一种针对负荷调度的机组控制方法及系统与流程

本技术涉及机组控制，更具体地，涉及一种针对负荷调度的机组控制方法及系统。

背景技术：

1、负荷调度是电力系统中重要的运行管理任务，旨在实现供需平衡、保障电力系统的安全稳定运行和经济性。机组控制是负荷调度的核心技术之一，它通过控制电力机组的出力和调度策略，实现对电力系统负荷的灵活调节和优化。

2、现有技术中，不能准确预测未来负荷情况，导致机组控制精度差，并且不能兼顾经济性要求，使得大量资源浪费

3、因此，如何提高机组控制精度和负荷预测准确性，是目前有待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种针对负荷调度的机组控制方法，用以解决现有技术中机组控制精度和负荷预测准确性低的技术问题。所述方法包括：

2、获取机组负荷数据和运行数据，根据机组运行数据定义每个预设时间段内机组工况等级；

3、将机组负荷数据和运行数据进行时间对齐处理，并将机组负荷数据与机组工况等级相关联；

4、对机组负荷数据进行数据预处理，基于预处理后的机组负荷数据建立每个机组工况等级相对应的时间序列模型；

5、确定机组当前的机组工况等级，并根据该机组工况等级对应的时间序列模型预测机组未来负荷；

6、根据机组未来负荷确定机组目标出力，基于机组目标出力控制机组出力。

7、本技术一些实施例中，根据机组运行数据定义每个预设时间段内机组工况等级，包括：

8、机组运行数据包括运行指标、性能指标、可用性指标和资源利用指标；

9、

10、其中，l为机组工况等级，α1为运行指标对应的权重，q1为运行指标，α2为性能指标对应的权重，q2为性能指标，α3为可用性指标对应的权重，q3为可用性指标，α4为资源利用指标对应的权重，q4为资源利用指标，exp为指数函数，qmax为q1、q2、q3、q4中与各自对应的q10、q20、q30、q40的阈值差值最大者，q10为运行指标阈值、q20为性能指标阈值、q30为可用性指标阈值、q40为资源利用指标阈值，k1为第一常数，k2为第二常数，[]为取整符号。

11、本技术一些实施例中，将机组负荷数据和运行数据进行时间对齐处理，并将机组负荷数据与机组工况等级相关联，包括：

12、根据机组负荷数据构建随时间变化的负荷数据变化曲线，根据运行数据构建随时间变化的运行数据变化曲线；

13、将负荷数据变化曲线和运行数据变化曲线进行时间刻度上的对齐；

14、在运行数据变化曲线上标记出各个时间区间对应的机组工况等级，并将各个时间区间对应的机组工况等级标记在负荷数据变化曲线上，不同时间区间上机组工况等级对应有负荷数据。

15、本技术一些实施例中，对机组负荷数据进行数据预处理，包括：

16、数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据聚合。

17、本技术一些实施例中，在并根据该机组工况等级对应的时间序列模型预测机组未来负荷之后，所述方法还包括：

18、计算时间序列模型预测评价数组n(n1、n2、n3、n4)，其中，n1为均方根误差，n2为平均绝对误差，n3为平均绝对百分比误差，n4为决定系数，赋予这四个评价参数不同的权重，根据权重和评价参数确定综合评价；

19、若n(n1、n2、n3、n4)四种评价参数分别满足对应的评价要求，则如果综合评价满足综合评价要求，则输出未来负荷；

20、若n(n1、n2、n3、n4)四种评价参数不满足对应的评价要求，则构建第一影响数组，根据第一影响数组对未来负荷进行调整，将调整后的未来负荷输出；

21、若n(n1、n2、n3、n4)四种评价参数分别满足对应的评价要求，且综合评价不满足综合评价要求，则构建第二影响数组，根据第二影响数组对未来负荷进行调整，将调整后的未来负荷输出。

22、本技术一些实施例中，构建第一影响数组，根据第一影响数组对未来负荷进行调整，将调整后的未来负荷输出，包括：

23、获取影响时间序列模型的所有因素，将所有因素进行量化处理，比对量化因素与预设影响因素表中每个因素标准值之差；

24、根据差值大小进行排序，并从大到小依次填入第一影响数组中，第一影响数组s1(s1，s2，...，sn)；

25、根据第一影响数组s1(s1，s2，...，sn)和第一影响数组对应的本位权重λ(λ1，λ2，...，λn)确定综合影响量，根据综合影响量对未来负荷进行调整，将调整后的未来负荷输出。

26、本技术一些实施例中，构建第二影响数组，根据第二影响数组对未来负荷进行调整，将调整后的未来负荷输出，包括：

27、获取影响时间序列模型的所有因素，将所有因素进行量化处理，比对量化因素与预设影响因素表中每个因素标准值之差，将差值小于0的因素剔除；

28、根据剩余因素差值大小进行排序，并从大到小依次填入第一影响数组中，第二影响数组x1(x1，x2，...，xn)；

29、根据第二影响数组x1(x1，x2，...，xn)和第二影响数组对应的本位权重μ(μ1，μ2，...，μn)确定综合影响量，根据综合影响量对未来负荷进行调整，将调整后的未来负荷输出。

30、本技术一些实施例中，根据机组未来负荷确定机组目标出力，包括：

31、根据机组未来负荷确定电力市场价格，根据电力市场价格确定目标成本函数，从而确定机组目标出力；

32、

33、其中，cmin为最小目标成本，n为机组数量，ci为第i个机组单位出力成本，vi为第i个机组的出力，m为涉及其它类型成本的机组数量，zj为第j个机组涉及的其它类型单位出力成本之和，bj为第j个机组的出力，c0为固定成本。

34、对应的，本技术还提供了一种针对负荷调度的机组控制系统，所述系统包括：

35、第一模块，用于获取机组负荷数据和运行数据，根据机组运行数据定义每个预设时间段内机组工况等级；

36、第二模块，用于将机组负荷数据和运行数据进行时间对齐处理，并将机组负荷数据与机组工况等级相关联；

37、第三模块，用于对机组负荷数据进行数据预处理，基于预处理后的机组负荷数据建立每个机组工况等级相对应的时间序列模型；

38、第四模块，用于确定机组当前的机组工况等级，并根据该机组工况等级对应的时间序列模型预测机组未来负荷；

39、第五模块，用于根据机组未来负荷确定机组目标出力，基于机组目标出力控制机组出力。

40、通过应用以上技术方案，获取机组负荷数据和运行数据，根据机组运行数据定义每个预设时间段内机组工况等级；将机组负荷数据和运行数据进行时间对齐处理，并将机组负荷数据与机组工况等级相关联；对机组负荷数据进行数据预处理，基于预处理后的机组负荷数据建立每个机组工况等级相对应的时间序列模型；确定机组当前的机组工况等级，并根据该机组工况等级对应的时间序列模型预测机组未来负荷；根据机组未来负荷确定机组目标出力，基于机组目标出力控制机组出力。本技术通过机组运行数据定义每个预设时间段内机组工况等级，从而建立每个工况等级对应的时间序列模型，并以当前工况等级，选择对应的时间序列模型，提高模型的精度和准确性。根据机组未来负荷确定机组目标出力，兼顾经济性，保证了成本较低，提高了机组控制适应性。