一种基于多机组的负荷优化调度方法与系统与流程

本发明属于数据处理，尤其涉及一种基于多机组的负荷优化调度方法与系统。

背景技术：

1、为了满足电网的调峰需求，现有技术方案中往往从单一的火电机组的角度进行负荷调度策略的构建，但是一般来说，对于每一个电厂其一般是由多台机组组成，在响应机组调峰时，也往往是多台机组联合响应调峰需求，因此如何实现对多台机组的联合的优化调度成为亟待解决的技术问题。

2、为了实现多台机组的联合调峰，在发明专利cn113756893a《一种多电厂间多机组联合运行灵活性调节系统》中通过在降负荷运行过程中，储热系统的电加热开关闭合，将多余发电量加热储热介质，减少机组入网电量；升负荷过程中，储热系统向关停机组汽轮发电机组中的给水释热，并产生蒸汽推动关停机组汽轮发电机组的汽轮机做功，增加进网发电功率，但是却存在以下技术问题：

3、忽视了首先考虑通过机组的运行安全性在不同机组的负荷的优化调度，在进行负荷的优化调度时，任意一台机组的负荷波动性超过限定值，不仅会使得机组的经济性变差，同时也会影响机组的使用安全，使得非停等意外事件的发生概率大大增加。

4、在进行负荷的优化调度时，仅仅考虑到上网负荷，而忽视了不同机组的厂用电负荷，现有的厂用电负荷往往是由本机组进行提供，若不能将厂用电负荷作为一个整体调控目标进行不同机组间的灵活调配，则同样无法实现不同机组间的最优的负荷调度。

5、为解决上述技术问题，本技术提供了一种基于多机组的负荷优化调度方法与系统。

技术实现思路

1、为实现本发明目的，本发明采用如下技术方案：

2、根据本发明的一个方面，提供了一种基于多机组的负荷优化调度方法。

3、一种基于多机组的负荷优化调度方法，其特征在于，具体包括：

4、s11获取电厂内部的运行机组的数量，并通过所述电厂内部的运行机组的类型、运行负荷、运行年限进行所述运行机组在不同的调节幅度的机组安全影响值的确定，通过所述运行机组的类型、运行负荷、在不同的调节幅度下的机组剩余负荷、运行机组的数量进行所述运行机组在不同的调节幅度下的调峰安全值的确定；

5、s12通过所述运行机组在不同的调节幅度下的调峰安全值以及机组安全影响值进行所述运行机组在不同的调节幅度下的安全评估函数，并以安全阈值为目标，确定所述运行机组的负荷调节范围；

6、s13获取所述运行机组所在地区的历史负荷数据，并基于所述历史负荷数据确定所述运行机组在未来的预设时间内的预测负荷，并通过所述预测负荷确定所述运行机组的负荷调节范围不满足要求时，基于所述预测负荷对所述运行机组的负荷调节范围进行修正，并将修正后的负荷调节范围作为负荷调节范围；

7、s14将厂用电负荷和调度负荷需求作为待分配负荷，以所述负荷调节范围为约束，以经济收益最大和满足所述待分配负荷为目标，生成厂内的多机组的负荷调度策略。

8、通过所述电厂内部的运行机组的类型、运行负荷、运行年限进行所述运行机组在不同的调节幅度的机组安全影响值的确定，从而实现了从运行机组的运行年限以及不同的运行负荷的角度对不同的调节幅度的机组安全影响值的确定，保证了机组安全影响值的评估的全面性和可靠性。

9、通过所述运行机组的类型、运行负荷、在不同的调节幅度下的机组剩余负荷、运行机组的数量进行所述运行机组在不同的调节幅度下的调峰安全值的确定，从而实现了从运行机组的调峰潜力、机组的数量导致的调峰灵活性的差异等角度对调峰安全值的确定，保证了调峰安全值的确定的准确性。

10、通过首先考虑机组的运行安全性和机组安全影响，再综合考虑厂用电负荷进行经济最优的调度模型的构建，从而避免了原有的仅仅考虑上网负荷导致的负荷调度的灵活性不够高的技术问题以及无法保证机组的运行安全性的技术问题，在保证运行可靠性的基础上，促进了调度的经济性和可靠性。

11、进一步的技术方案在于，所述机组安全影响值确定的具体步骤为：

12、s21获取所述电厂内部的运行机组的类型，并通过所述运行机组的类型和容量将所述运行机组的容量进行划分，得到不同的机组安全影响值的容量划分区间；

13、s22通过所述运行机组的运行负荷，确定所述运行负荷所对应的容量划分区间作为对应划分区间，并根据所述运行负荷的对应划分区间，并结合所述运行机组的负荷调节幅值和运行年限，确定所述运行机组在所述负荷调节幅值的基础机组安全影响值；

14、s23通过所述运行机组的历史负荷在单位时间内的最大波动量和平均波动量、历史负荷在单位时间内的波动量大于预设值的次数，确定所述运行机组的安全影响修正值，并基于所述安全影响修正值确定是否需要对所述基础机组安全影响值进行修正，若是，则进入步骤s24，若否，则将所述运行机组在所述负荷调节幅值的基础机组安全影响值作为所述运行机组在所述负荷调节幅值的机组安全影响值，并通过所述机组安全影响值进行所述运行机组在不同的调节幅度的机组安全影响值的确定；

15、s24获取所述运行机组在最近的设定时间内的历史负荷在单位时间内的最大波动量和平均波动量、在最近的设定时间内的历史负荷在单位时间内的波动量大于预设值的次数，确定所述运行机组的近期安全影响修正值，并结合所述运行机组的安全影响修正值对所述基础机组安全影响值进行修正，得到所述运行机组在所述负荷调节幅值的机组安全影响值，并通过所述机组安全影响值进行所述运行机组在不同的调节幅度的机组安全影响值的确定。

16、进一步的技术方案在于，所述安全影响修正值确定的具体步骤为：

17、s31获取所述运行机组的历史负荷在单位时间内的最大波动量，并根据所述运行机组的历史负荷在单位时间内的最大波动量确定是否需要进行安全影响修正值的构建，若是，则进入步骤s32，若否，则确定无需对所述基础机组安全影响值进行修正；

18、s32获取所述运行机组的历史负荷在单位时间内的波动量大于预设值的次数，并根据所述运行机组的历史负荷在单位时间内的波动量大于预设值的次数确定是否需要进一步评估，若是，则进入步骤s33，若否，则通过所述运行机组的历史负荷在单位时间内的最大波动量进行安全影响修正值的确定；

19、s33获取所述运行机组的历史负荷在单位时间内的平均波动量，并根据所述运行机组的历史负荷在单位时间内的平均波动量确定是否需要进行进一步的评估，若是，则进入步骤s33，若否，则通过所述运行机组的历史负荷在单位时间内的最大波动量以及所述运行机组的历史负荷在单位时间内的波动量大于预设值的次数进行安全影响修正值的确定；

20、s34通过所述运行机组的历史负荷在单位时间内的最大波动量和平均波动量、历史负荷在单位时间内的波动量大于预设值的次数，确定所述运行机组的安全影响修正值。

21、进一步的技术方案在于，基于所述安全影响修正值确定是否需要对所述基础机组安全影响值进行修正，具体包括：

22、获取所述运行机组的安全影响修正值，并当所述运行机组的安全影响修正值大于修正值阈值时，则确定需要对所述基础机组安全影响值进行修正。

23、进一步的技术方案在于，结合所述运行机组的安全影响修正值对所述基础机组安全影响值进行修正，得到所述运行机组在所述负荷调节幅值的机组安全影响值，具体包括：

24、当所述运行机组的近期安全影响修正值大于近期修正值阈值时，所述机组安全影响值的计算公式为：

25、

26、其中s2、s1分别为安全影响修正值、近期安全影响修正值，s2limit为安全影响修正值阈值。

27、当所述运行机组的近期安全影响修正值不大于近期修正值阈值时，所述机组安全影响值的计算公式为：

28、

29、其中s2、s1分别为安全影响修正值、近期安全影响修正值，s2limit为安全影响修正值阈值。

30、进一步的技术方案在于，通过所述运行机组的历史负荷在单位时间内的波动量大于预设值的次数以及历史负荷在单位时间内的最大波动量进行安全影响修正值的确定，具体包括：

31、通过所述运行机组的历史负荷在单位时间内的最大波动量与所述运行机组的历史负荷在单位时间内的平均负荷的比值进行所述运行机组的基础修正量的确定；

32、通过所述运行机组的历史负荷在单位时间内的波动量大于预设值的次数，对所述运行机组的基础修正量进行修正，得到所述运行机组的安全影响修正值。

33、进一步的技术方案在于，所述调峰安全值确定的具体步骤为：

34、s41通过所述运行机组的类型确定所述运行机组在单位时间内的最大调节速率，并基于所述运行机组的运行负荷和调节幅度确定所述运行机组在单位时间内的最大调节幅度和在所述调节幅度下的机组剩余负荷；

35、s42获取所述运行机组所在地区的历史负荷数据，并基于所述历史负荷数据确定所述运行机组在未来的预设时间内的预测负荷的平均值、预测负荷的最大值、预测负荷的波动量，并结合所述运行机组所在地区的天气数据确定所述运行机组在未来的预设时间内的超过预设波动阈值的概率；

36、s43将所述运行机组在未来的预设时间内的超过预设波动阈值的概率作为波动概率，并判断所述波动概率是否大于设定阈值，若是，则进入步骤s44，若否，则基于所述运行机组的数量、运行机组在所述调节幅度下的机组剩余负荷、运行机组在单位时间内的最大调节幅度进行所述运行机组在所述调节幅度下的调峰安全值；

37、s44通过所述运行机组在未来的预设时间内的超过预设波动阈值的概率、所述运行机组的数量、运行机组在所述调节幅度下的机组剩余负荷、运行机组在单位时间内的最大调节幅度进行所述运行机组在所述调节幅度下的调峰安全值的确定。

38、进一步的技术方案在于，基于所述预测负荷对所述运行机组的负荷调节范围进行修正，并将修正后的负荷调节范围作为负荷调节范围，具体包括：

39、通过所述运行机组的负荷调节范围与所述预测负荷的差值进行负荷调节缺额的确定；

40、获取所述负荷调节缺额，并将所述负荷调节缺额按照所述运行机组的运行负荷按比例对所述运行机组的负荷调节范围进行修正，并将修正后的负荷调节范围作为负荷调节范围。

41、进一步的技术方案在于，所述负荷调节策略确定的具体步骤为：

42、s51获取所述厂用电负荷和调度负荷需求进行所述厂内的运行机组的待分配负荷；

43、s52基于所述运行机组在不同负荷下的发电成本和电价进行所述运行机组的经济函数的确定；

44、s53以所述运行机组的经济函数最大为目标，并考虑负荷调节范围和负荷均衡约束，构建寻优模型，生成厂内的多机组的负荷调度策略；

45、其中上述的寻优模型采用改进型遗传算法的寻优模型，具体包括：

46、步骤1设置参数，初始化种群，计算初始种群的适应度；

47、步骤2种群进行交叉变异操作，计算子代适应度、浓度，根据公式

48、

49、s(pi)为个体pi的激励度；f(pi)为pi的适应度；α为权重系数，t、t分别为当前迭代次数、最大迭代次数，用于调节个体适应度和浓度对激励度的影响；

50、选择产生新一代种群；

51、步骤3临时调整变异概率等于交叉概率，种群进行变异交叉操作，计算子代适应度、浓度，根据

52、s(pi)＝αf(pi)+βd(pi)

53、选择产生新一代种群；

54、步骤4根据式

55、

56、

57、其中s(avg)(g)为第g代种群平均激励度；sg(pi)为第g代个体pi的激励度；n表示种群规模；m(g)表示克隆选择出的个体集合；

58、计算免疫选择操作需要选择出的个体数量，并进行免疫选择操作；

59、步骤5计算经免疫选择的个体需要复制出的数量，并进行克隆操作，将上一步骤中复制出的个体进行变异操作，并计算变异后每个个体的适应度，保留适应度最高的克隆变异个体，如果其适应度比原克隆体适应度高就进行替换.否则不替换；

60、步骤6判断是否满足终止条件，若满足输出厂内的多机组的负荷调度策略，并停止迭代，若否，则返回步骤3继续迭代。

61、另一方面，本技术实施例中提供一种基于多机组的负荷优化调度系统，采用上述的一种基于多机组的负荷优化调度方法，具体包括：

62、安全影响值确定模块；调峰安全值确定模块；初始调度范围确定模块；调度范围修正模块；调度策略输出模块；

63、其中所述安全影响值确定模块负责获取电厂内部的运行机组的数量，并通过所述电厂内部的运行机组的类型、运行负荷、运行年限进行所述运行机组在不同的调节幅度的机组安全影响值的确定；

64、所述调峰安全值确定模块负责通过所述运行机组的类型、运行负荷、在不同的调节幅度下的机组剩余负荷、运行机组的数量进行所述运行机组在不同的调节幅度下的调峰安全值的确定；

65、所述初始调度范围确定模块负责通过所述运行机组在不同的调节幅度下的调峰安全值以及机组安全影响值进行所述运行机组在不同的调节幅度下的安全评估函数，并以安全阈值为目标，确定所述运行机组的负荷调节范围；

66、所述调度范围修正模块负责获取所述运行机组所在地区的历史负荷数据，并基于所述历史负荷数据确定所述运行机组在未来的预设时间内的预测负荷，并通过所述预测负荷确定所述运行机组的负荷调节范围不满足要求时，基于所述预测负荷对所述运行机组的负荷调节范围进行修正，并将修正后的负荷调节范围作为负荷调节范围；

67、所述调度策略输出模块负责将厂用电负荷和调度负荷需求作为待分配负荷，以所述负荷调节范围为约束，以经济收益最大和满足所述待分配负荷为目标，生成厂内的多机组的负荷调度策略。