CN112801444A - 一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取系统及方法 - Google Patents

一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供的一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取系统及方法，包括以下步骤：步骤1，获取燃煤发电机组的数据框；步骤2，从数据框中获取有效数据框；分别计算有效数据框中每组有效观测数据对应的每日负荷率、每日深度调峰负荷率、每日非深度调峰负荷率、以及每日深度调峰发电量占比；步骤3，设定机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数；步骤4，设置目标函数；得到机组深度调峰负荷下的供电煤耗特性曲线；本发明利用燃煤机组实际的运行参数获取深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线，能够有效解决现有的性能试验方法所存在的成本高的缺陷。

Description

一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取系 统及方法
技术领域
本发明涉及燃煤发电机组能耗指标计算领域，尤其涉及一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取系统及方法。
背景技术
随着新能源装机容量不断攀升，以及电网建设突飞猛进带来的弃风、弃光率不断下探，燃煤电站机组利用小时数不断下探，长期低负荷已常态化。为增强企业盈利能力，国内燃煤电站陆续开展灵活性改造工作，从而进行深度调峰以赚取电网的两个细则补贴，但是深度调峰下燃煤发电机组经济性显著变差、能耗指标反弹严重。为进一步开展深度调峰工况的节能降耗工作，首先需要准确计算最重要的能耗指标——供电煤耗，一般主要采用理论法和试验法计算机组供电煤耗。理论法是通过建立机组的变工况计算模型对深度调峰负荷供电煤耗进行预测，但是机组深度调峰下热力系统可能根据实际运行需要而改变，因此理论法的局限一是无法预估热力系统改变对煤耗的影响；二是理论法基于小扰动假设，在深度调峰这样参数大幅度变化下预测误差会显著增大；试验法可以获得准确的结果，但是试验法有较高的人力、物力、财务成本，并且试验结果仅能代表机组试验时的运行状态。
发明内容
本发明的目的在于提供一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取系统及方法，解决了现有技术中存在的上述不足；本发明用于获得深度调峰负荷下的供电煤耗特性曲线，以便开展相关节能降耗工作。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
本发明提供的一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取方法，包括以下步骤：
步骤1，获取燃煤发电机组在设定时间内非启停、非供热工况条件下的数据框，该数据框包括多组观测数据，每组观测数据包括每日发电量、每日深度调峰电量、每日深度调峰时长、每日汽轮机背压均值、每日深度调峰工况汽轮机背压均值、以及按正平衡法计算的每日供电煤耗；
步骤2，从步骤1中得到的数据框中获取同一负荷率下每日热力系统汽水流程参数偏差20％以内的观测数据，作为有效观测数据，得到有效数据框；
分别计算有效数据框中每组有效观测数据对应的每日负荷率、每日深度调峰负荷率、每日非深度调峰负荷率、以及每日深度调峰发电量占比；
步骤3，对步骤2中的每组有效观测数据对应的每日供电煤耗、每日负荷率、每日深度调峰负荷率、每日非深度调峰负荷率分别进行修正，得到修正后的每日供电煤耗、修正后的每日负荷率、修正后的每日深度调峰负荷率、以及修正后的每日非深度调峰负荷率；
步骤4，设定机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数；
步骤5，根据步骤3得到的修正后的每日供电煤耗、修正后的每日负荷率、修正后的每日深度调峰负荷率、以及修正后的每日非深度调峰负荷率，以及步骤4设定的机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数，设置目标函数；
对机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数进行寻优计算，直至目标函数值最小化，得到机组深度调峰负荷下的供电煤耗特性曲线。
优选地，步骤1中，设定时间应满足该燃煤发电机组进行变负荷运行且参与深度调峰，同时，该燃煤发电机组的最低运行负荷应为达到机组灵活性改造后可稳定运行的最低负荷。
优选地，步骤3，对步骤2中的每组有效观测数据对应的每日供电煤耗、每日负荷率、每日深度调峰负荷率、每日非深度调峰负荷率分别进行修正，得到修正后的每日供电煤耗、修正后的每日负荷率、修正后的每日深度调峰负荷率、以及修正后的每日非深度调峰负荷率，具体方法是：
利用汽轮机制造商提供的汽轮机背压对热耗率修正曲线结合每日汽轮机背压均值分别对每日供电煤耗和每日负荷率进行修正；得到修正后的每日供电煤耗和修正后的每日负荷率；
利用汽轮机背压对功率修正曲线结合每日深度调峰工况汽轮机背压均值分别对每日深度调峰负荷率和每日非深度调峰负荷率进行修正，得到修正后每日深度调峰负荷率和修正后的每日非深度调峰负荷率。
优选地，步骤4中，设定的机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数为：f(x)＝ax2+bx+c；
且该二次函数应满足以下条件：
Figure BDA0002827253800000031
其中，a、b、c均为系数。
优选地，步骤5中，设置目标函数的数学表达式为：
E＝∑(|f(L'g)-(Rd×f(L'd)+(1-Rd)×f(L'n))|+|f(L'g)-C'c|)
其中，E为目标函数值；L'g为修正后的每日负荷率；Rd为每日深度调峰发电量占比；L'd为修正后每日深度调峰负荷率；L'n为修正后的每日非深度调峰负荷率。
优选地，步骤5中，对机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数进行寻优计算，直至目标函数值最小化，得到机组深度调峰负荷下的供电煤耗特性曲线，具体方法是：
利用粒子群算法对机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数的三个系数进行寻优计算，直至目标函数值最小化，将该目标函数值最小化对应的二次函数在深度调峰负荷段的曲线作为机组深度调峰负荷下的供电煤耗特性曲线。
一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取系统，该系统能够用于实现所述的一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取方法，包括数据采集模块、数据挖掘模块、数据修正模块、数据配置模块以及数据分析模块，其中，
数据采集模块用于获取燃煤发电机组在设定时间内非启停、非供热工况条件下的数据框，该数据框包括多组观测数据，每组观测数据包括每日发电量、每日深度调峰电量、每日深度调峰时长、每日汽轮机背压均值、每日深度调峰工况汽轮机背压均值、以及按正平衡法计算的每日供电煤耗；
数据挖掘模块用于从得到的数据框中获取同一负荷率下每日热力系统汽水流程参数偏差20％以内的观测数据，作为有效观测数据，得到有效数据框；
分别计算有效数据框中每组有效观测数据对应的每日负荷率、每日深度调峰负荷率、每日非深度调峰负荷率、以及每日深度调峰发电量占比；
数据修正模块用于对每组有效观测数据对应的每日供电煤耗、每日负荷率、每日深度调峰负荷率、每日非深度调峰负荷率分别进行修正，得到修正后的每日供电煤耗、修正后的每日负荷率、修正后的每日深度调峰负荷率、以及修正后的每日非深度调峰负荷率；
数据配置模块用于设定机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数；
数据分析模块用于根据得到的修正后的每日供电煤耗、修正后的每日负荷率、修正后的每日深度调峰负荷率、以及修正后的每日非深度调峰负荷率，以及设定的机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数，设置目标函数；
对机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数进行寻优计算，直至目标函数值最小化，得到机组深度调峰负荷下的供电煤耗特性曲线。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供的一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取方法，利用燃煤机组实际的运行参数获取深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线，能够有效解决现有的性能试验方法所存在的成本高的缺陷。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
图2为汽轮机制造商提供的汽轮机背压对热耗率修正曲线H(x)、汽轮机背压对功率修正曲线P(x)。
图3为本发明方法计算得到的深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线。
图4为本发明方法计算结果对比性能试验结果。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明进一步的详细说明。
如图1所示，本发明提供的一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取方法，获得深度调峰负荷下的供电煤耗特性曲线，包括以下步骤：
步骤1，选定一台燃煤发电机组为计算对象，获取该燃煤发电机组设定时间内，且非启停、非供热工况内统计得到的每日发电量、每日深度调峰电量、每日深度调峰时长、每日汽轮机背压均值、每日深度调峰工况汽轮机背压均值、以及按正平衡法计算得到的每日供电煤耗；其中，设定时间应满足该燃煤发电机组进行变负荷运行且参与深度调峰，同时，该燃煤发电机组的最低运行负荷应为达到机组灵活性改造后可稳定运行的最低负荷；
步骤2，保留同一负荷率下每日热力系统汽水流程参数偏差20％以内的每日数据；分别计算该燃煤发电机组对应的每日负荷率Lg、每日深度调峰负荷率Ld、每日非深度调峰负荷率Ln、以及每日深度调峰发电量占比Rd：
Figure BDA0002827253800000061
其中，Pg为每日发电量；Pd为每日深度调峰电量；Td为每日深度调峰时长；Cp为机组容量。
步骤3，考虑到每日环境温度波动影响汽轮机冷端边界条件参数，从而影响机组运行的经济指标，以汽轮机制造商提供的汽轮机背压对热耗率修正曲线H(x)、以及汽轮机背压对功率修正曲线P(x)为基准，对每日供电煤耗、每日负荷率、每日深度调峰负荷率和每日非深度调峰负荷率进行修正，如图2所示；具体地：
利用汽轮机制造商提供的汽轮机背压对热耗率修正曲线H(x)结合每日汽轮机背压均值分别对每日供电煤耗和每日负荷率进行修正；得到修正后的每日供电煤耗Cc'和修正后的每日负荷率L'g；
利用汽轮机背压对功率修正曲线P(x)结合每日深度调峰工况汽轮机背压均值分别对每日深度调峰负荷率和每日非深度调峰负荷率进行修正，得到修正后每日深度调峰负荷率L'd和修正后的每日非深度调峰负荷率L'n：
Figure BDA0002827253800000062
其中，Cc为修正前的每日供电煤耗；Bg为每日汽轮机背压均值；Bd为每日深度调峰工况汽轮机背压均值。
步骤4，假定机组负荷率与供电煤耗之间关系符合二次函数f(x)＝ax2+bx+c，f(x)应具有的特征：开口向上，顶点横坐标为100％负荷率，顶点纵坐标为在100％负荷率下由性能试验获得的供电煤耗，即：
Figure BDA0002827253800000071
其中，a、b、c均为系数；
步骤5，设置目标函数E:
E＝∑(|f(L'g)-(Rd×f(L'd)+(1-Rd)×f(L'n))|+|f(L'g)-C'c|) (4)
其中，目标函数表示对剔除异常日统计数据的每日统计数据进行计算加和；
利用粒子群算法对f(x)的三个系数a、b、c寻优计算，至目标函数E值最小化，此时对应的二次函数f(x)在深度调峰负荷段的曲线，即为机组深度调峰负荷下的供电煤耗特性曲线，如图4所示。
为加速粒子群优化算法迭代过程，且本发明计算结果得到的供电煤耗与负荷率之间的变化趋势特性可与性能试验结果对比，f(x)的顶点与性能试验100％负荷率下性能试验供电煤耗相一致，如公式(3)所示。
性能试验进行时间在本发明实例所选取数据的时间段内，本发明计算结果得到的供电煤耗与负荷率之间的变化趋势特性可与性能试验结果相当接近，如图4所示，说明本发明方法计算的有效性。
针对深度调峰负荷下的供电煤耗特性分析：当机组负荷率从100％下降到30％、供电煤耗上升约53g/kWh，负荷率从100％下降到50％、供电煤耗上升约28g/kwh，负荷率从50％下降到40％、供电煤耗上升约11.5g/kWh，负荷率从40％下降到50％、供电煤耗上升约13.5g/kWh。
本发明提供的一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取系统，该系统能够用于实现所述的一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取方法，包括数据采集模块、数据挖掘模块、数据修正模块、数据配置模块以及数据分析模块，其中，
数据采集模块用于获取燃煤发电机组在设定时间内非启停、非供热工况条件下的数据框，该数据框包括多组观测数据，每组观测数据包括每日发电量、每日深度调峰电量、每日深度调峰时长、每日汽轮机背压均值、每日深度调峰工况汽轮机背压均值、以及按正平衡法计算的每日供电煤耗；
数据挖掘模块用于从得到的数据框中获取同一负荷率下每日热力系统汽水流程参数偏差20％以内的观测数据，作为有效观测数据，得到有效数据框；
分别计算有效数据框中每组有效观测数据对应的每日负荷率、每日深度调峰负荷率、每日非深度调峰负荷率、以及每日深度调峰发电量占比；
数据修正模块用于对每组有效观测数据对应的每日供电煤耗、每日负荷率、每日深度调峰负荷率、每日非深度调峰负荷率分别进行修正，得到修正后的每日供电煤耗、修正后的每日负荷率、修正后的每日深度调峰负荷率、以及修正后的每日非深度调峰负荷率；
数据配置模块用于设定机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数；
数据分析模块用于根据得到的修正后的每日供电煤耗、修正后的每日负荷率、修正后的每日深度调峰负荷率、以及修正后的每日非深度调峰负荷率，以及设定的机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数，设置目标函数；
对机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数进行寻优计算，直至目标函数值最小化，得到机组深度调峰负荷下的供电煤耗特性曲线。

Claims (7)

1.一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，获取燃煤发电机组在设定时间内非启停、非供热工况条件下的数据框，该数据框包括多组观测数据，每组观测数据包括每日发电量、每日深度调峰电量、每日深度调峰时长、每日汽轮机背压均值、每日深度调峰工况汽轮机背压均值、以及按正平衡法计算的每日供电煤耗；
步骤2，从步骤1中得到的数据框中获取同一负荷率下每日热力系统汽水流程参数偏差20％以内的观测数据，作为有效观测数据，得到有效数据框；
分别计算有效数据框中每组有效观测数据对应的每日负荷率、每日深度调峰负荷率、每日非深度调峰负荷率、以及每日深度调峰发电量占比；
步骤3，对步骤2中的每组有效观测数据对应的每日供电煤耗、每日负荷率、每日深度调峰负荷率、每日非深度调峰负荷率分别进行修正，得到修正后的每日供电煤耗、修正后的每日负荷率、修正后的每日深度调峰负荷率、以及修正后的每日非深度调峰负荷率；
步骤4，设定机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数；
步骤5，根据步骤3得到的修正后的每日供电煤耗、修正后的每日负荷率、修正后的每日深度调峰负荷率、以及修正后的每日非深度调峰负荷率，以及步骤4设定的机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数，设置目标函数；
对机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数进行寻优计算，直至目标函数值最小化，得到机组深度调峰负荷下的供电煤耗特性曲线。
2.根据权利要求1所述的一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取方法，其特征在于，步骤1中，设定时间应满足该燃煤发电机组进行变负荷运行且参与深度调峰，同时，该燃煤发电机组的最低运行负荷应为达到机组灵活性改造后可稳定运行的最低负荷。
3.根据权利要求1所述的一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取方法，其特征在于，步骤3，对步骤2中的每组有效观测数据对应的每日供电煤耗、每日负荷率、每日深度调峰负荷率、每日非深度调峰负荷率分别进行修正，得到修正后的每日供电煤耗、修正后的每日负荷率、修正后的每日深度调峰负荷率、以及修正后的每日非深度调峰负荷率，具体方法是：
利用汽轮机制造商提供的汽轮机背压对热耗率修正曲线结合每日汽轮机背压均值分别对每日供电煤耗和每日负荷率进行修正；得到修正后的每日供电煤耗和修正后的每日负荷率；
利用汽轮机背压对功率修正曲线结合每日深度调峰工况汽轮机背压均值分别对每日深度调峰负荷率和每日非深度调峰负荷率进行修正，得到修正后每日深度调峰负荷率和修正后的每日非深度调峰负荷率。
4.根据权利要求1所述的一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取方法，其特征在于，步骤4中，设定的机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数为：f(x)＝ax2+bx+c；
且该二次函数应满足以下条件：
Figure FDA0002827253790000021
其中，a、b、c均为系数。
5.根据权利要求1所述的一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取方法，其特征在于，步骤5中，设置目标函数的数学表达式为：
E＝∑(|f(L'g)-(Rd×f(L'd)+(1-Rd)×f(L'n))|+|f(L'g)-C'c|)
其中，E为目标函数值；L'g为修正后的每日负荷率；Rd为每日深度调峰发电量占比；L'd为修正后每日深度调峰负荷率；L'n为修正后的每日非深度调峰负荷率。
6.根据权利要求1所述的一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取方法，其特征在于，步骤5中，对机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数进行寻优计算，直至目标函数值最小化，得到机组深度调峰负荷下的供电煤耗特性曲线，具体方法是：
利用粒子群算法对机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数的三个系数进行寻优计算，直至目标函数值最小化，将该目标函数值最小化对应的二次函数在深度调峰负荷段的曲线作为机组深度调峰负荷下的供电煤耗特性曲线。
7.一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取系统，其特征在于，该系统能够用于实现权利要求1-6中任一项所述的一种燃煤发电机组深度调峰负荷下供电煤耗特性曲线获取方法，包括数据采集模块、数据挖掘模块、数据修正模块、数据配置模块以及数据分析模块，其中，
数据采集模块用于获取燃煤发电机组在设定时间内非启停、非供热工况条件下的数据框，该数据框包括多组观测数据，每组观测数据包括每日发电量、每日深度调峰电量、每日深度调峰时长、每日汽轮机背压均值、每日深度调峰工况汽轮机背压均值、以及按正平衡法计算的每日供电煤耗；
数据挖掘模块用于从得到的数据框中获取同一负荷率下每日热力系统汽水流程参数偏差20％以内的观测数据，作为有效观测数据，得到有效数据框；
分别计算有效数据框中每组有效观测数据对应的每日负荷率、每日深度调峰负荷率、每日非深度调峰负荷率、以及每日深度调峰发电量占比；
数据修正模块用于对每组有效观测数据对应的每日供电煤耗、每日负荷率、每日深度调峰负荷率、每日非深度调峰负荷率分别进行修正，得到修正后的每日供电煤耗、修正后的每日负荷率、修正后的每日深度调峰负荷率、以及修正后的每日非深度调峰负荷率；
数据配置模块用于设定机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数；
数据分析模块用于根据得到的修正后的每日供电煤耗、修正后的每日负荷率、修正后的每日深度调峰负荷率、以及修正后的每日非深度调峰负荷率，以及设定的机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数，设置目标函数；
对机组负荷率与供电煤耗之间的二次函数进行寻优计算，直至目标函数值最小化，得到机组深度调峰负荷下的供电煤耗特性曲线。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101231631A (zh) * 2008-01-18 2008-07-30 清华大学 基于快速空间插值的电力系统实时节点数据三维可视化方法
CN105303032A (zh) * 2015-09-21 2016-02-03 华北电力科学研究院有限责任公司 影响发电机组能效的客观因素分析方法
CN107895209A (zh) * 2017-11-17 2018-04-10 上海交通大学 混杂燃料机组电厂负荷燃料优化分配方法及系统
CN108009669A (zh) * 2017-11-06 2018-05-08 安徽立卓智能电网科技有限公司 一种基于节能环保的火电厂多目标负荷优化分配方法
CN108448654A (zh) * 2018-04-09 2018-08-24 华北理工大学 一种火电机组调峰低负荷运行第二高效区的调整方法
CN108520336A (zh) * 2018-03-22 2018-09-11 西安交通大学 一种燃煤机组调峰瞬态过程煤耗分析方法
CN109785187A (zh) * 2019-03-14 2019-05-21 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种发电机组供电煤耗检测数据校正方法
CN109934493A (zh) * 2019-03-14 2019-06-25 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种快速确定火力发电机组煤耗特性曲线的方法
CN111144047A (zh) * 2019-12-23 2020-05-12 华北电力大学 一种基于等离子点火技术的燃煤机组深度调峰能耗成本计算方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101231631A (zh) * 2008-01-18 2008-07-30 清华大学 基于快速空间插值的电力系统实时节点数据三维可视化方法
CN105303032A (zh) * 2015-09-21 2016-02-03 华北电力科学研究院有限责任公司 影响发电机组能效的客观因素分析方法
CN108009669A (zh) * 2017-11-06 2018-05-08 安徽立卓智能电网科技有限公司 一种基于节能环保的火电厂多目标负荷优化分配方法
CN107895209A (zh) * 2017-11-17 2018-04-10 上海交通大学 混杂燃料机组电厂负荷燃料优化分配方法及系统
CN108520336A (zh) * 2018-03-22 2018-09-11 西安交通大学 一种燃煤机组调峰瞬态过程煤耗分析方法
CN108448654A (zh) * 2018-04-09 2018-08-24 华北理工大学 一种火电机组调峰低负荷运行第二高效区的调整方法
CN109785187A (zh) * 2019-03-14 2019-05-21 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种发电机组供电煤耗检测数据校正方法
CN109934493A (zh) * 2019-03-14 2019-06-25 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种快速确定火力发电机组煤耗特性曲线的方法
CN111144047A (zh) * 2019-12-23 2020-05-12 华北电力大学 一种基于等离子点火技术的燃煤机组深度调峰能耗成本计算方法

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