[发明专利]一种火电机组能效特征指标基准值的获取方法

权利要求书

1.一种火电机组能效特征指标基准值的获取方法,其特征在于，包括如下步骤:

步骤1、获取火电机组实测运行数据，按照一定采样时间完成数据采集及存储；

步骤2、基于火电运行过程特性，对采集的数据进行稳态筛选，获取机组稳定工况的数据；依据征火电机组外部约束条件的负荷、环境温度和煤质情况的三个边界条件对所述稳定工况进行划分，获取不同稳定工况下的分组数据；

步骤3、对每一稳定工况下的分组数据，分别采用主特征提取方法，选取与火电厂供电碳排放相关的能效特征指标；

步骤4、利用聚类方法，对能效特征指标的历史数据进行多参数同步聚类，确定各工况分组下的特征指标基准值；

步骤5、利用深度学习神经网络建立能效特征指标与供电碳排放的回归模型，预测能效特征指标以基准值运行时供电碳排放的目标值；

步骤6、计算供电碳排放与其基准值的差值，利用系数K对能效特征指标基准值进行调整，指导机组优化运行，所述K表示如下：

其中Δb代表供电碳排放强度与基准值的偏差，b为供电碳排放强度的实际运行值，p为供电碳排放强度在某一时刻对应的功率；K的值大于0时，表示采用数据挖掘确定能效指标基准值指导机组优化运行，可降低机组的供电碳排放强度。

2.根据权利要求1所述的一种火电机组能效特征指标基准值的获取方法,其特征在于，所述步骤1中，采样周期为10s。

3.根据权利要求1所述的一种火电机组能效特征指标基准值的获取方法,其特征在于，所述步骤3中，针对高维输入数据，采用近邻成分分析NCA算法，对每一工况分组下的特征变量分组数据进行提取，统计每一工况分组的特征权重值，将所有工况分组的测点按出现次数多少排序，进行测点筛选，选取与供电碳排放相关的能效特征指标，得到能效特征指标表。

4.根据权利要求1所述的一种火电机组能效特征指标基准值的获取方法,其特征在于，所述步骤4中，根据工况分组的不同组分别进行K-means多参数同步聚类，采用Silhouette聚类评价函数确定最佳聚类数；根据聚类后的结果，选择对应供电碳排放最低的聚类中心作为能效特征指标的基准值，所述能效特征指标的基准值是指机组在当前运行边界条件下，实际可达到的最低供电碳排放对应下的参数值。

5.根据权利要求1所述的一种火电机组能效特征指标基准值的获取方法,其特征在于，所述步骤5中，在计算好供电碳排放的基准值后，带入已经训练好的碳排放回归模型中，得到碳排放在各负荷基准状态下的目标值；在火电机组运行的状态下，保证供电碳排放值低于基准值，即实现了火电机组的优化运行目标。

6.根据权利要求1所述的一种火电机组能效特征指标基准值的获取方法,其特征在于，所述步骤6中，在火电机组的实际运行中，随着能效水平的不断提高，其能效特征指标的实际运行值与基准值的偏差逐渐缩小，根据新的采集数据来定期调整基准值的工况库，以期接近机组当前运行状态下的理论目标值，从而对机组的优化运行进行指导。