[发明专利]发电机组的热电负荷分配方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供了一种发电机组的热电负荷分配方法、装置及电子设备，涉及火力发电技术领域，上述方法包括：获取发电机组的目标历史数据；其中，目标历史数据为发电机组在稳态下的历史运行数据；基于目标历史数据确定发电机组的煤耗特性方程；确定发电机组的约束条件，基于约束条件及煤耗特性方程计算发电机组的最小总煤耗量对应的热负荷和电负荷。本发明从发电机组的成本端考虑热电负荷分配变化时对发电机组经济性的影响，可以有效降低发电机组的总煤耗量。

技术领域

本发明涉及火力发电技术领域，尤其是涉及一种发电机组的热电负荷分配方法、装置及电子设备。

背景技术

火力发电机组是以煤炭、油类或可燃气体等为燃料，加热锅炉内的水，使之增温，再用有一定压力的蒸气推动气轮方式发电的机组。随着用户供电需求的增长，电力机组也逐渐趋于大型化。与此同时，由于风电水电等可再生新能源无法提供热力服务，因此许多大型煤电发电机组既要承担电网调峰的责任，又要承担供热服务。因此，如何通过优化热电负荷分配，降低机组平均煤耗成为需要考虑的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种发电机组的热电负荷分配方法、装置及电子设备，能够有效降低发电机组的总煤耗量。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种发电机组的热电负荷分配方法，包括：获取发电机组的目标历史数据；其中，所述目标历史数据为所述发电机组在稳态下的历史运行数据；基于所述目标历史数据确定所述发电机组的煤耗特性方程；确定所述发电机组的约束条件，基于所述约束条件及所述煤耗特性方程计算所述发电机组的最小总煤耗量对应的热负荷和电负荷。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述获取发电机组的目标历史数据的步骤，包括：获取所述发电机组的历史运行数据；基于所述发电机组的供热抽气量和机组发电量进行工况划分，得到多组机组工况；基于滑窗算法及稳态工况判据对所述历史运行数据进行数据筛选，确定所述发电机组在各所述机组工况下的目标历史数据。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述基于滑窗算法及稳态工况判据对所述历史运行数据进行数据筛选，确定所述发电机组在各所述机组工况下的目标历史数据的步骤，包括：获取所述发电机组在各所述机组工况下的历史运行数据；利用预设的时间宽窗在各所述机组工况下的历史运行数据中，以预设的时间滑步进行滑动；将各所述预设的时间宽窗内满足所述稳态工况判据的历史数据作为目标历史数据。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述稳态工况判据包括：所述发电机组的主蒸汽温度、主蒸汽压力、再热蒸汽温度和再热蒸汽压力在所述预设的时间宽窗内均满足对应的稳态阈值。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述热负荷包括机组供热抽气流量；所述基于所述目标历史数据确定所述发电机组的煤耗特性方程的步骤，包括：基于所述发电机组的总煤耗量、电负荷和机组供热抽气流量，建立所述发电机组的煤耗回归模型；基于预设的聚类算法对所述目标历史数据进行聚类运算，得到所述发电机组在各工况下的目标电负荷和目标供热抽气流量；基于所述目标供电负荷和所述目标供热抽气流量对所述煤耗回归模型进行训练，得到所述发电机组的煤耗特性方程。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述预设的聚类算法包括模糊C聚类均值算法。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述确定所述发电机组的约束条件，基于所述约束条件及所述煤耗特性方程计算所述发电机组的最小总煤耗量对应的热负荷和电负荷的步骤，包括：基于广义既约梯度法求解所述煤耗特性方程在满足所述约束条件下的最优解；其中，所述最优解包括所述发电机组在最小总煤耗量下的电负荷和供热抽气流量。