本发明涉及电力工程技术领域,尤其涉及一种关于燃煤机组变负荷性能评测方法及其系统。
背景技术:
随着电力事业的快速发展,自动发电控制(agc)已成为实现电网经济优化运行的重要一步,也是电力技术向高层次发展的必然趋势。在电网agc控制状态下运行的燃煤机组,变负荷速率对于电厂和电网是矛盾的,电厂希望负荷需求平稳,速率越低对机组安全性、稳定性越好;电网则希望电厂机组对负荷的响应性越快越好,就能适应外界电力突发的需求,以确保供电品质的优良。
如今,调度端向发电企业下达的agc指令变化频繁,这要求燃煤机组频繁地进行正反向调节,而燃煤机组热惯性大、响应延时长,这对机组的变负荷性能提出了更高的要求。如何根据电厂agc工况下的有效历史数据,客观综合地测评燃煤机组的变负荷性能,对电厂和电网具很大意义。
技术实现要素:
本发明目的在于提供一种关于燃煤机组变负荷性能评测方法及其系统,以解决现有技术存在的缺陷。
为实现上述目的,本发明提供了一种关于燃煤机组变负荷性能评测方法,包括以下步骤:
s1:获取燃煤机组历史变负荷运行时的参数数据;
s2:建立高斯混合模型以及重合度计算模型;
s3:对参数数据作无量纲化处理,并通过高斯混合模型求得历史工况;
s4:对历史工况与理论工况进行重合度计算得到变负荷性能评测值。
优选地,参数数据包括主汽压力、中间点温度、炉膛压力、给水流量。
优选地,高斯混合模型为:
fi(x)=h(μi,σi)
h(x)=∑h(μi,σi)/4
其中,μ为方差,σ为标准差,i为参数数据量。
优选地,理论工况的概率分布模型为单位脉冲函数δ,且∫h(x)·δ=h(0)。
优选地,重合度计算模型为:
依托于上述方法,本发明还提供了一种关于燃煤机组变负荷性能评测系统,包括:
第一模块:用于获取燃煤机组历史变负荷运行时的参数数据;
第二模块:用于建立高斯混合模型以及重合度计算模型;
第三模块:用于对参数数据作无量纲化处理,并通过高斯混合模型求得历史工况;
第四模块:用于对历史工况与理论工况进行重合度计算得到变负荷性能评测值。
优选地,参数数据包括主汽压力、中间点温度、炉膛压力、给水流量。
优选地,第二模块中的高斯混合模型为:
fi(x)=h(μi,σi)
h(x)=∑h(μi,σi)/4
其中,μ为方差,σ为标准差,i为参数数据量。
优选地,第四模块中理论工况的概率分布模型为单位脉冲函数δ,且∫h(x)·δ=h(0)。
优选地,第二模块中重合度计算模型为:
本发明具有以下有益效果:
1、本发明的关于燃煤机组变负荷性能评测方法,为火电厂提高负荷响应速率提供了可靠依据,而且可以为电网改善agc性能、优化agc指令策略、制定调度策略提供依据,更好地实现了节能调度和安全调度。
2、本关于燃煤机组变负荷性能评测方法综合考虑了机组变负荷性能的制粉、给水、送风和汽机系统的标志参数,计算简单快速,可靠性好,实用性强。
下面将参照附图,对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的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。在附图中:
图1是本发明优选实施例的关于燃煤机组变负荷性能评测方法流程图;
图2是本发明优选实施例的关于燃煤机组变负荷性能评测方法具体步骤流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明,但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
关于燃煤机组变负荷性能评测方法,参见图1和图2,包括以下步骤:
s1:获取燃煤机组历史变负荷运行时的参数数据。
采集电厂历史变负荷运行时的关键参数,包括负荷、主汽压力、中间点温度、炉膛压力和给水流量。变负荷时,主汽压力的变化可综合评价汽机和锅炉的协调特性;中间点温度和给水流量的变化反映锅炉给煤与给水的匹配性能;炉膛压力变化反映燃烧与配风的优劣。
s2:建立高斯混合模型以及重合度计算模型。
建立混合数为4的高斯混合模型。高斯分布的基本公式为:
记fi(x)为(μi,σi),可以得到混合数为4的高斯混合模型:
h(x)=∑h(μi,σi)/4。
实际变负荷与理论变负荷的重合度为:
其中,f(x)为实际变负荷,g(x)为理论变负荷。
由于理论变符合的概率分布模型实际是一个单位脉冲函数δ,且∫δ=1,∫h(x)·δ=h(0)所以h(x)与δ之间的重合度为:
s3:对参数数据作无量纲化处理,并通过高斯混合模型求得历史工况。
将s1步骤获取的主汽压力、中间点温度、炉膛压力、给水流量四个参数进行无量纲处理:
xi=|xi-li|/li,
得到xi,其中,xi为实测的第i个参数值,li为该符合条件下的参数理论值。对于给水流量和主汽压力,理论值可以根据ccs条件下的控制系统设置的负荷-给水流量、负荷-主汽压力曲线求得,中间点温度、炉膛压力则在指令偏置不变的情况下为一定值。对得到的四组样本数据xi,yi,zi,wi分别提取特征值,包括均值μ和标准差σ:
μ=∑xi/n,
将4组参数的特征值组(μi,σi)代入高斯混合模型得到历史工况h(x)。
s4:将历史工况与理论工况进行重合度计算得到变负荷性能评测值。
将历史工况h(x)以及实际工况h(0)代入重合度计算模型得到变负荷性能评测值。
依托于上述方法,本发明还提供了一种关于燃煤机组变负荷性能评测系统,包括:
第一模块:用于获取燃煤机组历史变负荷运行时的参数数据。
第二模块:用于建立高斯混合模型以及重合度计算模型。
第三模块:用于对参数数据作无量纲化处理,并通过高斯混合模型求得历史工况。
第四模块:用于对历史工况与理论工况进行重合度计算得到变负荷性能评测值。
优选地,参数数据包括主汽压力、中间点温度、炉膛压力、给水流量。
优选地,第二模块中的高斯混合模型为:
fi(x)=h(μi,σi)
h(x)=∑h(μi,σi)/4
其中,μ为方差,σ为标准差,i为参数数据量。
优选地,第四模块中理论工况的概率分布模型为单位脉冲函数δ,且∫h(x)·δ=h(0)。
优选地,第二模块中重合度计算模型为:
以某电厂600mw等级火电机组为例,取其在同一天内相隔4小时的两次变负荷历史数据,分别对其变负荷性能进行测评。分别称两次过程为过程1和过程2,过程1机组负荷从450mw升至500mw,历时6分40秒;过程2机组负荷从500mw升至550mw,历时5分50秒。每一秒采集一组参数,过程1共得到400组样本空间,过程2得到350组样本空间。并借助matlabr2015进行数据处理,包括数据的导入,数据的无量纲处理,样本的均值和方差提取,函数的四则运算、积分运算。
以下展示的是两次过程中第2分钟30秒的10组样本参数;
过程1:
过程2:
依据公式对过程1的400组数据、过程2的350组数据无量纲处理,并分别提取四个参数的特征值为:
导入变负荷性能评测模型,求得c1=0.862,c2=0.834,从评测值可以看出,两次变负荷过程都比较良好,并且变负荷过程1优于过程2。
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。