基于火电机组调节速率包络线的电网AGC指令优化分配方法及系统与流程

基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配方法及系统
技术领域
1.本技术涉及电网agc指令调度优化技术领域，特别涉及一种基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配方法及系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本技术相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
3.随着我国经济的快速发展，社会对电能的需求不断地增长，电网容量不断扩大，各大电网的峰谷差日趋增大。自动发电控制(automatic generation control,agc)能在大负荷变化或其它干扰下维持系统频率稳定性，是提高电力系统安全性的辅助服务之一。当电能的产生和使用不同步，即存在一个偏差时，控制器根据该偏差产生一个总agc指令，电网调度中心依照某种分配方法将电网agc指令分配给各个机组。各个机组的分散控制系统自动按分配的负荷情况，对锅炉和汽机运行工况进行调整，增大或减小出力以达到负荷指令的要求。经研究发现，机组在不同出力时具有不同的调节速率，即机组调节速率是动态变化的，所以，根据此规律充分发挥大容量火电机组的调峰作用，建立科学合理的负荷指令优化分配方法，对于电网平稳运行具有重要意义。
4.现有的负荷指令优化分配方法存在局限性。首先，大量现有方法没有考虑火电机组实际调节速率；其次，在考虑火电机组调节速率的分配方法中，忽略了火电机组不同出力下火电机组调节速率的差异性，以及该差异性对电网调节时间的重要影响。


技术实现要素：

5.为了解决现有技术的不足，本技术提供了一种基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配方法及系统，基于火电机组输出功率与调节速率的样本集合，通过多项式拟合获得火电机组调节速率包络线，用于描述火电机组输出功率与调节速率的关系，根据火电机组调节速率包络线对电网agc指令进行优化分配，使电网总功率最短时间内跟踪agc指令变化。
6.为了实现上述目的，本技术采用如下技术方案：
7.本技术第一方面提供了一种基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配方法，包括以下步骤：
8.根据火电机组实发功率历史数据，获得火电机组输出功率与对应调节速率的样本集合；
9.根据上述样本集合获得火电机组调节速率包络线；
10.以最短电网agc指令响应时间为优化目标建立负荷指令优化分配模型，根据火电机组调节速率包络线对电网agc指令进行分配。
11.可选地，上述根据火电机组实发功率历史数据，获得火电机组输出功率与对应调节速率的样本集合的步骤，包括：
12.将火电机组实发功率历史数据按时间序列划分成多个数据段，通过每个数据段的实发功率幅值变化量和持续时间的比值计算火电机组调节速率，即
[0013][0014]
其中，δ(m)为第m段数据的实发功率幅值变化量，τ(m)为第m段数据的持续时间；
[0015]
火电机组调节速率r(m)对应的火电机组输出功率为y(n
m
)，记p(m)＝y(n
m
)，根据分段结果得到火电机组输出功率与调节速率的样本集合
[0016]
可选地，上述根据样本集合获得火电机组调节速率包络线的步骤，包括：
[0017]
基于局部密度剔除上述样本集合中的边缘样本点，对筛选后的样本集合采用多项式拟合获得火电机组调节速率包络线。
[0018]
可选地，上述以最短电网agc指令响应时间为优化目标，建立电网agc指令优化分配模型的步骤，包括：建立电网agc指令分配模型如下：
[0019][0020]
以各台火电机组分配的agc指令调整量之和等于电网agc指令调整量为约束条件：
[0021][0022][0023]
其中，t为电网agc指令响应时间，δp
i
为分配给第i台火电机组的agc指令调整量，r
i
为第i台火电机组的调节速率，δp为电网agc指令调整量。
[0024]
可选地，上述电网agc指令响应时间t在数值上等于电网中调节时间最长的火电机组的负荷响应时间，t＝max{t1,t2,
…
,t
i
}，t
i
＝δp
i
/r
i
。
[0025]
可选地，上述以最短电网agc指令响应时间为优化目标建立负荷指令优化分配模型的步骤，还包括：通过拉格朗日乘子法求解电网agc指令分配模型，获得电网agc指令优化分配模型，得到第i台火电机组分配的agc指令调整量为：
[0026][0027]
r
i
为第i台火电机组的调节速率，δp为电网agc指令调整量。
[0028]
可选地，上述根据火电机组调节速率包络线对电网agc指令进行分配的步骤，获得第i台火电机组的agc指令调整量为：
[0029][0030]
其中，r
i
(p)为第i台火电机组输出功率为p时的调节速率，δp为电网agc指令调整量。
[0031]
本技术第二方面提供了一种基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分
配系统。
[0032]
基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配系统，包括：
[0033]
数据处理模块，被配置为：根据火电机组实发功率历史数据，获得火电机组输出功率与对应调节速率的样本集合；
[0034]
动态关系拟合模块，被配置为：根据上述样本集合获得火电机组调节速率包络线；
[0035]
指令分配模块，被配置为：以最短电网agc指令响应时间为优化目标建立负荷指令优化分配模型，根据火电机组调节速率包络线对电网agc指令进行分配。
[0036]
可选地，上述根据火电机组实发功率历史数据，获得火电机组输出功率与对应调节速率的样本集合的步骤，包括：
[0037]
将火电机组实发功率历史数据按时间序列划分成多个数据段，通过每个数据段的实发功率幅值变化量和持续时间的比值计算火电机组调节速率，即
[0038][0039]
其中，δ(m)为第m段数据的实发功率幅值变化量，τ(m)为第m段数据的持续时间；
[0040]
火电机组调节速率r(m)对应的火电机组输出功率为y(n
m
)，记p(m)＝y(n
m
)，根据分段结果得到火电机组输出功率与调节速率的样本集合
[0041]
可选地，上述根据样本集合获得火电机组调节速率包络线的步骤，包括：
[0042]
基于局部密度剔除样本集合中的边缘样本点，对筛选后的样本集合采用多项式拟合获得火电机组调节速率包络线。
[0043]
可选地，上述以最短电网agc指令响应时间为优化目标建立负荷指令优化分配模型的步骤，包括：
[0044]
建立电网agc指令分配模型，电网agc指令分配模型如下：
[0045][0046]
以各台火电机组分配的agc指令调整量之和等于电网agc指令调整量为约束条件：
[0047][0048][0049]
其中，t为电网agc指令响应时间，δp
i
为分配给第i台火电机组的agc指令调整量，r
i
为第i台火电机组的调节速率，δp为电网agc指令调整量。
[0050]
可选地，上述电网agc指令响应时间t在数值上等于电网中调节时间最长的火电机组的负荷响应时间，t＝max{t1,t2,
…
,t
i
}，t
i
＝δp
i
/r
i
。
[0051]
可选地，上述以最短电网agc指令响应时间为优化目标建立负荷指令优化分配模型的步骤，还包括：
[0052]
通过拉格朗日乘子法求解电网agc指令分配模型，获得电网agc指令优化分配模型，得到第i台火电机组分配的agc指令调整量为：
[0053][0054]
r
i
为第i台火电机组的调节速率，δp为电网agc指令调整量。
[0055]
可选地，上述根据火电机组调节速率包络线对电网agc指令进行分配的步骤，获得第i台火电机组的agc指令调整量为：
[0056][0057]
其中，r
i
(p)为第i台火电机组输出功率为p时的调节速率，δp为电网agc指令调整量。
[0058]
本技术第三方面提供了一种介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本技术第一方面所述的基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配方法中的步骤。
[0059]
本技术第四方面提供了一种电子设备，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程序，所述处理器执行所述程序时实现如本技术第一方面所述的基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配方法中的步骤。
[0060]
与现有技术相比，本技术的有益效果是：
[0061]
1、本技术实施例的方法，根据火电机组最大调节速率进行优化调度。由于不同火电机组的调节速率不同，在进行优化分配时，让调节速率强的火电机组承担更多的负荷响应任务，保证在最短时间内完成对电网总负荷指令的响应，在实际电网负荷优化调度方面具有良好的应用价值。
[0062]
2、本技术实施例的方法，充分考虑了不同输出功率条件下火电机组调节速率的差异性。火电机组的调节速率不是固定不变的，即不同出力下火电机组的调节速率不同，基于火电机组历史数据信息估计火电机组出力与火电机组调节速率之间的关系。
附图说明
[0063]
图1为本公开实施例1提供的基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配方法的流程图；
[0064]
图2为本公开实施例2提供的火电机组实发功率的plr结果示意图；
[0065]
图3为本公开实施例2提供的火电机组调节速率与输出功率的集合样本分布图；
[0066]
图4为本公开实施例2提供的火电机组调节速率的包络线图；
[0067]
图5为本公开实施例2提供的火电机组负荷指令响应图。
具体实施方式
[0068]
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本技术所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0069]
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
据本技术的示例性实施方式。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。
[0070]
在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0071]
实施例1：
[0072]
如图1所示，本公开实施例提供了基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配方法，包括以下步骤：根据火电机组实发功率历史数据，获得火电机组输出功率与该输出功率对应调节速率的样本集合；根据上述样本集合获得火电机组调节速率包络线；以最短电网agc指令响应时间为优化目标建立负荷指令优化分配模型，根据火电机组调节速率包络线对电网agc指令进行分配。
[0073]
在一个实施例中，上述根据火电机组实发功率历史数据，获得火电机组输出功率与该输出功率对应调节速率的样本集合的步骤，包括：
[0074]
将火电机组实发功率历史数据按时间序列划分成多个数据段，通过每个数据段的实发功率幅值变化量和持续时间的比值计算火电机组调节速率，即
[0075][0076]
其中，δ(m)为第m段数据的实发功率幅值变化量，τ(m)为第m段数据的持续时间；
[0077]
火电机组调节速率r(m)对应的火电机组输出功率为y(n
m
)，记p(m)＝y(n
m
)，根据分段结果得到火电机组输出功率与调节速率的样本集合
[0078]
在一个实施例中，上述根据样本集合获得火电机组调节速率包络线的步骤，包括：基于局部密度剔除所述样本集合中的边缘样本点，对筛选后的样本集合采用多项式拟合获得火电机组调节速率包络线，即火电机组输出功率与调节速率的关系式。
[0079]
在一个实施例中，上述以最短电网agc指令响应时间为优化目标，建立电网agc指令优化分配模型的步骤，包括：建立电网agc指令分配模型，如下：
[0080][0081]
以各台火电机组分配的agc指令调整量之和等于电网agc指令调整量为约束条件：
[0082][0083][0084]
其中，t为电网agc指令响应时间，δp
i
为分配给第i台火电机组的agc指令调整量，r
i
为第i台火电机组的调节速率，δp为电网agc指令调整量。
[0085]
可选地，电网agc指令响应时间t在数值上等于电网中调节时间最长的火电机组的负荷响应时间，t＝max{t1,t2,
…
,t
i
}，t
i
＝δp
i
/r
i
。
[0086]
在一个实施例中，上述以最短电网agc指令响应时间为优化目标建立负荷指令优化分配模型的步骤，还包括：通过拉格朗日乘子法求解电网agc指令分配模型，获得电网agc指令优化分配模型，得到第i台火电机组分配的agc指令调整量为：
[0087][0088]
r
i
为第i台火电机组的调节速率，δp为电网agc指令调整量。
[0089]
在一个实施例中，根据火电机组调节速率包络线对上述实施例的电网agc指令进行分配，获得第i台火电机组的agc指令调整量为：
[0090][0091]
其中，r
i
(p)为第i台机组输出功率为p时的调节速率，δp为电网agc指令调整量。
[0092]
实施例2
[0093]
本公开实施例提供了基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配方法，包括以下步骤：
[0094]
步骤1：对火电机组实发功率的历史数据进行分段线性表示，将时间序列分成多个短直线段，计算每个数据段的调节速率，得到火电机组输出功率与对应调节速率的样本集合。
[0095]
首先，采用自底向上分段线性表示方法将一段较长的实发功率历史数据时间序列分成m个短数据段：则第m段可描述为其中n
m
为第m段的第一个点，n
m+1
为第m段的最后一个点，m∈[1,m]。那么，第m段数据可以用线性回归模型表示：y(n)＝a
m
+b
m
n+v(n)，其中a
m
和b
m
分别是第m段数据拟合直线的截距和斜率，v(n)是均值为零方差为的高斯白噪声。
[0096]
使函数最小，以产生参数a
m
和b
m
的估计值和即
[0097][0098]
根据最小二乘估计可以得到截距的估计值和斜率的估计值的表达式：
[0099][0100][0101]
其中和分别是第m段数据中y和n的平均值。
[0102][0103][0104]
因此，第m段数据段能被一条直线表示：而分段数m可由“l”法确定，整个序列的损失函数是y(n)和之间的拟合误差总和。
[0105][0106]
该方法将上式中由m和l(m)的“l”型线近似为两条直线，即
[0107][0108][0109]
其中α1、β1、α2、β2为两条直线的未知参数，m0为“l”型线拐点处的分段数。
[0110]
曲线的拐点作为“m”的估计值，记为则
[0111][0112]
其中上界n是时间序列的长度，n
min
是数据段中最小的数据样本，表示向下取整函数，即取不大于自身的最大整数。n
min
的引入基于一个常识，即一个数据段应持续一段时间，例如n
min
h＝300s时，才能分辨出该数据段的任何特征，h为实发功率时间序列的采样周期。
[0113]
火电机组实发功率的plr结果如图2所示，离散点为机组实发功率数据，连续的线段为plr结果。那么，第m段数据的幅值变化量和持续时间可以表示为：
[0114][0115][0116]
其中，h为实发功率时间序列的采样周期，例如1s，δ为幅值变化量，单位为mw，τ的为持续时间，单位为min。
[0117]
则第m段数据估计的火电机组调节速率为：
[0118][0119]
火电机组调节速率r(m)对应的机组出力为y(n
m
)，记p(m)＝y(n
m
)，根据分段结果可以得到火电机组对应当前出力与调节速率的集合
[0120]
步骤2：基于局部密度剔除样本集合中的处于边缘的样本点，对筛选出的样本采用多项式拟合得到火电机组调节速率包络线，确定火电机组输出功率与调节速率的关系式。
[0121]
从概率统计的角度来说，代表火电机组调节速率的样本点一定是多次出现的，因此通过局部密度剔除边缘样本点，从集合中选择具有足够局部密集的点，形成集合s
d
。
[0122]
样本点(r(m),p(m))的局部密度ρ(m)定义为
[0123][0124]
其中d
c
是截止距离，d(m,q)是点(r(m),p(m))和点(r(q),p(q))间的欧式距离。
[0125][0126]
χ(
·
)是一个截止函数，
[0127][0128]
选择具有不小于ρ0的局部密度的点组成集合s
d
，其中ρ0为样本点的局部密度阈值，即
[0129][0130]
集合s
d
中的样本点(r(m),p(m))在r
‑
p平面上展示为具有一定密度的散点图，对于p轴，给定一个窗口宽度ε，确定在窗口宽度内火电机组调节速率r的最大值，通过滑动窗口ε得到k个r
‑
p平面上轮廓散点，散点对应的样本值记为集合
[0131]
对集合中的样本点(r(k),p(k))进行多项式拟合，φ为所有次数不超过f(f≤k)的多项式构成的函数类，现求使得下式的w最小，其中a
f
为次数为f的实发功率的多项式的系数，p
f
为次数为f的实发功率。
[0132]
[0133]
而满足式(14)的称为最小二乘拟合多项式，其中，p
k
为第k个样本点所对应的实发功率，为第k个样本点所对应的实发功率，次数为f，r
k
为第k个样本点所对应的速率。显然为a0,
…
,a
f
,...,a
f
的多元函数，因此上述问题转化为求w＝w(a0,
…
,a
f
,...,a
f
)的极值问题。由多元函数求极值的必要条件，得
[0134][0135]
即
[0136][0137]
式(16)是关于a0,
…
,a
f
,...,a
f
的线性方程组，其系数矩阵是一个对称正定矩阵，故有唯一解，可以解出a
f
(f＝0,...,f)，进而得到火电机组调节速率包络线：
[0138][0139]
记r(p)为火电机组输出功率与变化速率关系式，并定义r
i
(p)为第i台机组输出功率与变化速率关系式。
[0140]
步骤3：为获得最短电网agc指令响应时间时电网agc指令的分配结果，建立如下模型：
[0141][0142]
约束条件：
[0143][0144][0145]
其中，t为电网agc指令响应时间，数值上等于电网中调节时间最长的机组的负荷响应时间，即t＝max{t1,t2,
…
,t
i
}，t
i
＝δp
i
/r
i
，其中δp
i
为分配给第i台火电机组的agc指令调整量，r
i
为第i台火电机组的调节速率，δp为电网agc指令调整量。
[0146]
为处理上述约束，采用拉格朗日乘子法引入拉格朗日算子计算得到上述模型的最优解。记拉格朗日函数
[0147][0148]
对拉格朗日函数求偏导可得
[0149][0150][0151][0152]
由式(22)得
[0153][0154]
由式(23)和式(24)得
[0155][0156]
分配给第i台火电机组的agc指令调整量为
[0157][0158]
根据式(17)所示的火电机组输出功率和调节速率的关系式，得到基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令分配结果。此时，第i台火电机组的agc指令调整量为：
[0159][0160]
以下是本实施例的方法在具体示例中的应用。
[0161]
以某区域电网为例，该区域含有4台火电机组，火电机组参数如表1所示。现电网需要增加100mw功率输出，即δp＝100wm，计算分配到每台火电机组的调节负荷δp
i
，使电网能在最短时间内完成总负荷调整。
[0162]
表1：火电机组参数信息表
[0163]
[0164][0165]
第一步，对火电机组实发功率的历史数据进行分段线性表示，将时间序列分成多个短直线段，计算每个数据段的调节速率，得到火电机组输出功率与该输出功率对应的调节速率的样本集合。以第一台火电机组为例，图3所示为火电机组输出功率与调节速率样本集合的散点图。
[0166]
第二步，基于局部密度剔除样本集合中的处于边缘的样本点，如图3所示的五角星形数据点，筛选出具有一定局部密度的样本点，图4为具有一定局部密度的样本散点图。对筛选出的样本采用多项式拟合得到火电机组调节速率包络线，如图4所示，进而得到火电机组输出功率与调节速率的关系式。同理得到4台火电机组输出功率与调节速率的关系式，如表2所示。
[0167]
表2：机组出力与最大调节速率关系式
[0168]
机组编号机组输出功率与调节速率的关系式火电机组1r1＝
‑
9.21
×
10
‑4p
12
+0.44p1‑
44.72火电机组2r2＝
‑
2.94
×
10
‑4p
22
+0.16p2‑
16.01火电机组3r3＝
‑
0.0028p
32
+1.31p3‑
141.64火电机组4r4＝
‑
0.0028p
42
+1.36p4‑
152.39
[0169]
第三步：以最短电网agc指令响应时间为优化目标，根据火电机组调节速率包络线对电网agc指令进行分配，得到如图5所示的各火电机组负荷指令响应。
[0170]
实施例3：
[0171]
本公开实施例提供了基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配系统，包括：
[0172]
数据处理模块，被配置为：根据火电机组实发功率历史数据，获得火电机组输出功率与对应调节速率的样本集合；
[0173]
动态关系拟合模块，被配置为：根据所述样本集合获得火电机组调节速率包络线；
[0174]
指令分配模块，被配置为：以最短电网agc指令响应时间为优化目标建立负荷指令优化分配模型，根据机组调节速率包络线对电网agc指令进行分配。
[0175]
上述系统的工作方法与上述各实施例提供的基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配方法相同，这里不再赘述。
[0176]
实施例4：
[0177]
本公开实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上述各实施例提供的基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配方法中的
步骤，包括：
[0178]
根据火电机组实发功率历史数据，获得火电机组输出功率与对应调节速率的样本集合；
[0179]
根据所述样本集合获得火电机组调节速率包络线；
[0180]
以最短电网agc指令响应时间为优化目标建立负荷指令优化分配模型，根据火电机组调节速率包络线对电网agc指令进行分配。
[0181]
上述程序实现的方法的详细步骤与上述各实施例提供的基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配方法相同，这里不再赘述。
[0182]
实施例5：
[0183]
本公开实施例提供了一种电子设备，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程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述各实施例提供的基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配方法中的步骤，包括：
[0184]
根据火电机组实发功率历史数据，获得火电机组输出功率与对应调节速率的样本集合；
[0185]
根据所述样本集合获得火电机组调节速率包络线；
[0186]
以最短电网agc指令响应时间为优化目标建立负荷指令优化分配模型，根据火电机组调节速率包络线对电网agc指令进行分配。
[0187]
上述程序实现的方法的详细步骤与上述各实施例提供的基于火电机组调节速率包络线的电网agc指令优化分配方法相同，这里不再赘述。
[0188]
本领域内的技术人员应明白，本技术公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术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。
[0189]
本技术是参照根据本公开实施例的方法、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。
[0190]
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。
[0191]
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。
[0192]
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
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only memory，rom)或随机存储记忆体(random accessmemory，ram)等。
[0193]
以上所述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。