CN112417643B - 基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法及系统 - Google Patents

基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于火电机组最大出力评估预测领域，提供了一种基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法及系统。其中，基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法包括实时获取机组出力；基于送风机电流上限值与机组出力的关系模型，计算机组实时出力对应的送风机电流上限值；基于送风机电流上限值，计算出对应的机组出力上限值；比较机组出力上限值与机组额定出力，取较小值作为相应送风机状态下的机组最大出力预测值，为电网调峰任务提供参考依据。

Description

基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法及系统
技术领域
本发明属于火电机组最大出力评估预测领域，尤其涉及一种基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着新能源发电发展迅速，风电光伏的发电量占比越来越高。为解决新能源消纳问题，火电机组的调峰作用日益重要。火电机组的调峰能力为电网消纳新能源提供了有利的保障，调峰作用的逐步发挥体现了火电机组在电网安全运行中的重要价值。对于电网来说，掌握火电机组最大带负荷能力是在调峰状态下保障电网运行安全的重要基础。
火电机组最大出力受机组主机和辅机运行状态的影响，当主机或辅机发生故障或运行状态不佳的情况下，机组的最大出力会出现明显下降，发明人发现，现在的电网调度辅助系统无法提前预知这些信息，会出现高估机组出力，导致机组无法完成调峰任务影响电网整体调峰的情况。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供一种基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法及系统，其通过建立送风机相关参数与机组最大出力之间的影响模型，可以预测评估机组的最大出力能力，为电网合理安排调峰任务提供参考依据。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明的第一个方面提供一种基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法。
一种基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法，包括：
实时获取机组出力；
基于送风机电流上限值与机组出力的关系模型，计算机组实时出力对应的送风机电流上限值；
基于送风机电流上限值，计算出对应的机组出力上限值；
比较机组出力上限值与机组额定出力，取较小值作为相应送风机状态下的机组最大出力预测值，为电网调峰任务提供参考依据。
本发明的第二个方面提供一种基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估系统。
一种基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估系统，包括：
数据获取模块，其用于实时获取机组出力；
第一计算模块，其用于基于送风机电流上限值与机组出力的关系模型，计算机组实时出力对应的送风机电流上限值；
第二计算模块，其用于基于送风机电流上限值，计算出对应的机组出力上限值；
比较模块，其用于比较机组出力上限值与机组额定出力，取较小值作为相应送风机状态下的机组最大出力预测值，为电网调峰任务提供参考依据。
本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法中的步骤。
本发明的第四个方面提供一种计算机设备。
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，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
送风机是火电机组安全运行的重要辅机，本发明通过建立送风机相关参数与机组最大出力之间的影响模型，计算机组实时出力对应的送风机电流上限值，进而得到对应的机组出力上限值；再通过比较机组出力上限值与机组额定出力，取较小值作为相应送风机状态下的机组最大出力预测值，为电网调峰任务提供参考依据，实现了通过监测分析送风机电流，动态评估修正机组最大出力的功能，实时掌握机组的向上调峰能力的目的。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明实施例的送风机电流与机组出力对应关系；
图2是本发明实施例的基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法流程图；
图3是本发明实施例的基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估系统结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明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发明的示例性实施方式。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。
术语解释：
机组出力：机组发出的电力功率称为出力，机组出力就是单位时间内的电能。
实施例一
参照图2，本实施例提供了一种基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法，包括：
步骤S101：实时获取机组出力。
在具体实施中，采用功率分析仪可实时获取机组出力。
需要说明的是，在其他实施例中，也可采用机组实时输出电压和电流计算得到相应机组出力。
步骤S102：基于送风机电流上限值与机组出力的关系模型，计算机组实时出力对应的送风机电流上限值。
每个负荷点对应的送风机电流值是一个范围，由设备说明书和机组运行规程可知送风机电流有高限限值，所以每个负荷点对应的最大送风机电流值可用来判断送风机状态是否能够支撑机组达到额定最大出力。
本实施例的送风机电流上限值与机组出力的关系模型的构建过程为：
通过拟合额定出力的若干预设负荷点与其对应的送风机最大电流值，得到送风机电流上限值与机组出力的关系模型。
其中，送风机电流上限值与机组出力的关系模型的拟合过程为：
步骤S1021：获取历史时间段内额定出力的若干预设负荷点及其对应的送风机电流值。
例如：筛选出过去2个月内，额定出力为40％、50％、60％、70％、80％、90％、100％时，送风机的所有电流值。
需要说明的是，负荷点的选取可根据数据分析和预测精度的需要而进行增减，并不限于必须选取上述七个负荷点。
步骤S1022：在每个负荷点对应送风机所有电流值中，从大到小筛选预设数量的电流值。
例如：在每个负荷点对应的所有电流值中，分别选取最大的5个电流值。
步骤S1023：将每个负荷点筛选的预设数量电流值进行拟合，得到送风机电流上限值与机组出力的关系模型。
根据设定数量的负荷点出力及其对应的送风机最大电流值进行建模，得到对应负荷下的送风机最大电流Inow-max与机组出力Pnow之间的关系如下：
Inow-max＝f(Pnow) (1)
步骤S103：基于送风机电流上限值，计算出对应的机组出力上限值。
根据当前机组出力Pnow，依据式(1)计算得到的当前出力下送风机的电流上限Inow-max，再根据公式(2)计算得到机组出力上限值Pemax0。
Pemax0＝[1-(Inow-Inow-max)/Inow-max]·Pe0 (2)
其中Inow为当前电流值，Pe0为机组的额定出力。
步骤S104：比较机组出力上限值与机组额定出力，取较小值作为相应送风机状态下的机组最大出力预测值，为电网调峰任务提供参考依据。
具体地，比较计算得到的Pemax0和Pe0，取较小值，即为预测的当前送风机状态下，机组最大出力值Pemax：
Pemax＝max{Pemax0，Pe0} (3)
由于机组出力与送风机电流的对应关系会随着运行时间的延长而出现变化，因此需要定期对函数关系(1)进行修正。具体地，实时滚动修正或间隔预设时间修正送风机电流上限值与机组出力的关系模型。
本实施例通过实时滚动修正或定期修正模型函数的方法，保证了关系函数与机组状态的一致性。
下面以某电厂#5机组B送风机为例说明本发明的实施过程。
1.先对历史数据进行预处理，选择其中有价值的数据。选取机组在负荷点165MW、198MW、231MW、264MW、297MW、330MW下对应的送风机电流的最大5个值，如图1所示。从图1中可见最大的5个电流值几乎重合，说明送风机电流的最大值复现性比较好。
对上述数据进行函数关系拟合，得到送风机电流Inow-max与机组出力Pnow之间的关系为：
Inow-max＝19.537·e0.0027·Pnow (4)
在图1中，横坐标为负荷，纵坐标为送风机电流。R2为相关度。
2.根据当前机组有功功率Pnow，依据式(4)计算得到的当前出力下送风机的电流上限Imax，再根据公式(2)计算得到机组出力上限值Pemax0。其中Inow为当前电流值，Pe0为机组的额定出力。比较计算得到的Pemax0和Pe0，取较小值，即为预测的当前送风机状态下，机组最大出力值Pemax。
以一段时间的有功功率值按照上述方法计算得到当时的机组最大出力值Pemax，如表1所示。
表1一段时间内预测最大出力结果
Figure BDA0002721931260000071
Figure BDA0002721931260000081
由表1可见，负荷在10:35分突然升负荷，导致送风机电流出现突增超出了正常范围，根据计算模型预测机组最大出力无法达到330MW的额定出力，但在10:38分，升负荷稳定后，送风机电流也逐渐企稳，根据模型判断机组能够达到额定最大出力330MW。可见模型能够识别送风机的正常和极限出力状态，进而对机组最大出力作出实时预测，预测结果符合理论规律。
本实施例能够根据历史运行数据和当前的实时运行参数，实时计算机组的最大出力，为电网调峰、机组备用提供依据。
实施例二
参照图3，本实施例提供了一种基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估系统，包括：
(1)数据获取模块，其用于实时获取机组出力；
(2)第一计算模块，其用于基于送风机电流上限值与机组出力的关系模型，计算机组实时出力对应的送风机电流上限值；
(3)第二计算模块，其用于基于送风机电流上限值，计算出对应的机组出力上限值；
(4)比较模块，其用于比较机组出力上限值与机组额定出力，取较小值作为相应送风机状态下的机组最大出力预测值，为电网调峰任务提供参考依据。
其中，本实施例的基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估系统与基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法中的步骤一一对应，其具体实施过程如实施例一所述，此处不再累述。
本实施例通过建立送风机相关参数与机组最大出力之间的影响模型，计算机组实时出力对应的送风机电流上限值，进而得到对应的机组出力上限值；再通过比较机组出力上限值与机组额定出力，取较小值作为相应送风机状态下的机组最大出力预测值，为电网调峰任务提供参考依据，实现了通过监测分析送风机电流，动态评估修正机组最大出力的功能，实时掌握机组的向上调峰能力的目的。
实施例三
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法中的步骤。
本实施例通过建立送风机相关参数与机组最大出力之间的影响模型，计算机组实时出力对应的送风机电流上限值，进而得到对应的机组出力上限值；再通过比较机组出力上限值与机组额定出力，取较小值作为相应送风机状态下的机组最大出力预测值，为电网调峰任务提供参考依据，实现了通过监测分析送风机电流，动态评估修正机组最大出力的功能，实时掌握机组的向上调峰能力的目的。
实施例四
本实施例提供了一种计算机设备，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，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法中的步骤。
本实施例通过建立送风机相关参数与机组最大出力之间的影响模型，计算机组实时出力对应的送风机电流上限值，进而得到对应的机组出力上限值；再通过比较机组出力上限值与机组额定出力，取较小值作为相应送风机状态下的机组最大出力预测值，为电网调峰任务提供参考依据，实现了通过监测分析送风机电流，动态评估修正机组最大出力的功能，实时掌握机组的向上调峰能力的目的。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法，其特征在于，包括：
实时获取机组出力；
基于送风机电流上限值与机组出力的关系模型，计算机组实时出力对应的送风机电流上限值；
基于送风机电流上限值，计算出对应的机组出力上限值；
比较机组出力上限值与机组额定出力，取较小值作为相应送风机状态下的机组最大出力预测值，为电网调峰任务提供参考依据；
其中，通过拟合额定出力的若干预设负荷点与其对应的送风机最大电流值，得到所述送风机电流上限值与机组出力的关系模型；
送风机电流上限值与机组出力的关系模型的拟合过程为：
获取历史时间段内额定出力的若干预设负荷点及其对应的送风机电流值；
在每个负荷点对应送风机所有电流值中，从大到小筛选预设数量的电流值；
将每个负荷点筛选的预设数量电流值进行拟合，得到送风机电流上限值与机组出力的关系模型。
2.如权利要求1所述的基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法，其特征在于，机组出力上限值Pemax0与送风机电流上限值Inow-max的关系为：Pemax0＝[1-(Inow-Inow-max)/Inow-max]·Pe0；其中Inow为当前电流值，Pe0为机组的额定出力。
3.如权利要求1所述的基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法，其特征在于，实时滚动修正送风机电流上限值与机组出力的关系模型。
4.如权利要求1所述的基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法，其特征在于，间隔预设时间修正送风机电流上限值与机组出力的关系模型。
5.一种基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，其用于实时获取机组出力；
第一计算模块，其用于基于送风机电流上限值与机组出力的关系模型，计算机组实时出力对应的送风机电流上限值；
第二计算模块，其用于基于送风机电流上限值，计算出对应的机组出力上限值；
比较模块，其用于比较机组出力上限值与机组额定出力，取较小值作为相应送风机状态下的机组最大出力预测值，为电网调峰任务提供参考依据；
其中，通过拟合额定出力的若干预设负荷点与其对应的送风机最大电流值，得到所述送风机电流上限值与机组出力的关系模型；
送风机电流上限值与机组出力的关系模型的拟合过程为：
获取历史时间段内额定出力的若干预设负荷点及其对应的送风机电流值；
在每个负荷点对应送风机所有电流值中，从大到小筛选预设数量的电流值；
将每个负荷点筛选的预设数量电流值进行拟合，得到送风机电流上限值与机组出力的关系模型。
6.如权利要求5所述的基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估系统，其特征在于，实时滚动修正或间隔预设时间修正送风机电流上限值与机组出力的关系模型。
7.一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如权利要求1-4中任一项所述的基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法中的步骤。
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如权利要求1-4中任一项所述的基于送风机电流的火电机组最大出力实时评估方法中的步骤。
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