一种火电机组AGC性能指标优化方法及其装置与流程

技术特征：
1.一种火电机组agc性能优化方法及其装置，其特征在于包括如下步骤：s1、获取待优化火电机组历史数据；s1-1、获取火电机组中锅炉的煤量指令值cv、风量指令值wv、主蒸汽压力sp、主蒸汽温度st、实际负荷al；其中，cv、wv、sp、st、al均为带时序数据值，均为浮点数；s1-2、使用数据获取模块按照时间间隔t将第s1-1步骤中获取的数据收集汇总；s1-3、数据存储模块将数据以时间戳为主键存储在数据库中；s2、数据预处理模块对历史数据进行预处理，使用随机森林算法得到影响锅炉性能的高关联度输入变量，对这些变量进行预处理，以时间戳为主键，建立锅炉性能特征输入向量v并存储在数据库中；s3、将经过数据处理的锅炉性能特征输入向量v输入到多元线性回归和机器学习算法中，训练出锅炉性能模型，利用平均百分比误差mpe和加权平均绝对百分比误差wmape来衡量模型的准确性；s4、将锅炉主蒸汽压力sp和主蒸汽温度st的数据输入到非线性回归和机器学习算法中，训练出火电机组电机性能模型，利用平均百分比误差mpe和加权平均绝对百分比误差wmape来衡量模型的准确性；s5、获取火电机组当前的生产参数，包括主蒸汽压力sp、主蒸汽温度st、机组实际负荷al，将其输入锅炉性能模型和火电机组电机性能模型，应用遗传算法计算输入变量煤量指令值cv、风量指令值wv，获得最优的火电机组agc调节性能综合指标kp；将计算得到的煤量指令值cv、风量指令值wv作为指令值发送到机组，指导锅炉下一个时间节点内的加煤量和供风量。2.根据权利要求1所述的一种火电机组agc性能优化方法，其特征在于：步骤s1所述时间间隔t不小于1800秒。3.根据权利要求1所述的一种火电机组agc性能优化方法，其特征在于：步骤s2的具体过程如下：s2-1、将获取的历史数据以秒为单位取值，遇到缺失值，采用插值方法补全；s2-2、采用随机森林算法，通过计算输入变量重要性评价指标值，找到与主蒸汽压力sp和主蒸汽温度st关联性最高的输入变量为煤量指令值cv、风量指令值wv；s2-3、以时间戳为主键，构建锅炉性能特征输入向量v：v＝(cv
t
，cv
t-1
，...，cv
t-t
，wv
t
，wv
t-1
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，sp
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t-1
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)其中，cv
t
是t时刻的煤量指令，cv
t-1
是t时刻前1秒钟的煤量指令，cv
t-t
是t时刻前t秒钟的煤量指令；wv
t
是t时刻的风量指令，wv
t-1
是t时刻前1秒钟的风量指令。sp
t
是t时刻的主蒸汽压力值，sp
t-1
是t时刻前1秒的主蒸汽压力值。st
t
是t时刻的主蒸汽压力值，st
t-1
是t时刻前1秒的主蒸汽压力值；s2-4、对输入变量进行数据预处理；s2-5、将输入向量存储到数据库中。4.根据权利要求1所述的一种火电机组agc性能优化方法，其特征在于：步骤s3的具体过程如下：s3-1、从数据库中读取全部锅炉性能特征输入向量v；
s3-2、将特征向量输入到多元线性回归和机器学习算法中，训练出锅炉性能模型，算法回归模型为：e1＝f(cv
t
，cv
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，wv
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是t时刻的煤量指令，cv
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是t时刻前1秒钟的煤量指令，cv
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是t时刻前t秒钟的煤量指令，wv
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是t时刻的风量指令，wv
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是t时刻前1秒钟的风量指令，sp
t
是t时刻的主蒸汽压力值，sp
t-1
是t时刻前1秒的主蒸汽压力值，st
t
是t时刻的主蒸汽压力值，st
t-1
是t时刻前1秒的主蒸汽压力值；s3-3、锅炉性能模型保存为模型文件，输入当前煤量指令值cv、风量指令值wv值通过e1计算得到主蒸汽压力sp和主蒸汽温度st值，并保存到数据库，将该计算结果与真实的主蒸汽压力、温度值进行比较，计算e1误差；利用e1可以计算输入变量值得到的主蒸汽压力、温度值，同时限制主蒸汽压力sp和主蒸汽温度st的最佳区间，主蒸汽压力sp处于13至16.7mpa之间、主蒸汽温度st处于533至543摄氏度之间。5.根据权利要求1所述的一种火电机组agc性能优化方法，步骤s4的具体过程如下：s4-1、从数据库中读取主蒸汽压力值和主蒸汽温度值；s4-2、采用非线性回归和机器学习算法，训练出火电机组电机性能模型e2：e2＝f(al
t
，al
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是t时刻的实际负荷，al
t-1
是t时刻前1秒钟的机组实际负荷，al
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是t时刻前t秒钟的实际负荷，sp
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是t时刻的主蒸汽压力值，sp
t-1
是t时刻前1秒的主蒸汽压力值，st
t
是t时刻的主蒸汽压力值，st
t-1
是t时刻前1秒的主蒸汽压力值；e2代表输入的主蒸汽压力、温度值与机组实际负荷之间的回归模型，利用e2计算机组的实际负荷，并通过实际负荷计算其agc调节性能指标；s4-3、火电机组电机性能模型保存为模型文件，实际负荷值保存到数据库。6.根据权利要求1所述的一种火电机组agc性能优化方法，步骤s5的具体过程如下：s5-1、根据火电机组实际工况条件，确定限制条件，包括：300mw火电机组处于安全生产状态时主蒸汽压力上限为16.7mpa，主蒸汽压力下限为13mpa，、主蒸汽温度上限为543摄氏度、主蒸汽温度下限为533摄氏度、机组负荷上限330mw、机组负荷下限128mw、主蒸汽压力每秒之间波动值小于0.5mpa；s5-2、采用遗传算法计算最优的火电机组性能指标：首先使用遗传算法时首先对输入变量进行二进制编码，初始化种群后建立适应度函数和选择函数，通过交叉和变异，计算满足最优agc调节综合性能指标的种群，并停止计算，得到下一个时间点的机组负荷；s5-3、求解在达到最优的火电机组性能指标时，煤量指令值cv、风量指令值wv。7.一种火电机组agc性能优化装置，其特征在于：包括数据获取模块、数据存储模块、数据预处理模块、机组性能训练模块、机组性能优化模块，其中：数据获取模块，获取火电机组中锅炉的煤量指令值cv、风量指令值wv、主蒸汽压力sp、主蒸汽温度st、实际负荷al，并按时间间隔t汇总；其中，cv、wv、sp、st、al均为带时序数据值，均为浮点数；数据存储模块，用于将数据以时间戳为主键存储在数据库中，时间戳应以秒为单位；数据预处理模块，用于进行数据清洗、数据插值，并选择高关联度输入变量；对缺失数
据进行插值计算，补全缺失的部分数据；采用随机森林算法计算得到高关联度输入变量；机组性能训练模块，用于将特征向量输入算法，并建立输入变量与主蒸汽模型e1、主蒸汽与机组负荷模型e2；；机组性能优化模块，将模型e1、e2输入到遗传算法中，求解在达到最优的火电机组性能指标时，煤量指令值cv、风量指令值wv，将计算得到的煤量指令值cv、风量指令值wv作为指令值发送到机组，指导锅炉下一个时间节点内的加煤量和供风量。

技术总结
本发明公开了一种火电机组AGC性能指标优化方法及其装置，涉及火力发电技术领域。针对待优化火电机组，获取火电机组中锅炉、电机在不同工况下的煤量指令、风量指令、有功功率等数据得到历史数据集；然后对历史数据进行预处理，得到与锅炉性能关联性最高的输入向量；将煤量指令、风量指令等特征向量输入多元线性回归和机器学习算法，计算得到锅炉燃烧性能模型；将锅炉的主蒸汽压力、主蒸汽温度等特征向量输入非线性回归模型，计算得到电机性能模型；在实际工况的限制条件下，基于数据驱动应用优化算法计算优化之后的电机性能指标，并求解该条件下的输入向量。应用本发明，能实现对火电机组AGC性能的优化，并找到最佳的控制器参数。参数。


技术研发人员：陈宇 孙延贞 于忠清
受保护的技术使用者：青岛洪锦智慧能源技术有限公司
技术研发日：2022.03.07
技术公布日：2022/6/4