CN110378624A - 基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法及系统，根据火电机组一次调频数据段特征量化值，对火电机组实发功率和电网频率历史数据进行查找，得到火电机组一次调频数据段；对所得到的火电机组一次调频数据段，进行趋势提取；以各个子数据段的趋势为基础，确定趋势变化方向与频率变化方向相反且幅值变化最大的子数据段作为一次调频动作段；以一次调频动作段的幅值变化量和样本时间戳为基础，获取火电机组一次调频性能指标计算所需要的参数值，并计算机组的一次调频性能指标。本公开可有效克服当前火电机组一次调频性能指标计算方法存在的问题，对于电网推进火电机组一次调频性能考核，提升电网稳定运行水平和大规模新能源消纳具有重要意义。

Description

基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法及系统
技术领域
本公开涉及一种一次调频性能指标计算方法，尤其涉及一种基于趋势提取的火电机组一次调频性能指标计算方法及系统。
背景技术
随着我国风电、光伏等新能源电力建设的不断发展，电网需要消纳的新能源发电量不断增加。然而新能源发电具有间歇性、波动性、周期性等特点，使得电网频率受到日益严重的冲击。为了保障新能源消纳和电网运行稳定，火电机组的一次调频性能日益受到电网重视，目前对火电机组的一次调频性能考核已经开始实施。
目前，在用的主要有两种方法对火电机组一次调频性能指标进行计算，分别是特殊点法和系统辨识法。特殊点法是通过获得机组一次调频响应数据中部分具有特殊意义的采样点，以这些特殊样本点的具体数值为基础，进行机组一次调频性能计算；系统辨识法是以电网频率异常数据段与其对应的机组实发功率数据段为基础，通过系统辨识法获得机组一次调频动态模型，然后以所获得的动态模型的单位阶跃响应数据为依据，计算机组的一次调频性能指标。
尽管上述两种方法都有其合理之处，但是此两种方法都存在明显的局限性。对于特殊点法而言，其计算过程必然受到噪声干扰,导致其评价结果会出现较大误差；对于系统辨识法而言，系统辨识需要机组一次调频样本数据特征明显且数据量较大，当数机组一次调频样本数据特征较差，或者一次调频响应数据样本较少时,该方法将无法得到可靠的评价结果。
发明内容
本公开为了解决现有一次调频性能指标计算方法存在的问题，提出了一种基于趋势提取的火电机组一次调频性能指标计算方法。本公开所提出的方法，具有受噪声干扰小、对一次调频数据段特征要求低、适用于一次调频样本数量少等情况。
本说明书实施方式提供基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法，通过以下技术方案实现：
包括：
根据火电机组一次调频数据段特征量化值，对火电机组实发功率和电网频率历史数据进行查找，得到火电机组一次调频数据段；
对所得到的火电机组一次调频数据段，采用分段线性表示方法将其分成若干个子序列并用直线表示，以分段线性表示结果为基础对各子数据段进行趋势提取；
以各个子数据段的趋势为基础，确定趋势变化方向与频率变化方向相反且幅值变化最大的子数据段作为一次调频动作段；
以一次调频动作段的幅值变化量和样本时间戳为基础，获取火电机组一次调频性能指标计算所需要的参数值，并计算机组的一次调频性能指标。
进一步的技术方案，所述火电机组一次调频数据段需要满足的条件为：电网频率异常前，电网频率在一定的时间内处于正常值，以保证所得到的数据段不是之前的一次调频动作数据段。
更进一步的技术方案，所述火电机组一次调频数据段还需要满足的条件包括：电网频率异常应持续一定的时长，以确保火电机组做出调频响应，以保证所得到的数据段为实际的一次调频数据段，而非噪声导致的频率异常数据段。
进一步的技术方案，所述火电机组一次调频数据段还需要满足的条件包括：电网频率异常应满足一定的幅度，以确保火电机组一次调频动作能量能克服其自身系统装置的机械死区。
进一步的技术方案，对火电机组一次调频数据段特征进行量化，以其量化值选取电网频率历史数据中的频率异常数据段，以所选取的频率异常数据段时间戳选取对应的实发功率历史数据段，由频率异常数据段和实发功率历史数据段构成所需要的机组一次调频数据段。
进一步的技术方案，对所得到的火电机组一次调频数据段，采用自底向上的分段线性表示方法，将得到频率异常数据段时间戳选取对应的实发功率历史数据分段线性表示为分割成多个短数据段；
以线性分段结果为基础对各子数据段进行趋势提取，引入阈值参数表征短数据段增、减、平的情况，即实发功率显著变化的阈值；
判断出每个短数据段的实发功率变化情况，用不同的参数分别表示短数据段的增、减、平趋势。
进一步的技术方案，以各个子数据段的趋势为基础，将判定为增的短数据段进行保留，并把连续且具有相同增长或下降趋势的短数据合并，确定趋势变化方向与频率变化方向相反且幅值变化最大的子数据段作为一次调频动作段。
进一步的技术方案，从一次调频动作段的起始端，获取一次调频过程中实发功率开始正确变化时刻，计算得到机组一次调频的响应时间；
从一次调频动作段的末端，获取一次调频动作后的实发功率差，计算得到机组一次调频的转速不等率。
本说明书实施方式提供基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算系统，通过以下技术方案实现：
包括：
一次调频数据段获取模块，被配置为：根据火电机组一次调频数据段特征量化值，对火电机组实发功率和电网频率历史数据进行查找，得到火电机组一次调频数据段；
趋势提取模块，被配置为：对所得到的火电机组一次调频数据段，采用分段线性表示方法将其分成若干个子序列并用直线表示，以分段线性表示结果为基础对各子数据段进行趋势提取；
一次调频动作段确定模块，被配置为：以各个子数据段的趋势为基础，确定趋势变化方向与频率变化方向相反且幅值变化最大的子数据段作为一次调频动作段；
一次调频性能指标计算模块，被配置为：以一次调频动作段的幅值变化量和样本时间戳为基础，获取火电机组一次调频性能指标计算所需要的参数值，并计算机组的一次调频性能指标。
本说明书实施方式提供一种计算机设备，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程序时实现基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法的步骤。
本说明书实施方式提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法的步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
本公开提出了一种基于趋势提取的火电机组一次调频性能指标计算方法，该方法首先从历史数据中自动查找一次调频数据段；其次，通过对所查找到的一次调频数据段进行分段线性表示和趋势提取，确定一次调频动作段；最后，以一次调频动作段的幅值变化量和样本时间戳为基础，获取火电机组一次调频性能指标计算所需要的参数值，并计算机组的一次调频性能指标。
本公开所述方法具有适用性好等特点，且克服了现有方法受噪声干扰大、对一次调频数据段特征要求高、对一次调频样本数量要求高等缺陷。对于推进火电机组一次调频性能考核，保障电网大规模新能源消纳与平稳运行具有重要意义。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1为本公开基于趋势提取的火电机组一次调频性能指标计算方法流程图；
图2(a)-图2(b)为本公开具体实施示例中采用的历史数据趋势图；
图3(a)-图3(b)为本公开具体实施示例中所选择的第一组一次调频数据段趋势图；
图4为本公开具体实施示例中所选择的第一组一次调频数据段中实发功率的趋势提取图；
图5(a)-图5(b)为本公开具体实施示例中所选择的第二组一次调频数据段趋势图；
图6为本公开具体实施示例中所选择的第二组一次调频数据段中实发功率的趋势提取图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
针对背景技术中所述的当前一次调频性能指标计算方法存在的问题，本公开提供了一套基于趋势提取的火电机组一次调频性能指标计算方法，通过应用本公开所述技术，可实现对火电机组一次调频性能指标的有效计算，克服了现有方法在一次调频性能指标计算过程中的不足，对于电网实施火电机组一次调频性能考核，保障新能源发电消纳具有重要意义。
本公开提出的基于趋势提取的火电机组一次调频性能指标计算方法，包括以下具体步骤：
步骤1：根据火电机组运行特性等，对火电机组一次调频数据段特征进行量化，以其量化值选取电网频率历史数据中的频率异常数据段，以所选取的频率异常数据段时间戳选取对应的实发功率历史数据段，由频率异常数据段和实发功率历史数据段构成所需要的机组一次调频数据段。将机组长期历史数据样本记为其中f(n)表示电网频率，P(n)表示火电机组实发功率，n为样本序列标记，N为长期历史数据长度。将选择得到的I个一次调频数据段记为对于第i个数据段i∈[1,I]，Ts,i表示该数据段中第一个数据样本采样序数，Te,i表示第i个数据段中最后一个数据采样序数。令T1,i为第i个数据段中频率开始超出死区时刻，则有：
步骤2：对所得到的火电机组一次调频数据段，采用自底向上的分段线性表示方法，即先将一次调频数据段中相邻两点进行连线，得到N/2个直线段，再尝试将这N/2个直线段中相邻的线段进行合并，并计算合并后的误差，并将合并误差最小的两段进行合并，重复上述合并过程，直到整体合并误差小于给定阈值，此时即得到一次调频数据段的分段线性表示。将步骤1中得到频率异常数据段时间戳选取对应的实发功率历史数据分段线性表示为分割成K个子数据段r1,r2,…,rK分别表示K个子数据段的最后一个样板在整体样本数据中的序数。以线性分段结果为基础对各子数据段进行趋势提取，引入阈值参数表征短数据段增、减、平的情况，即实发功率P显著变化的阈值AP,O。判断出每个短数据段的实发功率变化情况，用‘1’，‘0’，‘-1’分别表示短数据段的增、减、平趋势。
步骤3：以各个子数据段的趋势为基础，将判定为“1”的短数据段进行保留，并把连续且具有相同(增长或下降)趋势的短数据合并，确定趋势变化方向与频率变化方向相反且幅值变化最大的子数据段作为一次调频动作段。
步骤4：以一次调频动作段的幅值变化量和样本时间戳为基础，获取火电机组一次调频性能指标计算所需要的参数值，计算得到机组的一次调频性能指标。
本公开直接从火电机组实发功率历史数据中，自动查找一次调频动作段，对所查找到的一次调频数据段，通过趋势提取的方式获得其趋势特征，再以其一次调频响应趋势段的变化幅值和电网频率变化量等，计算火电机组的一次调频性能指标。该方法可有效克服当前火电机组一次调频性能指标计算方法中存在的问题，对于电网推进火电机组一次调频性能考核，提升电网稳定运行水平和大规模新能源消纳具有重要意义。
图1为本公开基于趋势提取的火电机组一次调频性能指标计算方法流程图。
如图1所示，本公开基于趋势提取的火电机组一次调频性能指标计算方法，包括：
步骤1：根据火电机组运行特性等，对火电机组一次调频数据段特征进行量化，以其量化值选取电网频率历史数据中的频率异常数据段，对历史样本数据中长连续时间序列进行数据选择，获得若干有效的一次调频数据段
其中引入频率死区fD、频差峰值门槛α和频率异常持续时长Δt作为阈值参数，表征各一次调频数据段的选择条件，保留频率变化幅值和持续时间均满足要求的数据段，从长期被噪声干扰的机组日常运行数据中选取一次调频数据段。
在开发过程中，采集机组6小时的运行数据，时间步长为1秒。当某数据段频率超出一次调频死区且持续5秒及以上，同时最大频率偏差达到0.04Hz，认为所述数据段为一次调频数据段。
步骤2：采用自底向上的分段线性表示方法，将数据选择得到的分割成K个短数据段并用直线表示，以分段线性表示结果为基础对各子数据段进行趋势提取。
将分割成K个段数据段：对于第k个数据段lk为第k个短数据段的左端点，rk为第k个短数据段的右端点，且lk＝rk-1+1，k∈[1,K]。第k个短数据段可以近似的用线性表示为：
P(n)＝ak+bkn
其中，ak，bk分别为直线的截距和斜率。使用最小二乘法估计这两个未知参数：
其中，分别是ak，bk的估计值，则可得到的拟合线性方程：
P(n)和估计值P(n)之间的损失函数为：
则K的估计值为：
对于第k个数据段其幅值变化量为：
将该短数据段的趋势情况设为Hk，则其增减趋势的判定为：
其中，AP,0为P幅值显著变化的阈值，‘1’、‘﹣1’和‘0’分别表示增、减和平的情况。
步骤3：以各个子数据段的趋势为基础，确定趋势变化方向与频率变化方向相反且幅值变化最大的子数据段作为一次调频动作段。
以频率超出死区下界为例，将实发功率连续增长的趋势段合并，得到一次调频动作段：
其中，一次调频动作段的起始子数据段为第x段，x∈(1,K]，一次调频动作段的末尾子数据段为第x+j段，x+j∈[x,K]。
步骤4：以一次调频动作段的幅值变化量和样本时间戳为基础，获取火电机组一次调频性能指标计算所需要的参数值，计算得到机组的一次调频性能指标响应时间TR和δ。
从一次调频动作段的起始端，获取一次调频过程中实发功率开始正确变化时刻T2＝lX，lX为一次调频动作段的第一个采样时刻，计算得到机组一次调频的响应时间：
TR＝T2-T1
其中，T1取值等于T1,i，为第i个数据段中频率开始超出死区时刻。
从一次调频动作段的末端，获取一次调频动作后的实发功率差P2＝P(rx)，计算得到机组一次调频的转速不等率：
其中，Δf为一次调频动作过程中频率超出死区后的变化量，ΔP为一次调频动作过程中实发功率的变化量，f0为机组的额定频率，P0为机组的额定功率，P1为一次调频动作前的实发功率。
相应的上述流程可作为软件在处理器或存储器上进行执行、配置，形成系统。
实施例子二
本说明书实施方式提供基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算系统，通过以下技术方案实现：
包括：
一次调频数据段获取模块，被配置为：根据火电机组一次调频数据段特征量化值，对火电机组实发功率和电网频率历史数据进行查找，得到火电机组一次调频数据段；
趋势提取模块，被配置为：对所得到的火电机组一次调频数据段，采用分段线性表示方法将其分成若干个子序列并用直线表示，以分段线性表示结果为基础对各子数据段进行趋势提取；
一次调频动作段确定模块，被配置为：以各个子数据段的趋势为基础，确定趋势变化方向与频率变化方向相反且幅值变化最大的子数据段作为一次调频动作段；
一次调频性能指标计算模块，被配置为：以一次调频动作段的幅值变化量和样本时间戳为基础，获取火电机组一次调频性能指标计算所需要的参数值，并计算机组的一次调频性能指标。
该实施例子中的具体模块的实现过程参见实施例子一中的相关基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法的步骤，此处不再进行具体的说明。
实施例子三
本说明书实施方式提供一种计算机设备，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程序时实现实施例子一中的基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法的步骤。
实施例子四
本说明书实施方式提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现实施例子一中的基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法的步骤。
应用案例：
以下是本公开所述方法在具体示例中的应用。
以某大型300MW火力发电机组为例，采集了机组6个小时的实发功率(P)和电网频率(f)的历史数据样本，其中采样周期h为1秒，P和f的单位分别为MW和Hz。然后估计机组的一次调频响应时间和转速不等率。
第一步，读取6个小时的机组频率和实发功率历史数据时间序列，根据某数据段频率超出一次调频死区且持续5秒及以上，同时最大频率偏差达到0.04Hz，认为所述数据段为一次调频数据段。从机组6个小时的运行数据中检测到5次频率异常情况，即一次调频数据段，如图2(a)-图2(b)所示，各次一次调频性能评价结果如表1所示。
示例给出第3次一次调频过程如图3(a)-图3(b)所示数据段以供说明。
第二步，对图3(a)-图3(b)中的实发功率时间序列进行趋势提取，计算出采用线性分段表示方法将样本分割成4段，结果如图4所示。
第三步，取阈值参数AP,0＝0.5MW，因为第一段数据的实发功率变化幅值AP,1小于AP,0，说明其处于稳定状态；第二段数据的实发功率AP,2大于AP,0，所以判定它是显著增长的。采用相同方法将样本分成6个数据段，并分别计算出每个数据段增减情况，得到4段的Hk分别为‘0’、‘1’、‘0’、‘0’，则一次调频动作段为第2段，lX＝7，rX＝17。
第四步，从一次调频动作段获取反映一次调频性能的关键值，计算得到机组的一次调频性能T2＝lX＝7s，P2＝P(rX)＝200.3MW。由之前描述可知T1为6s，所以可得机组的一次调频的响应时间为：TR＝T2-T1＝1s，转速不等率δ为：与人为分析结果一致。
第二组一次调频数据段时间序列图及其实发功率趋势提取图如图5(a)-图5(b)和图6所示，同理可得一次调频的响应时间TR＝23s，转速不等率δ＝6.77％。
简单对图中一次调频动作过程进行分析，本公开所得一次调频性能与人工计算值相比结果一致，指出本申请能够准确有效的估计出机组的一次调频性能，表1为本公开具体实施示例中一次调频响应时间和转速不等率指标计算值。
表1
调频次数 发生时间 响应时间 转速不等率
1 00:00:55 3s 2.25％
2 03:13:14 3s 2.33％
3 03:53:40 1s 2.05％
4 04:22:40 2s 2.35％
5 04:47:51 3s 2.16％
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (9)

1.基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法，其特征是：
包括：
根据火电机组一次调频数据段特征量化值，对火电机组实发功率和电网频率历史数据进行查找，得到火电机组一次调频数据段；
对所得到的火电机组一次调频数据段，采用分段线性表示方法将其分成若干个子序列并用直线表示，以分段线性表示结果为基础对各子数据段进行趋势提取；
以各个子数据段的趋势为基础，确定趋势变化方向与频率变化方向相反且幅值变化最大的子数据段作为一次调频动作段；
以一次调频动作段的幅值变化量和样本时间戳为基础，获取火电机组一次调频性能指标计算所需要的参数值，并计算机组的一次调频性能指标。
2.如权利要求1所述的基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法，其特征是：所述火电机组一次调频数据段需要满足的条件为：电网频率异常前，电网频率在一定的时间内处于正常值，以保证所得到的数据段不是之前的一次调频动作数据段；
电网频率异常应持续一定的时长，以确保火电机组做出调频响应，以保证所得到的数据段为实际的一次调频数据段，而非噪声导致的频率异常数据段；
电网频率异常应满足一定的幅度，以确保火电机组一次调频动作能量能克服其自身系统装置的机械死区。
3.如权利要求1所述的基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法，其特征是：对火电机组一次调频数据段特征进行量化，以其量化值选取电网频率历史数据中的频率异常数据段，以所选取的频率异常数据段时间戳选取对应的实发功率历史数据段，由频率异常数据段和实发功率历史数据段构成所需要的机组一次调频数据段。
4.如权利要求1所述的基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法，其特征是：对所得到的火电机组一次调频数据段，采用自底向上的分段线性表示方法，将得到频率异常数据段时间戳选取对应的实发功率历史数据分段线性表示为分割成多个短数据段；
以线性分段结果为基础对各子数据段进行趋势提取，引入阈值参数表征短数据段增、减、平的情况，即实发功率显著变化的阈值；
判断出每个短数据段的实发功率变化情况，用不同的参数分别表示短数据段的增、减、平趋势。
5.如权利要求1所述的基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法，其特征是：以各个子数据段的趋势为基础，将判定为增的短数据段进行保留，并把连续且具有相同增长或下降趋势的短数据合并，确定趋势变化方向与频率变化方向相反且幅值变化最大的子数据段作为一次调频动作段。
6.如权利要求1所述的基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法，其特征是：从一次调频动作段的起始端，获取一次调频过程中实发功率开始正确变化时刻，计算得到机组一次调频的响应时间；
从一次调频动作段的末端，获取一次调频动作后的实发功率差，计算得到机组一次调频的转速不等率。
7.基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算系统，其特征是：包括：
一次调频数据段获取模块，被配置为：根据火电机组一次调频数据段特征量化值，对火电机组实发功率和电网频率历史数据进行查找，得到火电机组一次调频数据段；
趋势提取模块，被配置为：对所得到的火电机组一次调频数据段，采用分段线性表示方法将其分成若干个子序列并用直线表示，以分段线性表示结果为基础对各子数据段进行趋势提取；
一次调频动作段确定模块，被配置为：以各个子数据段的趋势为基础，确定趋势变化方向与频率变化方向相反且幅值变化最大的子数据段作为一次调频动作段；
一次调频性能指标计算模块，被配置为：以一次调频动作段的幅值变化量和样本时间戳为基础，获取火电机组一次调频性能指标计算所需要的参数值，并计算机组的一次调频性能指标。
8.一种计算机设备，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程序时实现权利要求1-6任一所述的基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的基于趋势提取的火电机组一次调频指标计算方法的步骤。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113076639A (zh) * 2021-03-30 2021-07-06 国网山东省电力公司电力科学研究院 基于分段线性表示的风电机组运行评估方法及系统
CN115036943A (zh) * 2022-08-11 2022-09-09 北京东润环能科技股份有限公司 风电场一次调频系统
DE112023000011T5 (de) 2022-06-13 2024-03-21 Huaneng Power International Inc. Dezhou Power Plant Ein primäres Frequenzmodulationssteuersystem der thermischen Stromerzeugungseinheit mit kleinen Störungen

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106683001A (zh) * 2016-12-06 2017-05-17 华北电力大学 基于历史运行数据的火电机组辨识数据的选取方法
CN109490676A (zh) * 2018-12-27 2019-03-19 国电南瑞科技股份有限公司 新能源机组调频能力在线监测方法及系统
CN109768575A (zh) * 2019-02-18 2019-05-17 山东科技大学 一种火电机组自动发电控制性能参数确定方法、系统及应用
CN109818377A (zh) * 2019-01-29 2019-05-28 山东科技大学 一种基于振幅变化的自动发电控制性能评估方法及系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106683001A (zh) * 2016-12-06 2017-05-17 华北电力大学 基于历史运行数据的火电机组辨识数据的选取方法
CN109490676A (zh) * 2018-12-27 2019-03-19 国电南瑞科技股份有限公司 新能源机组调频能力在线监测方法及系统
CN109818377A (zh) * 2019-01-29 2019-05-28 山东科技大学 一种基于振幅变化的自动发电控制性能评估方法及系统
CN109768575A (zh) * 2019-02-18 2019-05-17 山东科技大学 一种火电机组自动发电控制性能参数确定方法、系统及应用

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JIANDONG WANG 等: "Performance assessment of primary frequency control responses for thermal power generation units using system identification techniques", 《INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS》 *
高林 等: "机组一次调频参数指标在线估计方法", 《中国电机工程学报》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113076639A (zh) * 2021-03-30 2021-07-06 国网山东省电力公司电力科学研究院 基于分段线性表示的风电机组运行评估方法及系统
DE112023000011T5 (de) 2022-06-13 2024-03-21 Huaneng Power International Inc. Dezhou Power Plant Ein primäres Frequenzmodulationssteuersystem der thermischen Stromerzeugungseinheit mit kleinen Störungen
CN115036943A (zh) * 2022-08-11 2022-09-09 北京东润环能科技股份有限公司 风电场一次调频系统
CN115036943B (zh) * 2022-08-11 2022-11-04 北京东润环能科技股份有限公司 风电场一次调频系统

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