基于数据挖掘的机组调峰能力评估方法技术

本发明专利技术公开了基于数据挖掘的机组调峰能力评估方法，包括：获取原始数据：所述原始数据包括：采暖抽汽流量、主蒸汽流量和发电负荷；数据预处理：根据机组运行规程给定的原始数据正常范围，去除停机数据和错误数据；以采暖抽汽流量为基准进行工况划分，得到若干个采暖抽汽流量工况区间；对预处理得到的数据进行标准数据筛选；工况模型构建；根据得到的工况模型，绘制供热工况图；根据得到的工况模型，对不同采暖抽汽流量工况下发电功率和采暖抽汽流量分别进行区间估计。本发明专利技术不仅能实现以抽汽流量估算发电负荷区间的以热定电目标，还能实现以发电负荷估算抽汽流量区间的以电定热目标。

【技术实现步骤摘要】
基于数据挖掘的机组调峰能力评估方法
本专利技术涉及供热机组调峰能力评估领域，特别是涉及基于数据挖掘的机组调峰能力评估方法。
技术介绍
随着电网格局、电源结构的快速变化，国家电网面临着新的形势。新能源的接入比例逐年增高，随机电源的接入给电网的有功、无功调整带来了困难。电网调峰几乎全部由常规火电机组承担，同时可调机组所占比例逐渐降低。火电机组稳定性、可控性高，是电网安全稳定运行的可靠支撑。但火电机组面临环保节能压力、超超临界二次再热机组运行等新形势，所以电网机组需要经常参与变负荷调峰运行，来协调机组发电与供暖需求之间的关系。在变工况运行状态下，电厂机组难以准确地按照设计的供热抽汽工况图进行调控。为了提升电厂机组调峰能力，迫切需要掌握电厂机组实际供热抽汽工况。对于电厂机组调峰能力评估，当前主要有三大类：一是现场试验法，针对确定的机组类型，通过控制变量的方式，调整机组不同工况条件下供热和发电功率参数值，从而确定机组在满足供热条件下，可以承受的发电功率调度区间。这种方法，以实际试验为依据，准确可靠，但是，为了得到完备的汽轮机组热、电负荷关系，需要对现场的每台机组的多种的典型工况以及工况点进行试验，工程量巨大，耗时过长，同时，在试验期间对热、电负荷的调整，势必对热用户和电网调度造成冲击，因此，这种方法在普遍操作性和经济适用性上都不适合推广应用。二是供热工况图法，通过汽轮机制造厂家提供的工况图，可以得到额定工作参数下电功率与主蒸汽流量及抽汽量之间的关系曲线，确定不同供热条件下发电功率的可调范围。这种方法相比于现场试验法，避免了大量的热力试验，使用简单方便，但是也存在很大的不足。首先，目前发电企业采用的抽汽式供热机组多为纯凝汽式机组改造而成，汽轮机制造厂家并没有提供机组供热改造后的供热工况图，因而无法根据原始的工况图确定热、电负荷关系；其次，制造厂家提供的供热工况图反映的是额定工况下的热、电负荷的设计值，但是，实际中，汽轮机运行过程中各个参数要偏离设计值，因此，汽轮机制造厂家提供的工况图就不能准确表征热、电负荷关系。三是数据分析法，基于数据分析的供热机组调峰能力分析方法，无需花费大量人力物力进行现场试验，同时也不需要设计相关的供热工况图，它通过分析挖掘机组大数据样本集，对机组运行工况从整体上梳理划分；然后挖掘机组供热、发电负荷的数据模型从而评估机组调峰能力，输出即符合机组安全运行又能反映机组实际生产能力的调峰区间。当前此类方法应用不多，孙栓柱等人在《基于大数据的供热机组调峰能力研究与应用》一文中，使用Kmeans聚类的方法进行机组工况数据划分。并运用高斯分布概率密度函数工具按照设定的约束条件进行寻优遍历计算，评估特定工况下机组的调峰能力区间。首先该方法使用聚类方法划分工况方法难以保证工况划分的准确性。Kmeans聚类有其固有的缺点：需要人为设定聚类数目、对初始聚类中心敏感等。其次每个工况是否属于高斯分布需要验证，使用高斯分布概率密度函数的可靠性需要提前进行分布的验证。
技术实现思路
本专利技术旨在解决在当前机组调峰方面传统周期性离线试验无法动态监督机组涉网性能的问题以及设计的供热工况图无法准确反映机组实际运行状态的问题。为了弥补现有技术的不足，提供了一种自动划分工况数据、自动构建数据之间的非线性回归关系来实现机组调峰能力评估的方法。本专利技术通过多参数数据分布密度的方法筛选用于建模的理想数据，可以准确刻画机组实际运行状态。本专利技术通过工况分组方法构建非线性、线性回归模型，可以提高机组调峰能力评估的精确度。本专利技术不仅能实现以抽汽流量估算发电负荷区间的以热定电目标，还能实现以发电负荷估算抽汽流量区间的以电定热目标。基于数据挖掘的机组调峰能力评估方法，包括：步骤(1)：获取原始数据：所述原始数据包括：采暖抽汽流量、主蒸汽流量和发电负荷；步骤(2)：数据预处理：根据机组运行规程给定的原始数据正常范围，去除停机数据和错误数据；步骤(3)：以采暖抽汽流量为基准进行工况划分，得到若干个采暖抽汽流量工况区间；进入步骤(5)；步骤(4)：对预处理得到的数据进行标准数据筛选；进入步骤(5)；步骤(5)：工况模型构建；步骤(6)：根据步骤(5)得到的工况模型，绘制供热工况图；步骤(7)：根据步骤(5)得到的工况模型，对不同采暖抽汽流量工况下发电功率和采暖抽汽流量分别进行区间估计。所述步骤(1)获取设定时间范围内的原始数据，所述设定时间范围为1个或多个冬季采暖周期。所述步骤(3)的步骤为：经过检验，采暖抽汽流量的数据分布类型属于正态分布，以等概率分割方法进行工况划分，得到M个采暖抽汽流量工况区间，M为不小于2的整数。所述步骤(4)的步骤为：对采暖抽汽流量、主蒸汽流量和发电负荷分别进行N等份的频次分析，遍历计算每个数值区域范围内样本数据占比，根据样本数据占比来确定每个数值区域范围的样本抽取数目，然后根据每个数值区域范围的样本抽取数目抽取样本数据。所述步骤(5)的步骤为：步骤(51)：对步骤(4)的数据执行以下步骤：根据最小二乘法原理以发电功率为因变量，主蒸汽流量以及采暖抽汽流量为自变量进行非线性关系拟合，确定三者之间的非线性关系；步骤(52)：对步骤(3)得到的每个采暖抽汽流量工况区间内的数据执行以下步骤：步骤(521)：由非线性关系计算得到不同采暖抽汽流量工况下的发电功率与主蒸汽流量的线性关系；步骤(522)：计算每个采暖抽汽流量工况区间内的采暖抽汽流量的加权平均值。所述步骤(6)的步骤为：根据步骤(5)构建不同采暖抽汽流量工况下的发电功率与主蒸汽流量的线性关系绘制供热工况图。步骤(7)中发电功率的区间估计的步骤：步骤(701)：确定采暖抽汽流量条件值；步骤(702)：确定采暖抽汽流量条件值所归属的采暖抽汽流量工况；步骤(703)：计算采暖抽汽流量工况边界条件下的发电功率区间；步骤(704)：根据采暖抽汽流量条件值在采暖抽汽流量工况内的比例位置，计算发电功率的区间。步骤(7)中采暖抽汽流量的区间估计的步骤：步骤(711)：确定发电功率的条件值；步骤(712)：确定发电功率条件值所归属的采暖抽汽流量工况；步骤(713)：确定边界采暖抽汽流量工况条件下的最大发电功率区间；步骤(714)：根据发电功率条件值在采暖抽汽流量工况内的比例位置，计算采暖抽汽流量区间。本专利技术的优点是：(1)以实际机组运行数据为基础，遵从机组运行工况的变化，得到的工况图符合机组实际情况，无须修正，对于实际运行具有真实的指导意义。(2)本专利技术无须复杂的计算过程和试验过程，简单易行。(3)本专利技术不受机组类型、机组性能差异性影响，具有普遍适用性。(4)本专利技术是一种新型的机组调峰能力评估方法，本专利技术通过挖掘电厂机组数据各个参数之间的耦合关系，实现抽汽流量与发电负荷之间的区间映射。(5)本专利技术基于机组实际数据分布特点精确高效地进行数据工况分析，能有效梳理出不同工况之间的转换关系。(6)本专利技术能实现发电设备及运行状况的实时监测监督。实时评价、诊断机组调峰性能，挖掘机组对电网运行支撑潜力。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。图1为本专利技术模型构建过程的流程示意图；图2为采暖抽汽流量数据的累积本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于数据挖掘的机组调峰能力评估方法，其特征是，包括：步骤(1)：获取原始数据：所述原始数据包括：采暖抽汽流量、主蒸汽流量和发电负荷；步骤(2)：数据预处理：根据机组运行规程给定的原始数据正常范围，去除停机数据和错误数据；步骤(3)：以采暖抽汽流量为基准进行工况划分，得到若干个采暖抽汽流量工况区间；进入步骤(5)；步骤(4)：对预处理得到的数据进行标准数据筛选；进入步骤(5)；步骤(5)：工况模型构建；步骤(6)：根据步骤(5)得到的工况模型，绘制供热工况图；步骤(7)：根据步骤(5)得到的工况模型，对不同采暖抽汽流量工况下发电功率和采暖抽汽流量分别进行区间估计。

【技术特征摘要】
1.基于数据挖掘的机组调峰能力评估方法，其特征是，包括：步骤(1)：获取原始数据：所述原始数据包括：采暖抽汽流量、主蒸汽流量和发电负荷；步骤(2)：数据预处理：根据机组运行规程给定的原始数据正常范围，去除停机数据和错误数据；步骤(3)：以采暖抽汽流量为基准进行工况划分，得到若干个采暖抽汽流量工况区间；进入步骤(5)；步骤(4)：对预处理得到的数据进行标准数据筛选；进入步骤(5)；步骤(5)：工况模型构建；步骤(6)：根据步骤(5)得到的工况模型，绘制供热工况图；步骤(7)：根据步骤(5)得到的工况模型，对不同采暖抽汽流量工况下发电功率和采暖抽汽流量分别进行区间估计。2.如权利要求1所述的基于数据挖掘的机组调峰能力评估方法，其特征是，所述步骤(1)获取设定时间范围内的原始数据，所述设定时间范围为1个或多个冬季采暖周期。3.如权利要求1所述的基于数据挖掘的机组调峰能力评估方法，其特征是，所述步骤(3)的步骤为：经过检验，采暖抽汽流量的数据分布类型属于正态分布，以等概率分割方法进行工况划分，得到M个采暖抽汽流量工况区间，M为不小于2的整数。4.如权利要求1所述的基于数据挖掘的机组调峰能力评估方法，其特征是，所述步骤(4)的步骤为：对采暖抽汽流量、主蒸汽流量和发电负荷分别进行N等份的频次分析，遍历计算每个数值区域范围内样本数据占比，根据样本数据占比来确定每个数值区域范围的样本抽取数目，然后根据每个数值区域范围的样本抽取数目抽取样本数据。5.如权利要求1所述的基于数据挖掘的机组调峰能力评估方法，其特征是，所述步骤(...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵岩，路宽，丁俊齐，庞向坤，赵俊，安佰京，高嵩，孟祥荣，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司电力科学研究院，山东鲁能软件技术有限公司，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：山东,37