[发明专利]基于系统辨识的火电机组AGC性能考核指标计算与预测方法

权利要求书

1.基于系统辨识的火电机组AGC性能考核指标计算与预测方法，其特征是，包括：

以机组实际运行数据为基础，建立输入为负荷指令和输出为实发功率的一阶延迟惯性模型，采用所建立模型中的参数计算机组AGC性能考核指标；

通过建立机组不同AGC指令值与其对应的机组AGC性能考核指标K₁、K₂、K₃之间的非线性回归模型，利用所建立的非线性回归模型实现对机组AGC考核结果进行预测分析。

2.如权利要求1所述的基于系统辨识的火电机组AGC性能考核指标计算与预测方法，其特征是，在建立所述一阶延迟惯性模型之前，以机组在若干个AGC指令参考值条件下稳定运行时长大于设定时间的实发功率数据为基础，以相应的AGC指令参考值为系统输入，以机组实发功率为系统输出，采用系统辨识方法建立AGC指令与机组实发功率之间的确定性定常线性离散系统模型。

3.如权利要求2所述的基于系统辨识的火电机组AGC性能考核指标计算与预测方法，其特征是，所述系统辨识方法包括但不限于ARX方法、神经网络、最小二乘法及模糊辨识法。

4.如权利要求2所述的基于系统辨识的火电机组AGC性能考核指标计算与预测方法，其特征是，所述一阶延迟惯性模型由确定性定常线性离散系统模型转化而成，以在若干个AGC指令参考值条件下所建立的一阶延迟惯性模型参数分别计算机组的AGC考核指标，包括：调节速率K₁、调节精度K₂和响应时间K₃。

5.如权利要求3所述的基于系统辨识的火电机组AGC性能考核指标计算与预测方法，其特征是，在采用ARX系统辨识方法建立AGC指令与机组实发功率之间的确定性定常线性离散系统模型时，具体方法为：

将AGC指令作为输入，实发功率作为输出，建立自动发电控制系统模型，用差分方程的形式来表示；

对上述差分方程进行Z变换，在零初始条件下输出变量的Z变换对输入变量的Z变换之比则为自动发电控制回路的Z传递函数；

根据位移算子与运算子之间的关系将Z传递函数转换为确定性定常线性系统离散时间模型。

6.如权利要求5所述的基于系统辨识的火电机组AGC性能考核指标计算与预测方法，其特征是，考虑到机组运行过程中会受到不同的随机干扰，因此确定性定常线性系统离散时间模型还应具有随机噪声干扰项，该模型可转换为随机性定常线性系统离散时间模型。

7.如权利要求4所述的基于系统辨识的火电机组AGC性能考核指标计算与预测方法，其特征是，所述调节速率K₁是衡量机组从一个工作点变化到另一个工作点所需要的时间长短，一阶延迟惯性模型输入和输出分别是负荷指令和实发功率，因此其闭环稳态时间可以表征实发功率对负荷指令的调节速率，即：

K₁＝4T_P1

T_P1为闭环稳态时间。

8.如权利要求4所述的基于系统辨识的火电机组AGC性能考核指标计算与预测方法，其特征是，所述一阶延迟惯性模型其静态增益可以表明AGC在调节过程中实发功率对负荷指令的跟随精度，且静态增益计算简单可靠，因此采用静态增益来衡量调节精度，即：

K₂＝K_p

其中，K_p为静态增益。

9.如权利要求4所述的基于系统辨识的火电机组AGC性能考核指标计算与预测方法，其特征是，一阶延迟惯性模型其延迟时间可以表明实发功率对负荷指令的响应快慢，连续系统的延迟时间指响应曲线第一次达到其终值一半所需的时间，因此采用延迟时间参数作为响应时间考核指标，即：

K₃＝T_d

其中，T_d为延迟时间参数。

10.如权利要求4所述的基于系统辨识的火电机组AGC性能考核指标计算与预测方法，其特征是，应用中所获得的考核指标和其对应的负荷指令进行多项式曲线拟合，得到拟合公式中的系数，只要给定AGC指令值，便可通过拟合公式获得机组相应的AGC考核指标，实现对机组AGC性能的预测。