基于制造技术

本发明专利技术属于水电站技术领域，公开了一种基于

【技术实现步骤摘要】
基于ROPN的蓄能水电站水轮机启停模拟方法及系统


[0001]本专利技术属于水电站
，具体涉及一种基于
ROPN
的蓄能水电站水轮机启停模拟方法及系统
。

技术介绍

[0002]Petri
网是一种多用于离散事件建模与分析的技术，主要包括面向过程的
Petri
网
(Process
‑
Oriented Petri Net
，
POPN)
与面向资源的
Petri
网
(Resource
‑
Oriented PetriNet
，
ROPN)
，其中
ROPN
模型相对于
POPN
模型规模更小，可以更加有效地分析离散事件系统的死锁
、
活性等方面问题，相对来说更接近对应实际应用
。
[0003]电力是工业生产和日常生活应用的重要能源之一，随着不可再生资源的日益减少，水力发电的优越性日益显示
。
蓄能水电站凭借着启停迅速的优点，在电力系统中还发挥着系统调峰
、
调频
、
调相及事故备用的作用
。
蓄能水电站需要使用水轮机将水流冲击力转变为动力提供给发电机，是一种环保
、
清洁的获取电力的方式，水轮机作为蓄能水电站的重要设备，对蓄能水电站的正常运行起到关键作用
。
因此，对水轮机的启停控制，关乎着蓄能水电站的发电计划能否准确进行
。
[0004]现有技术存在的缺陷：
[0005]现有的对蓄能水电站水轮机的启停控制计划，往往依靠工作人员按照经验进行人为安排和设置，对工作人员的专业知识要求高，实用性低，然后根据水轮机组的实时发电量进行实时调整，控制方法复杂，且准确性低
。

技术实现思路

[0006]为了解决现有技术存在的水轮机的启停控制专业知识要求高，实用性低，控制方法复杂以及准确性低的问题，提出一种变压器绕组故障诊断方法及系统
。
[0007]本专利技术所采用的技术方案为：
[0008]一种基于
ROPN
的蓄能水电站水轮机启停模拟方法，包括如下步骤：
[0009]获取当前蓄能水电站的水轮机实时数据，并根据水轮机实时数据，使用
ROPN
建模方法，构建
ROPN
模型；
[0010]获取当前蓄能水电站的水轮机历史数据集，并根据水轮机历史数据集，使用粒计算和神经网络，构建水轮机启停分析模型；
[0011]更新当前蓄能水电站的水轮机实时数据，得到更新后的水轮机实时数据，并基于当前蓄能水电站的发电目标，将更新后的水轮机实时数据输入
ROPN
模型，得到模拟的水轮机启停控制方案；
[0012]将更新后的水轮机实时数据
、
对应的水轮机启停控制方案以及当前蓄能水电站的发电目标，输入水轮机启停分析模型，得到对应的水轮机启停分析结果；
[0013]若水轮机启停分析结果为满足发电目标，则结束蓄能水电站水轮机启停模拟方法，并将水轮机启停控制方案应用至当前的蓄能水电站的水轮机，否则，重新获取模拟的水
轮机启停控制方案
。
[0014]进一步地，水轮机历史数据集中的水轮机历史数据的数据类型包括且不限于水轮机实时数据的数据类型和更新后的水轮机实时数据的数据类型；
[0015]更新后的水轮机实时数据的数据类型包括且不限于水轮机实时数据的数据类型
。
[0016]进一步地，水轮机实时数据的数据类型包括且不限于当前蓄能水电站的水轮机组的水轮机数量
、
水轮机型号
、
水轮机位置
、
水轮机装机容量
、
水轮机发电量
、
水轮机功率
、
利用率
、
运行计划以及检修计划
。
[0017]进一步地，水轮机历史数据的数据类型包括且不限于当前蓄能水电站的水轮机组的水轮机数量
、
水轮机型号
、
水轮机位置
、
水轮机装机容量
、
水轮机发电量
、
水轮机功率
、
利用率
、
运行计划
、
检修计划
、
总发电量
、
故障数据
、
问题数据以及启停控制数据
。
[0018]进一步地，获取当前蓄能水电站的水轮机实时数据，并根据水轮机实时数据，使用
ROPN
建模方法，构建
ROPN
模型，包括如下步骤：
[0019]获取当前蓄能水电站的水轮机实时数据；
[0020]根据水轮机实时数据，确定
ROPN
元素信息；
ROPN
元素信息包括用于模拟水轮机启停控制的第一库所
、
生成水轮机启停控制方案的第二库所
、
变迁以及令牌；
[0021]根据
ROPN
元素信息，构建
ROPN
模型
。
[0022]进一步地，获取当前蓄能水电站的水轮机历史数据集，并根据水轮机历史数据集，使用粒计算和神经网络，构建水轮机启停分析模型，包括如下步骤：
[0023]获取当前蓄能水电站的水轮机历史数据集，并对水轮机历史数据集进行归一化处理和标签添加，得到原始的模型训练样本集；
[0024]对原始的模型训练样本集进行粒计算约简，得到约简后的模型训练样本集；粒计算约简包括条件属性量化
、
组织决策表
、
二进制粒化决策表以及属性约简；
[0025]将原始的模型训练样本集和约简后的模型训练样本集输入神经网络进行优化训练，构建水轮机启停分析模型
。
[0026]进一步地，更新当前蓄能水电站的水轮机实时数据，得到更新后的水轮机实时数据，并基于当前蓄能水电站的发电目标，将更新后的水轮机实时数据输入
ROPN
模型，得到模拟的水轮机启停控制方案，包括如下步骤：
[0027]更新当前蓄能水电站的水轮机实时数据，得到更新后的水轮机实时数据；
[0028]根据更新后的水轮机实时数据，更新
ROPN
模型的
ROPN
元素信息，得到更新后的
ROPN
元素信息；更新后的
ROPN
元素信息包括用于模拟水轮机启停控制的更新后的第一库所
、
生成水轮机启停控制方案的更新后的第二库所
、
更新后的变迁以及更新后的令牌；
[0029]根据更新后的第一库所
、
更新后的第二库所以及更新后的变迁，得到模拟事本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
ROPN
的蓄能水电站水轮机启停模拟方法，其特征在于：包括如下步骤：获取当前蓄能水电站的水轮机实时数据，并根据水轮机实时数据，使用
ROPN
建模方法，构建
ROPN
模型；获取当前蓄能水电站的水轮机历史数据集，并根据水轮机历史数据集，使用粒计算和神经网络，构建水轮机启停分析模型；更新当前蓄能水电站的水轮机实时数据，得到更新后的水轮机实时数据，并基于当前蓄能水电站的发电目标，将更新后的水轮机实时数据输入
ROPN
模型，得到模拟的水轮机启停控制方案；将更新后的水轮机实时数据
、
对应的水轮机启停控制方案以及当前蓄能水电站的发电目标，输入水轮机启停分析模型，得到对应的水轮机启停分析结果；若水轮机启停分析结果为满足发电目标，则结束蓄能水电站水轮机启停模拟方法，并将水轮机启停控制方案应用至当前的蓄能水电站的水轮机，否则，重新获取模拟的水轮机启停控制方案
。2.
根据权利要求1所述的基于
ROPN
的蓄能水电站水轮机启停模拟方法，其特征在于：所述的水轮机历史数据集中的水轮机历史数据的数据类型包括且不限于水轮机实时数据的数据类型和更新后的水轮机实时数据的数据类型；所述的更新后的水轮机实时数据的数据类型包括且不限于水轮机实时数据的数据类型
。3.
根据权利要求2所述的基于
ROPN
的蓄能水电站水轮机启停模拟方法，其特征在于：所述的水轮机实时数据的数据类型包括且不限于当前蓄能水电站的水轮机组的水轮机数量
、
水轮机型号
、
水轮机位置
、
水轮机装机容量
、
水轮机发电量
、
水轮机功率
、
利用率
、
运行计划以及检修计划
。4.
根据权利要求3所述的基于
ROPN
的蓄能水电站水轮机启停模拟方法，其特征在于：所述的水轮机历史数据的数据类型包括且不限于当前蓄能水电站的水轮机组的水轮机数量
、
水轮机型号
、
水轮机位置
、
水轮机装机容量
、
水轮机发电量
、
水轮机功率
、
利用率
、
运行计划
、
检修计划
、
总发电量
、
故障数据
、
问题数据以及启停控制数据
。5.
根据权利要求1所述的基于
ROPN
的蓄能水电站水轮机启停模拟方法，其特征在于：获取当前蓄能水电站的水轮机实时数据，并根据水轮机实时数据，使用
ROPN
建模方法，构建
ROPN
模型，包括如下步骤：获取当前蓄能水电站的水轮机实时数据；根据水轮机实时数据，确定
ROPN
元素信息；所述的
ROPN
元素信息包括用于模拟水轮机启停控制的第一库所
、
生成水轮机启停控制方案的第二库所
、
变迁以及令牌；根据
ROPN
元素信息，构建
ROPN
模型
。6.
根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢国栋，周玉权，季怀杰，侯梦龙，陈冠宇，李东璐，蔡喜昌，吕国强，冯文嵛，刘欣，刘镇宇，
申请(专利权)人：南方电网调峰调频发电有限公司运行分公司，
类型：发明
国别省市：