电力辅助服务指标数据分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电力辅助服务指标数据分析方法及装置，该方法包括：根据所述AGC服务数据，以及AGC服务考核算法，确定AGC服务考核结果；根据所述调峰服务数据，以及调峰服务考核算法，确定调峰服务考核结果；根据所述旋转备用服务数据，以及旋转备用服务考核算法，确定旋转备用服务考核结果；将所述AGC服务考核结果、所述调峰服务考核结果和所述旋转备用服务考核结果作为考核结果参数输入至训练好的基于分类神经网络的控制参数推荐模型，以得到对应的推荐控制参数。可见，本发明专利技术能够利用考核算法对多种电力服务进行考核，并利用神经网络算法基于考核结果进行控制参数推荐，提高考核效率，并有效基于考核结果得到推荐的控制参数以优化电厂的工作。数以优化电厂的工作。数以优化电厂的工作。

【技术实现步骤摘要】
电力辅助服务指标数据分析方法及装置


[0001]本专利技术涉及数据分析计算
，尤其涉及一种电力辅助服务指标数据分析方法及装置。

技术介绍

[0002]现有的电力辅助服务指标数据分析中，仅仅是单纯利用模糊的考核指标对发电厂的各项数据进行人工的考核，一方面效率太低，另一方面无法真正对发电厂的机组的控制提出真正的指导意见以优化发电厂的工作。可见，现有的电力辅助服务指标数据分析技术存在缺陷，亟待解决。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种电力辅助服务指标数据分析方法及装置，能够利用考核算法对多种电力服务进行考核，并利用神经网络算法基于考核结果进行控制参数推荐，从而提高考核效率，并有效基于考核结果得到推荐的控制参数以优化电厂的工作。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种电力辅助服务指标数据分析方法，所述方法包括：
[0005]获取AGC服务数据，根据所述AGC服务数据，以及AGC服务考核算法，确定AGC服务考核结果；
[0006]获取调峰服务数据，根据所述调峰服务数据，以及调峰服务考核算法，确定调峰服务考核结果；
[0007]获取旋转备用服务数据，根据所述旋转备用服务数据，以及旋转备用服务考核算法，确定旋转备用服务考核结果；
[0008]将所述AGC服务考核结果、所述调峰服务考核结果和所述旋转备用服务考核结果作为考核结果参数输入至训练好的基于分类神经网络的控制参数推荐模型，以得到对应的推荐控制参数；所述推荐控制参数用于指示目标机组的运作以使得考核结果更优；所述控制参数推荐模型通过包括有多个训练控制参数和对应的训练考核结果参数的训练数据集训练得到。
[0009]作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述AGC服务数据包括PLC受控信号文件、机组调试数据、调节起始时刻功率、目标出力、调节起始时刻、PLC可用次数、PLC并网次数、PLC额定容量、AGC指令时间、特定时刻的PLC出力功率；所述AGC服务考核结果包括升出力响应时间、升出力调节速率、升出力调节精度、降出力响应时间、降出力调节速率、降出力调节精度、响应时间合格率、调节速率合格率、调节精度合格率、AGC考核电量、AGC考核金额；所述调峰服务数据包括机组实时有功出力信息、机组启停调峰次数、额定容量、最小技术出力、机组申报出力下限、机组调峰能力下限和装机容量；所述调峰服务考核结果包括日考核电量、月考核电量；所述旋转备用服务数据包括最大可调容量、实际最大出力、受
限时间、机组出力最大值、计划发电最大出力、申报最高可调出力、机组实时有功、机组额定容量；所述旋转备用服务考核结果包括旋转备用考核电量。
[0010]作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述方法还包括：
[0011]根据所述AGC服务数据和所述AGC服务考核结果，以及AGC服务补偿算法，确定AGC服务补偿结果；
[0012]根据所述调峰服务数据和所述调峰服务考核结果，以及调峰服务补偿算法，确定调峰服务补偿结果；
[0013]根据所述旋转备用服务数据，以及旋转备用服务补偿算法，确定旋转备用服务补偿结果；
[0014]根据冷备用服务数据，以及冷备用服务补偿算法，确定冷备用服务补偿结果。
[0015]作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述AGC服务补偿结果包括调节电量、调节容量和AGC补偿费用；所述调峰服务补偿结果包括机组启停调峰补偿金额和深度调峰补偿金额；所述旋转备用服务补偿结果包括补偿条件满足情况、火力发电组补偿金额、水电电机组补偿金额；所述冷备用服务数据包括机组额定容量、冷备用时间、冷备用次数；所述冷备用服务补偿结果包括冷备用补偿金额。
[0016]作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述考核结果参数或所述训练考核结果参数还包括所述AGC服务补偿结果、所述调峰服务补偿结果、所述旋转备用服务补偿结果和所述冷备用服务补偿结果。
[0017]作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述控制参数推荐模型包括特征提取网络和特征分类网络；所述控制参数推荐模型通过以下步骤训练得到：
[0018]确定出训练网络模型；所述训练网络模型包括所述控制参数推荐模型和用于优化模型参数的参数优化层和损失函数计算层；
[0019]确定出包括有多个训练控制参数和对应的训练考核结果参数的训练数据集；所述训练考核结果参数为历史时间段内所述目标机组在使用对应的所述训练控制参数进行运行时的所述考核结果参数；
[0020]重复将所述训练数据集中的所述训练控制参数和对应的训练考核结果参数作为一对标签输入至所述控制参数推荐模型中的特征提取网络以得到特征向量，并将所述训练考核结果参数对应的特征向量输入至特征分类网络以得到控制参数分类结果，通过所述损失函数计算层计算所述控制参数分类结果和所述训练控制参数之间的差异，通过所述参数优化层在重复训练中使用随机梯度下降法优化所述控制参数推荐模型的模型参数使得所述损失函数层计算出的差异不断下降直至收敛，以得到训练好的所述控制参数推荐模型。
[0021]作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述特征提取网络为CNN网络模型，所述特征分类网络为至少一个全连接层，所述损失函数计算层的损失函数为交叉熵代价函数；
[0022]所述通过所述参数优化层在重复训练中使用随机梯度下降法优化所述控制参数推荐模型的模型参数使得所述损失函数层计算出的差异不断下降直至收敛，包括：
[0023]使用随机梯度下降算法优化所述控制参数推荐模型的模型参数，总计迭代5000轮，初始学习率为0.003，每1000轮下降一次学习率，以使所述损失函数层计算出的损失函数值不断下降以使得所述控制参数推荐模型达到最优。
[0024]本专利技术实施例第二方面公开了一种电力辅助服务指标数据分析装置，所述装置包括：
[0025]AGC考核模块，用于获取AGC服务数据，根据所述AGC服务数据，以及AGC服务考核算法，确定AGC服务考核结果；
[0026]调峰考核模块，用于获取调峰服务数据，根据所述调峰服务数据，以及调峰服务考核算法，确定调峰服务考核结果；
[0027]旋转备用考核模块，用于获取旋转备用服务数据，根据所述旋转备用服务数据，以及旋转备用服务考核算法，确定旋转备用服务考核结果；
[0028]控制参数推荐模块，用于将所述AGC服务考核结果、所述调峰服务考核结果和所述旋转备用服务考核结果作为考核结果参数输入至训练好的基于分类神经网络的控制参数推荐模型，以得到对应的推荐控制参数；所述推荐控制参数用于指示目标机组的运作以使得考核结果更优；所述控制参数推荐模型通过包括有多个训练控制参数和对应的训练考核结果参数的训练数据集训练得到。
[0029]作为一个可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述AGC服务数据包括PLC受控信号文件、机组调试数据、调节起始时刻功率、目标出力、调节起始时刻、PLC可用次数、PLC本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力辅助服务指标数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取AGC服务数据，根据所述AGC服务数据，以及AGC服务考核算法，确定AGC服务考核结果；获取调峰服务数据，根据所述调峰服务数据，以及调峰服务考核算法，确定调峰服务考核结果；获取旋转备用服务数据，根据所述旋转备用服务数据，以及旋转备用服务考核算法，确定旋转备用服务考核结果；将所述AGC服务考核结果、所述调峰服务考核结果和所述旋转备用服务考核结果作为考核结果参数输入至训练好的基于分类神经网络的控制参数推荐模型，以得到对应的推荐控制参数；所述推荐控制参数用于指示目标机组的运作以使得考核结果更优；所述控制参数推荐模型通过包括有多个训练控制参数和对应的训练考核结果参数的训练数据集训练得到。2.根据权利要求1所述的电力辅助服务指标数据分析方法，其特征在于，所述AGC服务数据包括PLC受控信号文件、机组调试数据、调节起始时刻功率、目标出力、调节起始时刻、PLC可用次数、PLC并网次数、PLC额定容量、AGC指令时间、特定时刻的PLC出力功率；所述AGC服务考核结果包括升出力响应时间、升出力调节速率、升出力调节精度、降出力响应时间、降出力调节速率、降出力调节精度、响应时间合格率、调节速率合格率、调节精度合格率、AGC考核电量、AGC考核金额；所述调峰服务数据包括机组实时有功出力信息、机组启停调峰次数、额定容量、最小技术出力、机组申报出力下限、机组调峰能力下限和装机容量；所述调峰服务考核结果包括日考核电量、月考核电量；所述旋转备用服务数据包括最大可调容量、实际最大出力、受限时间、机组出力最大值、计划发电最大出力、申报最高可调出力、机组实时有功、机组额定容量；所述旋转备用服务考核结果包括旋转备用考核电量。3.根据权利要求1所述的电力辅助服务指标数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述AGC服务数据和所述AGC服务考核结果，以及AGC服务补偿算法，确定AGC服务补偿结果；根据所述调峰服务数据和所述调峰服务考核结果，以及调峰服务补偿算法，确定调峰服务补偿结果；根据所述旋转备用服务数据，以及旋转备用服务补偿算法，确定旋转备用服务补偿结果；根据冷备用服务数据，以及冷备用服务补偿算法，确定冷备用服务补偿结果。4.根据权利要求3所述的电力辅助服务指标数据分析方法，其特征在于，所述AGC服务补偿结果包括调节电量、调节容量和AGC补偿费用；所述调峰服务补偿结果包括机组启停调峰补偿金额和深度调峰补偿金额；所述旋转备用服务补偿结果包括补偿条件满足情况、火力发电组补偿金额、水电电机组补偿金额；所述冷备用服务数据包括机组额定容量、冷备用时间、冷备用次数；所述冷备用服务补偿结果包括冷备用补偿金额。5.根据权利要求3所述的电力辅助服务指标数据分析方法，其特征在于，所述考核结果参数或所述训练考核结果参数还包括所述AGC服务补偿结果、所述调峰服务补偿结果、所述旋转备用服务补偿结果和所述冷备用服务补偿结果。
6.根据权利要求1所述的电力辅助服务指标数据分析方法，其特征在于，所述控制参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓东，金轶群，罗智斌，沈启华，刘钢，苏兴跃，李宽庭，朱烁，黄智宏，陈栋宏，韩永兴，宁洋，郑道亮，梁晓强，
申请(专利权)人：中电四会热电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：