CN116339134A - 一种大扰动火电机组调频优化控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于火力发电技术领域，具体涉及一种大扰动火电机组调频优化控制系统。所述系统包括：数据采集部分，数据处理部分，虚拟模拟部分，故障分析部分，优化控制部分；所述数据采集部分，配置用于采集火电机组的运行数据和物理参数；所述数据预处理部分，配置用于对运行数据进行基于数据去噪的数据预处理，得到运行预处理数据；所述虚拟模拟部分，配置用于基于物理参数进行数据建模，以生成火电机组对应的虚拟火电机组。本发明通过对火电机组中各个设备的参数进行采集，然后模拟出虚拟的火电机组，再在虚拟的火电机组中进行参数调整，通过预建立的模型找到最佳的调频参数，以实现调频优化，具有智能化程度高、准确率高和效率高的优点。
Description
技术领域
本发明属于火力发电技术领域，具体涉及一种大扰动火电机组调频优化控制系统。
背景技术
火力发电机组是以煤炭、油类或可燃气体等为燃料，加热锅炉内的水，使之增温，再用有一定压力的蒸气推动气轮方式发电的机组。
专利申请号为CN201911041345.0A的专利公开了一种储能联合火电参与电网二次调频的控制方法。首先按照电源类型将火电机组与储能电站划分为两个控制组；然后根据火电机组爬坡速率及调节能力与电网调频需求的匹配情况进行二者的协调分配；最后进行储能组内各场站间的SOC均衡管理。本发明方法还提出了各储能站调节限值修正、基点调整和SOC矫正控制策略，进行储能SOC的健康管理；对目前储能站的分散布局接入电网、集中调控需求提供了有益的解决方案，是对电网二次调频系统功能的完善和深化。其技术核心在于通过能源调节的方式来进行电网频率的调节，这种方式虽然能够实现一定程度的调节，但无法针对具体情况进行优化，且调节的过程也给予SOC的管理，从而使得调节的效果不佳。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种大扰动火电机组调频优化控制系统，本发明通过对火电机组中各个设备的参数进行采集，然后模拟出虚拟的火电机组，再在虚拟的火电机组中进行参数调整，通过预建立的模型找到最佳的调频参数，以实现调频优化，具有智能化程度高、准确率高和效率高的优点。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种大扰动火电机组调频优化控制系统，所述系统包括：数据采集部分，数据处理部分，虚拟模拟部分，故障分析部分，优化控制部分；所述数据采集部分，配置用于采集火电机组的运行数据和物理参数；所述数据预处理部分，配置用于对运行数据进行基于数据去噪的数据预处理，得到运行预处理数据；所述虚拟模拟部分，配置用于基于物理参数进行数据建模，以生成火电机组对应的虚拟火电机组；所述故障分析部分，配置用于将运行预处理数据作用于虚拟火电机组，同时对运行预处理数据中的每一类数据进行排序，按照排序的顺序依次基于变量扰动模型调整每一类数据中每个数据的值，并记录调频结果，最后将所有的调频结果代入故障分析模型以得到每一类数据的变化趋势与故障发生率的故障映射关系；所述优化控制部分，配置用于基于故障映射关系，在运行预处理数据的基础上找到每一类数据中的每一个数据的最佳值，使用所有的最佳值进行火电机组调频优化。
进一步的，所述数据采集部分包括：数据输入器和传感器组；所述数据输入器配置用于录入物理参数；所述传感器组配置用于实时采集火电机组的运行数据。
进一步的，所述数据预处理部分包括：首先将实时采集到的火电机组的运行数据按照类别进行划分，得到多个不同类别的子数据集；将每个子数据集作为一个同一个矩阵的不同行，每个子数据集中的每个数据的值作为矩阵的一个元素，若子数据集中的数据的个数小于矩阵的长，则用0值补齐该行中的空白元素；将矩阵转换为离散集；将离散集分解成若干个不存在交集的子集，代入携带有半变差范值的模型；根据预置变量分解策略，将所述携带有半变差范值的模型进行变换；基于交替方向乘子法算法，将变换后的模型进行重构转换；并行化迭代求解重构转换后的模型，得到去噪后的数据。
进一步的，所述携带有半变差范值的模型如下：
其中，||||Fourier与||||Half分别表示傅里叶范值与半变差范值，λ为正参数，X为矩阵，Y为离散集，由矩阵转换得到，也为一个矩阵，K为矩阵的秩。
进一步的，所述根据预置变量分解策略，将所述携带有半变差范值的模型进行变换，包括：将所述携带有半变差范值的模型中的范值项分解为若干项，其中，每一项中的每个组成元素均不耦合于其所在所述子集中的其它组成元素；将分解后的携带有半变差范值的模型进行变换；所述若干项的数量与所述若干个的数量相同。
进一步的，所述故障分析部分基于变量扰动模型调整每一类数据中每个数据的值的方法包括：将每一类数据中每个数据的值代入变量扰动模型，得到每个数据的值对应的两个派生值，分别为增益派生值和减益派生值；所述增益派生值表征了在大扰动影响下的数据的增益值；所述减益派生值表征了在大扰动影响下的数据的减益值。
进一步的，所述变量扰动模型使用如下公式进行表示：Num＝0.34exp(D-2.5)*lg(1+G|R)；其中，Num表示得到的增益派生值或减益派生值；|表示择一取值运算；当取值为G时，计算得到的Num表示增益派生值；当取值为R时，计算得到的Num表示减益派生值。
进一步的，所述虚拟模拟部分包括：火电机组模组单元和参数调整单元；所述火电机组模组单元中存储有火电机组的模组数据，以供调用；所述参数调整单元，配置用于调整每个火电机组的模组的数据，以进行火电机组的模拟。
进一步的，所述故障分析模型包括两个字模型，分别为数值变化模型和故障率变化模型；所述数值变化模型配置用于判断每一类数据的变化趋势；所述故障率变化模型配置用于判断故障率的变化趋势；所述故障分析模型根据每一类数据的变化趋势与故障率的变化趋势得到故障映射关系。
进一步的，所述故障分析模型使用如下公式表示：
本发明的一种大扰动火电机组调频优化控制系统，具有如下有益效果：
1.准确率高：本发明基于火电机组的数据特点，对采集到的火电机组的运行数据进行基于半变差范值的去噪，以去除数据在采集过程中或者传输过程中产生的无效数据，提升了后续进行调频优化的准确率，提升了调频优化的效果。
2.效率高：本发明在进行调频优化时，通过模拟的虚拟火电机组来实现，在实现过程中，并未通过预设数据的方式来进行调频优化，而是针对实时的运行数据来进行，可以提升优化效果；同时，使用扰动变量模型来得到两个相反变化趋势的派生值，以得到更加准确的故障映射关系，以找到最优的数值，然后进行调频优化，整个过程无须人工进行参与，提升了效率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的大扰动火电机组调频优化控制系统的系统结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1所示，一种大扰动火电机组调频优化控制系统，所述系统包括：数据采集部分，数据处理部分，虚拟模拟部分，故障分析部分，优化控制部分；所述数据采集部分，配置用于采集火电机组的运行数据和物理参数；所述数据预处理部分，配置用于对运行数据进行基于数据去噪的数据预处理，得到运行预处理数据；所述虚拟模拟部分，配置用于基于物理参数进行数据建模，以生成火电机组对应的虚拟火电机组；所述故障分析部分，配置用于将运行预处理数据作用于虚拟火电机组，同时对运行预处理数据中的每一类数据进行排序，按照排序的顺序依次基于变量扰动模型调整每一类数据中每个数据的值，并记录调频结果，最后将所有的调频结果代入故障分析模型以得到每一类数据的变化趋势与故障发生率的故障映射关系；所述优化控制部分，配置用于基于故障映射关系，在运行预处理数据的基础上找到每一类数据中的每一个数据的最佳值，使用所有的最佳值进行火电机组调频优化。
具体的，物理参数为火电机组中各个模组或者设备的物理参数，通过获取这些参数，可以直接生成虚拟的火电机组。然后直接在模拟的虚拟的火电机组中用运行参数进行驱动，即可实现火电机组的虚拟化运行，然后在虚拟化运行的火电机组中找到最佳的参数，以进行调频优化，这样可以避免直接对设备进行操作，降低成本。
实施例2
在上一实施例的基础上，所述数据采集部分包括：数据输入器和传感器组；所述数据输入器配置用于录入物理参数；所述传感器组配置用于实时采集火电机组的运行数据。
具体的，传感器组采集的是运行数据，因为火电机组在运行过程中会产生各种各样的数据，只需要对需要采集的数据的部分设置传感器即可。
实施例3
在上一实施例的基础上，所述数据预处理部分包括：首先将实时采集到的火电机组的运行数据按照类别进行划分，得到多个不同类别的子数据集；将每个子数据集作为一个同一个矩阵的不同行，每个子数据集中的每个数据的值作为矩阵的一个元素，若子数据集中的数据的个数小于矩阵的长，则用0值补齐该行中的空白元素；将矩阵转换为离散集；将离散集分解成若干个不存在交集的子集，代入携带有半变差范值的模型；根据预置变量分解策略，将所述携带有半变差范值的模型进行变换；基于交替方向乘子法算法，将变换后的模型进行重构转换；并行化迭代求解重构转换后的模型，得到去噪后的数据。
具体的，因为物理参数是固定的，所以不需要进行去噪处理。但运行参数在传输过程中或者采集过程中都会产生各种各样的误差。且由于火电机组的数据具备自身的特殊性。比如在运行过程中，数据的值是浮动的，而是在一定范围内跳转，所以采集到的每一类数据中均包括多个数据，而这些数据彼此之间存在一定的归一化中心，如果简单的去噪，则难度非常大，不容易识别异常数据。所以通过生成离散矩阵的方式，然后通过半变差模型来进行，则可以提升去噪的效果。
实施例4
在上一实施例的基础上，所述携带有半变差范值的模型如下：
其中，||||Fourier与||||Half分别表示傅里叶范值与半变差范值，λ为正参数，X为矩阵，Y为离散集，由矩阵转换得到，也为一个矩阵，K为矩阵的秩。
实施例5
在上一实施例的基础上，所述根据预置变量分解策略，将所述携带有半变差范值的模型进行变换，包括：将所述携带有半变差范值的模型中的范值项分解为若干项，其中，每一项中的每个组成元素均不耦合于其所在所述子集中的其它组成元素；将分解后的携带有半变差范值的模型进行变换；所述若干项的数量与所述若干个的数量相同。
具体的，本发明中定义的半变差函数为变差函数的变形。变差函数的函数表达式为：
从公式可以看出，变差函数揭示了距离h的空间两位置，其地质变量取值的相似度。r(u,h)越小，两位置处的属性参数取值就越接近，反之则说明差异较大。变差函数可以定量的表征变异程度。
在二阶平稳条件下，有：
而在本发明中，调整变差函数的空间两位置的距离为一半，以得到半变差函数。
实施例6
在上一实施例的基础上，所述故障分析部分基于变量扰动模型调整每一类数据中每个数据的值的方法包括：将每一类数据中每个数据的值代入变量扰动模型，得到每个数据的值对应的两个派生值，分别为增益派生值和减益派生值；所述增益派生值表征了在大扰动影响下的数据的增益值；所述减益派生值表征了在大扰动影响下的数据的减益值。
具体的，通过设置两个派生值，可以在后续的变量扰动模型中，通过代入两个派生值，以此检测变化趋势。
实施例7
在上一实施例的基础上，所述变量扰动模型使用如下公式进行表示：Num＝0.34exp(D-2.5)*lg(1+G|R)；其中，Num表示得到的增益派生值或减益派生值；|表示择一取值运算；当取值为G时，计算得到的Num表示增益派生值；当取值为R时，计算得到的Num表示减益派生值。
实施例8
在上一实施例的基础上，所述虚拟模拟部分包括：火电机组模组单元和参数调整单元；所述火电机组模组单元中存储有火电机组的模组数据，以供调用；所述参数调整单元，配置用于调整每个火电机组的模组的数据，以进行火电机组的模拟。
具体的，传统的电网调频主要包含一次调频和二次调频，二次调频也称为自动发电控制(Automatic Generation Control，AGC)，通过实时调节电网中调频电源的有功出力，实现对电网频率及联络线功率的恒定控制。由于不同地区的电源结构差异较大，区域电网呈现的调频能力和效率不尽相同，尤其近年来随着智能电网的发展和新能源场站大规模接入电力系统，电网对不同类型电源的优化调度与系统调频品质提出了更高的要求。
当前电网火电机组仍为主要调频电源，但是火电机组为旋转机械器件，受机械惯性和磨损等作用，影响电网安全与电能品质。同时，火电机组响应时滞长，不适合参与较短周期的调频控制。近年来，利用储能系统参与电网调频，已受业界广泛关注。近期发展起来的储能技术包括锂离子电池、飞轮储能、超级电容、纳硫电池、钒液流电池等，在使用寿命、容量规模化、运行可靠性、系统制造成本等方面已经获得了突破，具备了工程应用的基础条件。
实施例9
在上一实施例的基础上，所述故障分析模型包括两个字模型，分别为数值变化模型和故障率变化模型；所述数值变化模型配置用于判断每一类数据的变化趋势；所述故障率变化模型配置用于判断故障率的变化趋势；所述故障分析模型根据每一类数据的变化趋势与故障率的变化趋势得到故障映射关系。
具体的，建立的映射模型可以非常容易的得到两者的关系，以此找到最优值。
实施例10
在上一实施例的基础上，所述故障分析模型使用如下公式表示：
其中，Tr为每一类数据的变化趋势；To为故障率的变化趋势；/>
为故障率变化模型；p为故障率；Di为每一类数据中的每个数据的值；n为每一类数据中数据的个数。
具体的，Di为每一类数据中的每个数据的值，其包括两个派生值，在实际中，需要分别代入每个派生值。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变。例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。
Claims (10)
1.一种大扰动火电机组调频优化控制系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集部分，数据处理部分，虚拟模拟部分，故障分析部分，优化控制部分；所述数据采集部分，配置用于采集火电机组的运行数据和物理参数；所述数据预处理部分，配置用于对运行数据进行基于数据去噪的数据预处理，得到运行预处理数据；所述虚拟模拟部分，配置用于基于物理参数进行数据建模，以生成火电机组对应的虚拟火电机组；所述故障分析部分，配置用于将运行预处理数据作用于虚拟火电机组，同时对运行预处理数据中的每一类数据进行排序，按照排序的顺序依次基于变量扰动模型调整每一类数据中每个数据的值，并记录调频结果，最后将所有的调频结果代入故障分析模型以得到每一类数据的变化趋势与故障发生率的故障映射关系；所述优化控制部分，配置用于基于故障映射关系，在运行预处理数据的基础上找到每一类数据中的每一个数据的最佳值，使用所有的最佳值进行火电机组调频优化。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据采集部分包括：数据输入器和传感器组；所述数据输入器配置用于录入物理参数；所述传感器组配置用于实时采集火电机组的运行数据。
3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述数据预处理部分包括：首先将实时采集到的火电机组的运行数据按照类别进行划分，得到多个不同类别的子数据集；将每个子数据集作为一个同一个矩阵的不同行，每个子数据集中的每个数据的值作为矩阵的一个元素，若子数据集中的数据的个数小于矩阵的长，则用0值补齐该行中的空白元素；将矩阵转换为离散集；将离散集分解成若干个不存在交集的子集，代入携带有半变差范值的模型；根据预置变量分解策略，将所述携带有半变差范值的模型进行变换；基于交替方向乘子法算法，将变换后的模型进行重构转换；并行化迭代求解重构转换后的模型，得到去噪后的数据。
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述携带有半变差范值的模型如下：
其中，|| ||Fourier与|| ||Half分别表示傅里叶范值与半变差范值，λ为正参数，X为矩阵，Y为离散集，由矩阵转换得到，也为一个矩阵，K为矩阵的秩。
5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述根据预置变量分解策略，将所述携带有半变差范值的模型进行变换，包括：将所述携带有半变差范值的模型中的范值项分解为若干项，其中，每一项中的每个组成元素均不耦合于其所在所述子集中的其它组成元素；将分解后的携带有半变差范值的模型进行变换；所述若干项的数量与所述若干个的数量相同。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述故障分析部分基于变量扰动模型调整每一类数据中每个数据的值的方法包括：将每一类数据中每个数据的值代入变量扰动模型，得到每个数据的值对应的两个派生值，分别为增益派生值和减益派生值；所述增益派生值表征了在大扰动影响下的数据的增益值；所述减益派生值表征了在大扰动影响下的数据的减益值。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述变量扰动模型使用如下公式进行表示：Num＝0.34exp(D-2.5)*lg(1+G|R)；其中，Num表示得到的增益派生值或减益派生值；|表示择一取值运算；当取值为G时，计算得到的Num表示增益派生值；当取值为R时，计算得到的Num表示减益派生值。
8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述虚拟模拟部分包括：火电机组模组单元和参数调整单元；所述火电机组模组单元中存储有火电机组的模组数据，以供调用；所述参数调整单元，配置用于调整每个火电机组的模组的数据，以进行火电机组的模拟。
9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述故障分析模型包括两个字模型，分别为数值变化模型和故障率变化模型；所述数值变化模型配置用于判断每一类数据的变化趋势；所述故障率变化模型配置用于判断故障率的变化趋势；所述故障分析模型根据每一类数据的变化趋势与故障率的变化趋势得到故障映射关系。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述故障分析模型使用如下公式表示：
其中，Tr为每一类数据的变化趋势；To为故障率的变化趋势；/>
为故障率变化模型；p为故障率；Di为每一类数据中的每个数据的值；n为每一类数据中数据的个数。
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