一种化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及一种化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法，包括以下步骤：采集火电机组的状态变量及化学储能装置的状态观测变量的历史数据，根据所述火电机组的状态变量及所述化学储能装置的状态观测变量的历史数据分别训练火电机组的仿真模型及化学储能装置的仿真模型，利用所述火电机组的仿真模型及所述化学储能装置的仿真模型建立强化学习模型，确定化学储能装置辅助火电机组的一次调频优化策略。本申请能够确定化学储能装置的调频策略，减轻火电机组调频压力，提升电网的安全运行水平。行水平。行水平。

【技术实现步骤摘要】
一种化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法及装置


[0001]本专利技术涉及火电机组调频
，特别涉及一种化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法及装置。

技术介绍

[0002]近年来，在“碳达峰、碳中和”背景下，新能源得到了广泛发展。由于新能源的强随机性、间歇性，风电、太阳能等高比例大规模并网时，电网系统惯量水平不断下降，电网扰动幅度和频次都表现出加剧态势。火电机组一次调频的任务是根据电网频率的变化，通过汽轮机调速系统的一次调频功能，快速改变阀门开度，利用机组蓄热快速地按照电网负荷要求增减机组出力，平衡功率的供需关系，维持电网的频率稳定。
[0003]在新能源大发展的背景下，如果单独依靠传统火电机组参与一次调频，一方面会加重设备的疲劳和磨损，另一方面火电环保的要求也限制了机组的调节能力，给电网安全带来了风险。电化学储能具有反应灵敏、双向调节、能量转换效率高等优点。通过联合火电与储能设备进行电网一次调频，可以有效改善电网的频率特性。把储能设备作为电力系统辅助调频的一种手段，可以减轻火电机组调频压力，降低调频成本，提升电网的安全运行水平。但是，目前尚无理想的方法，能够实现化学储能装置辅助火电机组一次调频并取得良好的效果。
[0004]因此，如何提供一种化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法，是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法，以解决现有技术中尚缺乏针对火电机组的化学储能位置辅助一次调频的方法的问题。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
[0006]第一方面，本申请提供一种化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法，包括以下步骤：
[0007]采集火电机组的状态变量及化学储能装置的状态观测变量的历史数据；
[0008]根据所述火电机组的状态变量及所述化学储能装置的状态观测变量的历史数据分别训练火电机组的仿真模型及化学储能装置的仿真模型；
[0009]利用所述火电机组的仿真模型及所述化学储能装置的仿真模型建立强化学习模型，确定化学储能装置辅助火电机组的一次调频优化策略。
[0010]可选地，所述火电机组的状态变量包括有功功率、主汽温度、主汽流量和锅炉主控输出中的一种或几种，所述化学储能装置的状态观测变量包括电荷状态和放电功率中。
[0011]可选地，所述火电机组的仿真模型为门循环控制网络模型，所述门循环控制网络
模型的输入量的计算公式为：
[0012][0013]所述门循环控制网络模型的输出量的计算公式为：
[0014][0015]其中：是火电机组t时刻的有功功率，是火电机组t时刻的主汽温度、是火电机组t时刻的主汽流量，是火电机组t时刻的锅炉主控输出，是火电机组t+1时刻输出的有功功率，是火电机组t+1时刻的主汽温度，是火电机组t+1时刻的主汽流量，是火电机组t+1时刻的锅炉主控输出。
[0016]可选地，所述门循环控制网络模型为三层网络，其中是门循环控制网络模型的第一层网络的输入量，第一层网络的输出量作为第二层网络的输入量，第二层网络的输出量作为第三层网络的输入量，是门循环控制网络模型的第三层网络的输出量。
[0017]可选地，所述门循环控制网络模型采用随机梯度下降法进行训练作为所述三层网络的参数更新的方法，并使用损失函数对三层网络进行优化。
[0018]可选地，所述损失函数的计算公式为：
[0019][0020]其中：N
G
表示样本的数量，4表示火电机组的状态变量的4个维度，表示对火电机组的状态变量的估计值，表示火电机组的状态变量的实际值。
[0021]可选地，所述化学储能装置的仿真模型的输入量的计算公式为：
[0022][0023]所述化学储能装置的仿真模型的输出量的计算公式为：
[0024][0025]其中：是化学储能装置j时刻电荷状态，是化学储能装置j时刻放电功率，是化学储能装置j+1时刻电荷状态，是化学储能装置j+1时刻放电功率。
[0026]可选地，所述化学储能装置的仿真模型为带松弛变量的支持向量回归模型，所述带松弛变量的支持向量回归模型通过映射将数据的非线性预测问题转换成高维空间中的线性预测问题。
[0027]可选地，所述带松弛变量的支持向量回归模型的计算公式为：
[0028][0029]并且所述带松弛变量的支持向量回归模型满足：
[0030][0031][0032]其中：x
i
表示第i个训练样本的化学储能装置状态x
i
与前述等同；N
B
表示样本的总数量；为式(6)的权重系数，算式为函数间隔，表示样本点与超平面的距离，||||表示二范数计算公式；δ(x
i
)表示对样本点x
i
的核函数变换，即K(x,x
i
)＝δ(x)
T
δ(x
i
)，T表示向量转置；C为惩罚系数，用于消除数据结构中的噪音点，ξ
i
和为松弛变量，
ε
为带松弛变量的支持向量回归模型f(x)与对应的实际值z
i
之间的误差阈值，b为常数。
[0033]可选地，所述带松弛变量的支持向量回归模型的核函数选取高斯核函数计算公式为：
[0034][0035]其中：σ为核函数的参数，exp表示以自然常数e为底的指数函数。
[0036]可选地，所述化学储能装置的仿真模型采用损失函数进行训练，计算公式为：
[0037][0038]其中：N
B
表示样本的总数量；j表示化学储能装置状态的维度数量。
[0039]可选地，所述利用所述火电机组的仿真模型及所述化学储能装置的仿真模型建立强化学习模型，确定化学储能装置辅助火电机组的一次调频优化策略的步骤，包括：确定火电机组的状态评价指标以及确定化学储能装置的状态评价指标，两者满足：
[0040]R＝α1R1+α2R2ꢀꢀ
(10)
[0041]其中：R1是火电机组的状态评价指标，R2是化学储能装置的状态评价指标，α1和α2分别是设定的火电机组的状态评价指标的权重系数和化学储能装置的评价指标的权重系数，α1和α2均大于0，且α1和α2之和为1。
[0042]可选地，所述火电机组的状态评价指标的权重系数α1＝0.7，化学储能装置的评价指标的的权重系数α2＝0.3。
[0043]可选地，所述火电机组的状态评价指标的计算公式为：
[0044][0045]所述化学储能装置的评价指标的计算公式为：
[0046][0047]其中：SOC
t
为t时刻化学储能装置的电池荷电状态，S
*...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法，其特征在于，包括以下步骤：采集火电机组的状态变量及化学储能装置的状态观测变量的历史数据；根据所述火电机组的状态变量及所述化学储能装置的状态观测变量的历史数据分别训练火电机组的仿真模型及化学储能装置的仿真模型；利用所述火电机组的仿真模型及所述化学储能装置的仿真模型建立强化学习模型，确定化学储能装置辅助火电机组的一次调频优化策略。2.根据权利要求1所述的化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法，其特征在于，所述火电机组的状态变量包括有功功率、主汽温度、主汽流量和锅炉主控输出中的一种或几种，所述化学储能装置的状态观测变量包括电荷状态和放电功率中。3.根据权利要求2所述的化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法，其特征在于，所述火电机组的仿真模型为门循环控制网络模型，所述门循环控制网络模型的输入量的计算公式为：所述门循环控制网络模型的输出量的计算公式为：其中：是火电机组t时刻的有功功率，是火电机组t时刻的主汽温度、是火电机组t时刻的主汽流量，是火电机组t时刻的锅炉主控输出，是火电机组t+1时刻输出的有功功率，是火电机组t+1时刻的主汽温度，是火电机组t+1时刻的主汽流量，是火电机组t+1时刻的锅炉主控输出。4.根据权利要求3所述的化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法，其特征在于，所述门循环控制网络模型为三层网络，其中：是门循环控制网络模型的第一层网络的输入量，第一层网络的输出量作为第二层网络的输入量，第二层网络的输出量作为第三层网络的输入量，是门循环控制网络模型的第三层网络的输出量。5.根据权利要求4所述的化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法，其特征在于，所述门循环控制网络模型采用随机梯度下降法进行训练作为所述三层网络的参数更新的方法，并使用损失函数对三层网络进行优化，所述损失函数的计算公式为：其中：N
G
表示样本的数量，4表示火电机组的状态变量的4个维度，表示对火电机组的状态变量的估计值，表示火电机组的状态变量的实际值。6.根据权利要求5所述的化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法，其特征在于，所述化学储能装置的仿真模型的输入量的计算公式为：
所述化学储能装置的仿真模型的输出量的计算公式为：其中：是化学储能装置j时刻电荷状态，是化学储能装置j时刻放电功率，是化学储能装置j+1时刻电荷状态，是化学储能装置j+1时刻放电功率。7.根据权利要求6所述的化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法，其特征在于，所述化学储能装置的仿真模型为带松弛变量的支持向量回归模型，所述带松弛变量的支持向量回归模型的计算公式为：且所述带松弛变量的支持向量回归模型满足：其中：x
i
表示第i个训练样本的化学储能装置状态，且x
i
与前述等同，N
B
表示样本的总数量，为式(6)的权重系数，算式为函数间隔，表示样本点与超平面的距离，|| ||表示二范数计算公式，δ(x
i
)表示对样本点x
i
的核函数变换，即K(x,x
i
)＝δ(x)
T
δ(x
i
)，T表示向量转置，C为惩罚系数，用于消除数据结构中的噪音点，ξ
i
和为松弛变量，ε为带松弛变量的支持向量回归模型f(x)与对应的实际值z
i
之间的误差阈值，b为常数。8.根据权利要求7所述的化学储能装置辅助火电机组一次调频的方法，其特征在于，所述带松弛变量的支持向量回归模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：路宽，高嵩，李军，王毓琦，刘恩仁，于庆彬，孙其振，张文栋，王茗，石硕，曲建璋，丁浩天，于春浩，李元元，周长来，姚常青，王文宽，
申请(专利权)人：国家电网有限公司国网山东省电力公司，
类型：发明
国别省市：