i)的计算公式:
i∈[0,A],g(i)=0.5I(M-f(i));
i∈(A,A+B],g(i)=0.5A(M-N)+(M-N)(i-A);
i∈(A+B,A+B+C],g(i)=0.5A(M-N)+(M-N)B+(M-0.5f(i)-0.5N)(i-A-B);
i∈(A+B+C,A+B+C+D],
g(i)=0.5A(M-N)+(M-N)B+(M-0.5P-0.5N)C+(M-P)(i-A-B-C);
i∈(A+B+C+D,A+B+C+D+E],
g(i)=0.5A(M-N)+(M-N)B+(M-0.5P-0.5N)C+D(M-P)+0.5(i-A-B-C-D)(M-P+M-f(i))
i∈(A+B+C+D+E,A+B+C+D+E+F],
g(i)=0.5A(M-N)+(M-N)B+(M-0.5P-0.5N)C+D(M-P)+0.5E(2M-P-N)+(M-N)(i-A-B-C-D-E);
i∈(A+B+C+D+E+F,A+B+C+D+E+F+G],
g(i)=0.5A(M-N)+(M-N)B+(M-0.5P-0.5N)C+D(M-P)+0.5E(2M-P-N)+F(M-N)+0.5(i-A-B-C-D-E-F)(M-N+M-f(i))。
需要说明的是,在i∈[0,A]和i∈(A,A+B]核电机组处于第一减载运行阶段,在i∈(A+B,A+B+C]和i∈(A+B+C,A+B+C+D],核电机组处于第二减载运行阶段,可将这两个阶段的瞬时功率f(i)及瞬时损失电量g(i)作为第一目标函数。而在i∈(A+B+C+D,A+B+C+D+E]和i∈(A+B+C+D+E,A+B+C+D+E+F],核电机组处于第一升载运行阶段,在i∈(A+B+C+D+E+F,A+B+C+D+E+F+G],核电机组处于第二升载运行阶段,可将这两个阶段的瞬时功率f(i)和瞬时损失电量g(i)作为第二目标函数。由此,可根据第一目标函数和第二目标函数构建功率调峰目标模型,即将第一目标函数和第二目标函数整合为方程组,将方程组和其对应的数据模型图看做功率调峰目标模型,通过如此构建的功率调峰目标模型可得到第一减载运行阶段、第二减载运行阶段、第一升载运行阶段和第二升载运行阶段中任一时刻的瞬时功率和瞬时损失电量。
在第三个实施例中,核电机组的调峰运行包括减载运行和升载运行,而减载运行包括第一减载运行阶段和第二减载运行阶段,减载运行之后执行升载运行,升载运行包括第一升载运行阶段和第二升载运行阶段,并根据这四个阶段得到功率调峰目标模型。其中,第一减载运行阶段中的第一值可设置为核电机组的满载功率Pn的80%,第二减载运行阶段的第二值可设置为核电机组的满载功率Pn的0%。需要说明的是,在核电机组输出的电功率为满载功率的0%时,核电机组进入停机状态。由于,核电机组通过减载运行至停机状态的情况将给核电厂乃至电网产生巨大的影响,因此应当尽可能地避免此情况发生,不过,对于该情况下的功率调峰目标模型可参照上述的实施例进行计算,这里将不再详述。
步骤S300,根据功率调峰目标模型对核电机组的下一次功率调峰运行进行预测分析,以控制核电机组在下一次功率调峰运行中的输出功率。在一实施例中,见图6,步骤S300可包括步骤S310-S330,分别说明如下。
步骤S310,获取核电机组在下一次功率调峰运行中每个时间节点时的实际输出功率。这里的实际输出功率可包括电功率、上网功率、损失电量等测量参数。
步骤S320,根据功率调峰目标模型预测核电机组在下一次功率调峰运行中每个时间节点时的预测瞬时功率和/或预测损失电量。
需要说明的是,为保证核电机组软硬件结构的一致性以及预测结果的准确性,功率调峰目标模型对应的核电机组和本次功率调峰运行对应的核电机组应当为同一核电机组或者为同型号的核电机组。
例如,以CPR1000核电机组为例,已经根据步骤S200得到了其在减载运行和升载运行中对应的功率调峰目标模型,那么,可以根据该功率调峰目标模型得到任意时刻i时的预测瞬时功率(例如瞬时功率f(i))和预测损失电量(例如瞬时损失功率g(i))。
步骤S330,将预测瞬时功率和/或预测损失电量与同时间节点时的实际输出功率进行比较,根据比较结果调整所述核电机组在下一时间节点时的输出功率。
需要说明的是,可将实际输出功率与预测瞬时功率和/或预测损失电量之间的偏差较大时,说明核电机组的减载运行或升载运行出现问题,那么,技术人员可将预测瞬时功率和/或预测损失电量作为参考量来调节核电机组的相关工作参数,使得核电机组在下一时间节点时的输出功率逼近于预测瞬时功率或预测损失功率,最终使得核电机组运行在正常的状态下。
本领域技术人员可以理解,上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现,也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时,该程序可以存储于一计算机可读存储介质中,存储介质可以包括:只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等,通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如,将程序存储在设备的存储器中,当通过处理器执行存储器中程序,即可实现上述全部或部分功能。另外,当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时,该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中,通过下载或复制保存到本地设备的存储器中,或对本地设备的系统进行版本更新,当通过处理器执行存储器中的程序时,即可实现上述实施方式中全部或部分功能。
以上应用了具体个例对本发明进行阐述,只是用于帮助理解本发明,并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员,依据本发明的思想,还可以做出若干简单推演、变形或替换。
Claims (10)
1.一种用于核电机组的功率调峰分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取核电机组在功率减载运行和功率升载运行中每个预设时间阶段内输出的电功率;
对各个预设时间段内输出的电功率进行功率分析,得到功率调峰目标模型;
根据所述功率调峰目标模型对所述核电机组的下一次功率调峰运行进行预测分析,以控制所述核电机组在下一次功率调峰运行中的输出功率。
2.如权利要求1所述的功率调峰分析方法,其特征在于,所述核电机组的功率调峰运行包括减载运行和升载运行;
分别获取所述核电机组在所述减载运行和所述升载运行中每个预设时间段内输出的电功率,对所述减载运行和所述升载运行中获取的电功率分别进行降功率分析和升功率分析,得到第一目标函数和第二目标函数,根据所述第一目标函数和所述第二目标函数构建所述功率调峰目标模型。
3.如权利要求2所述的功率调峰分析方法,其特征在于,所述减载运行包括第一减载运行阶段和第二减载运行阶段;
分别获取所述核电机组在所述第一减载运行阶段和所述第二减载运行阶段中每个预设时间段内输出的电功率,对所述第一减载运行阶段和所述第二减载运行阶段中获取的电功率进行降功率分析,计算减载运行时的瞬时功率和损失电量,将计算结果作为所述第一目标函数。
4.如权利要求3所述的功率调峰分析方法,其特征在于,
在所述第一减载运行阶段中,将所述核电机组输出的电功率从满载功率将至预设的第一值,之后控制所述核电机组按照所述第一值输出电功率并持续预设的第一时间长度;
在所述第二减载运行阶段中,将所述核电机组输出的电功率从所述第一值将至预设的第二值,之后控制所述核电机组按照所述第二值输出电功率并持续预设的第二时间长度。
5.如权利要求4所述的功率调峰分析方法,其特征在于,所述减载运行之后执行所述升载运行,所述升载运行包括第一升载运行阶段和第二升载运行阶段;
分别获取所述核电机组在所述第一升载运行阶段和所述第二升载运行阶段中每个预设时间段内输出的电功率,对所述第一升载运行阶段和所述第二升载运行阶段中获取的电功率进行升功率分析,计算升载运行时的瞬时功率和损失电量,将计算结果作为所述第二目标函数。
6.如权利要求5所述的功率减载分析方法,其特征在于,
在所述第一升载运行阶段中,将所述核电机组输出的电功率从所述第二值升至所述第一值,之后控制所述核电机组按照所述第一值输出电功率并持续预设的第三时间长度;
在所述第二升载运行阶段中,将所述核电机组输出的电功率从所述第二值升至满载功率。
7.如权利要求4-6中任一项所述的功率减载分析方法,其特征在于,所述第一值为所述核电机组的满载功率的80%,所述第二值为所述核电机组的满载功率的50%。
8.如权利要求4-6中任一项所述的功率减载分析方法,其特征在于,所述第一值为所述核电机组的满载功率的80%,所述第二值为所述核电机组的满载功率的0%;在所述核电机组输出的电功率为满载功率的0%时,所述核电机组进入停机状态。
9.如权利要求1-6中任一项所述的功率减载分析方法,其特征在于,所述根据所述功率调峰目标模型对所述核电机组的下一次功率调峰运行进行预测分析,以控制所述核电机组在下一次功率调峰运行中的输出功率,包括:
获取所述核电机组在下一次功率调峰运行中每个时间节点时的实际输出功率;
根据所述功率调峰目标模型预测所述核电机组在下一次功率调峰运行中每个时间节点时的预测瞬时功率和/或预测损失电量;
将所述预测瞬时功率和/或所述预测损失电量与同时间节点时的实际输出功率进行比较,根据比较结果调整所述核电机组在下一时间节点时的输出功率。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,包括程序,所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-9中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811156401.0A CN109543873B (zh) | 2018-09-29 | 2018-09-29 | 一种用于核电机组的功率调峰分析方法及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811156401.0A CN109543873B (zh) | 2018-09-29 | 2018-09-29 | 一种用于核电机组的功率调峰分析方法及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109543873A true CN109543873A (zh) | 2019-03-29 |
CN109543873B CN109543873B (zh) | 2023-08-29 |
Family
ID=65841405
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811156401.0A Active CN109543873B (zh) | 2018-09-29 | 2018-09-29 | 一种用于核电机组的功率调峰分析方法及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109543873B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112185602A (zh) * | 2020-09-15 | 2021-01-05 | 岭东核电有限公司 | 核电站停备机组的方法、装置、终端设备和存储介质 |
CN112465662A (zh) * | 2020-10-13 | 2021-03-09 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种动态预测火电机组调峰区间的计算方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130210479A1 (en) * | 2010-10-11 | 2013-08-15 | Zte Corporation | Method and apparatus for improving radio frequency index in real time in distributed network |
CN107919685A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-04-17 | 甘肃省电力公司风电技术中心 | 一种风电场agc指令寻优整定方法 |
CN108063451A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-05-22 | 国网辽宁省电力有限公司 | 一种提高风电接纳能力的电网多元优化调度方法 |
CN108448646A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-08-24 | 华北电力大学 | 一种考虑直流外送功率调节特性的源网协调调峰方法 |
-
2018
- 2018-09-29 CN CN201811156401.0A patent/CN109543873B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130210479A1 (en) * | 2010-10-11 | 2013-08-15 | Zte Corporation | Method and apparatus for improving radio frequency index in real time in distributed network |
CN108063451A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-05-22 | 国网辽宁省电力有限公司 | 一种提高风电接纳能力的电网多元优化调度方法 |
CN107919685A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-04-17 | 甘肃省电力公司风电技术中心 | 一种风电场agc指令寻优整定方法 |
CN108448646A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-08-24 | 华北电力大学 | 一种考虑直流外送功率调节特性的源网协调调峰方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112185602A (zh) * | 2020-09-15 | 2021-01-05 | 岭东核电有限公司 | 核电站停备机组的方法、装置、终端设备和存储介质 |
CN112185602B (zh) * | 2020-09-15 | 2023-12-08 | 岭东核电有限公司 | 核电站停备机组的方法、装置、终端设备和存储介质 |
CN112465662A (zh) * | 2020-10-13 | 2021-03-09 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种动态预测火电机组调峰区间的计算方法及系统 |
CN112465662B (zh) * | 2020-10-13 | 2023-04-07 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种动态预测火电机组调峰区间的计算方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109543873B (zh) | 2023-08-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Zhao et al. | Roles of dynamic state estimation in power system modeling, monitoring and operation | |
CN106351793B (zh) | 用于改进风力发电的系统和方法 | |
Schneider et al. | Multi-state load models for distribution system analysis | |
Lujano-Rojas et al. | Optimizing daily operation of battery energy storage systems under real-time pricing schemes | |
Lannoye et al. | Power system flexibility assessment—State of the art | |
Carrion et al. | Primary frequency response in capacity expansion with energy storage | |
US10958101B2 (en) | Methods and apparatus incorporating topology error estimation for management of an electric power system | |
CN103377400A (zh) | 发电站操作增强 | |
CN107709765B (zh) | 用于生成风力涡轮机控制时间表的方法和系统 | |
JP5271162B2 (ja) | 設備計画作成装置及び設備計画作成方法 | |
US20150084432A1 (en) | Power System Management Device and Method | |
EP3188337A1 (en) | Method and systems for managing power systems | |
JP2019102006A (ja) | 設備計画装置、設備計画方法及び設備計画プログラム | |
JP2016093016A (ja) | 運転計画生成装置、運転計画生成方法及びプログラム | |
CN109543873A (zh) | 一种用于核电机组的功率减载分析方法及存储介质 | |
EP2916416A1 (en) | Consumer apparatus operation management system and method | |
Shendryk et al. | Decision making for energy management in smart grid | |
Cho et al. | Three-stage robust unit commitment considering decreasing uncertainty in wind power forecasting | |
Goutard | Renewable energy resources in energy management systems | |
Miller et al. | Feedback control approaches for restoration of power grids from blackouts | |
Liu et al. | Real-time scheduling of renewable power systems through planning-based reinforcement learning | |
Klise et al. | PV system “Availability” as a reliability metric—Improving standards, contract language and performance models | |
Zhang et al. | A data-driven probabilistic-based flexibility region estimation method for aggregated distributed energy resources | |
Marton | MIP in demand side response | |
Trivedi et al. | A multi-objective genetic algorithm for unit commitment with significant wind penetration |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |