【技术实现步骤摘要】
一种供热机组热电关系预测方法及装置
本专利技术涉及新能源
，具体涉及一种基于最小二乘支持向量机的供热机组热电关系预测方法及装置。
技术介绍
为了实现节能减排和可持续发展，近几年来我国大力发展风力发电、太阳能发电等可再生能源电力。在这多能源结构的时代，为了能满足人们的生活质量，供热机组作为一种十分环保的供热方式，在多数地区的集中供热中被广泛使用。为了保证安全运行且满足热负荷要求的前提下，充分了解供热机的热电关系，对于缓解电网压力具有十分重要意义。在现有技术中，能够计算供热机组热电关系的方法主要包括：汽轮机热力试验法、工况图分析法以及热力系统计算方法。其中，热力试验法是利用等效热降理论建立供热机组热力曲线的数学模型，并用试验结果修正模型从而确定机组的调峰范围。但是这种方法需要专业人员现场试验，工作量大、耗费时间，且在现场试验期过程中不断调整热负荷和电负荷，对于热网及用户都有一定的影响。工况图分析法是对于供热机组汽轮机的工况图进行回归分析，预测不同采暖抽汽量下供热机组的调峰范围，从而得出供热机组的热电关系。但是这种方法只能适用于有工况图的供热机组，对于没有工况图的...
【技术保护点】
1.一种基于最小二乘支持向量机的供热机组热电关系预测方法，其特征在于，适用于供热机组，包括：基于训练样本预先训练确定的最小二乘支持向量机预测模型，所述训练样本为所述供热机组的运行数据；利用所述最小二乘支持向量机预测模型，预测供热机组不同热负荷下的最大发电功率和最小发电功率，并基于所述预测得到的不同热负荷下的最大发电功率和最小发电功率，得到所述供热机组的热电关系。
【技术特征摘要】
1.一种基于最小二乘支持向量机的供热机组热电关系预测方法，其特征在于，适用于供热机组，包括：基于训练样本预先训练确定的最小二乘支持向量机预测模型，所述训练样本为所述供热机组的运行数据；利用所述最小二乘支持向量机预测模型，预测供热机组不同热负荷下的最大发电功率和最小发电功率，并基于所述预测得到的不同热负荷下的最大发电功率和最小发电功率，得到所述供热机组的热电关系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于训练样本预先训练确定的最小二乘支持向量机预测模型，包括：获取供热机组的运行数据，所述运行数据包括热负荷数据和发电功率；对所述运行数据进行分类，确定不同热负荷下所述供热机组的最大发电功率集合和不同热负荷下所述供热机组的最小发电功率集合；建立最小二乘支持向量机模型；从所述不同热负荷下所述供热机组的最大发电功率集合和不同热负荷下所述供热机组的最小发电功率集合中选取训练样本，训练所述最小二乘支持向量机模型，确定最小二乘支持向量机预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：基于所述最小二乘支持向量机预测模型，预测选取的训练样本的预测结果；将所述预测结果与所述运行数据进行比较，获取每一预测结果的相对误差的绝对值；基于所述每一预测结果的相对误差绝对值计算所有所述预测结果的相对误差的平均值；判断所述相对误差的绝对值和所述相对误差的平均值是否满足预测需求；若不满足，则调整所述最小二乘支持向量机预测模型中的参数进行重新训练，直至确定符合预测需求的最小二乘支持向量机预测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述最小二乘支持向量机预测模型预测选取的训练样本的预测结果，包括：基于所述最小二乘支持向量机预测模型，预测选取的训练样本中不同热负荷下所述供热机组的最大发电功率和最小发电功率。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述利用所述最小二乘支持向量机预测模型，预测供热机组的电功率和热负荷的对应关系，得到所述供热机组的热电关系，包括：利用所述最小二乘支持向量机预测模型对所述供热机组的所有能达到的热负荷进行预测，获取不同热负荷下的最大发电功率和最小发电功率；基于所述不同热负荷下的最大发电功率和最小发电功率，确定所述供热机组的热电关系。6.一种基于最小二乘支持向量机的供热机组...
【专利技术属性】
技术研发人员：王文营，李浩，王兴国，闫晓沛，唐广通，李晓光，
申请(专利权)人：国网河北能源技术服务有限公司，国家电网有限公司，国网河北省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：河北,13
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