[发明专利]基于诊断模型和大数据的电站智能控制方法、系统及介质

说明书

本发明公开了一种基于诊断模型和大数据的电站智能控制方法、系统及介质，本发明步骤包括采集目标参数及其可控因子的运行值；如果目标参数发生偏差且各个可控因子没有全部在偏差允许区间内，则选择一项不在偏差允许区间内的可控因子作为待调整可控因子，根据其运行值、标杆值计算待调整可控因子的调整目标值；在目标电站中将待调整可控因子调整至调整目标值且进行迭代处理。本发明具有工程上切实可行、成本较低、准确可靠的优点，能为当前机组的运行状态进行诊断，提供全面、及时、准确的优化调整策略，降低人工监视运行的劳动强度和安全风险，确保机组始终在安全、经济、环保的最优状态下运行。

技术领域

本发明涉及燃煤电厂智能运行控制领域，具体涉及一种基于诊断模型和大数据的电站智能控制方法、系统及介质。

背景技术

在当前中国的一次能源构成中，煤电以绝对优势位居首位。截止2017年3月，煤电总装机容量已超过 10 亿千瓦，在接下来的一段时间内，煤电的龙头位置依然无法被其他能源所取代。煤电机组的安全、经济、环保运行关系到社会的稳定发展和人民的美好生活。随着技术的发展，煤电机组的单机容量也不断提升，当前1000MW机组已成为新建主力。机组参数和容量的提升，导致其运行设备和监控测点也愈加繁多复杂，给目前仍以人工监控运行为主的方式带来极大的负担与挑战。对于燃煤电厂而言，准确有效的控制调整策略依赖于运行人员通过自身经验，从庞大复杂的监控数据中判断当前机组的运行状态，从而采取调整措施。但由于运行人员水平的差异，测量数据的繁杂以及各运行参数的相互影响，导致机组很难保持长期在最优状态下运行，同时由于人员精力的有限，更难确保24小时全面及时的优化机组运行状态。因此，如何基于诊断模型和大数据实现电站智能控制，对于解决上述问题具有良好的应用前景，但是具体如何实现，则仍然是一项亟待解决的复杂的系统问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种基于诊断模型和大数据的电站智能控制方法、系统及介质，本发明具有工程上切实可行、成本较低、准确可靠的优点，能为当前机组的运行状态进行诊断，提供全面、及时、准确的优化调整策略，降低人工监视运行的劳动强度和安全风险，确保机组始终在安全、经济、环保的最优状态下运行。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基于诊断模型和大数据的电站智能控制方法，实施步骤包括：

1）预先建立目标电站的诊断模型，所述诊断模型包括目标电站中作为优化目标的目标参数及其相关参数构成的可控因子，并根据目标电站的历史运行数据确定各个目标参数和可控因子的偏差允许区间、唯一标杆值以及用于确定唯一标杆值的边界参数；

2）在目标电站中选定作为优化目标的目标参数；

3）确定目标参数相关的可控因子，并初始化设置目标电站的边界参数；

4）采集目标参数及其可控因子在初始化设置的边界参数下的运行值；

5）判断目标参数的运行值是否在对应的偏差允许区间内，如果是则退出；否则跳转执行下一步；

6）判断各个可控因子的运行值是否均在对应的偏差允许区间内，如果是则退出；否则跳转执行下一步；

7）选择一项运行值不在偏差允许区间内的可控因子作为待调整可控因子；

8）根据待调整可控因子的运行值、标杆值计算待调整可控因子的调整目标值；

9）在目标电站中将待调整可控因子调整至调整目标值，跳转步骤4）。

可选地，步骤7）的详细步骤包括：

步骤7）的详细步骤包括：

7.1）从所有可控因子的运行值中筛选出主控因子的运行值，所述主控因子为目标参数的可控因子中具有强因果联系的相关参数；