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申请/专利权人：青岛洪锦智慧能源技术有限公司

摘要：本发明公开了一种火电机组AGC性能指标优化方法及其装置，涉及火力发电技术领域。针对待优化火电机组，获取火电机组中锅炉、电机在不同工况下的煤量指令、风量指令、有功功率等数据得到历史数据集；然后对历史数据进行预处理，得到与锅炉性能关联性最高的输入向量；将煤量指令、风量指令等特征向量输入多元线性回归和机器学习算法，计算得到锅炉燃烧性能模型；将锅炉的主蒸汽压力、主蒸汽温度等特征向量输入非线性回归模型，计算得到电机性能模型；在实际工况的限制条件下，基于数据驱动应用优化算法计算优化之后的电机性能指标，并求解该条件下的输入向量。应用本发明，能实现对火电机组AGC性能的优化，并找到最佳的控制器参数。

主权项：1.一种火电机组AGC性能优化方法，其特征在于包括如下步骤：S1、获取待优化火电机组历史数据；S1-1、获取火电机组中锅炉的煤量指令值CV、风量指令值WV、主蒸汽压力SP、主蒸汽温度ST、实际负荷AL；其中，CV、WV、SP、ST、AL均为带时序数据值，均为浮点数；S1-2、使用数据获取模块按照时间间隔T将第S1-1步骤中获取的数据收集汇总；S1-3、数据存储模块将数据以时间戳为主键存储在数据库中；S2、数据预处理模块对历史数据进行预处理，使用随机森林算法得到影响锅炉性能的高关联度输入变量，对这些变量进行预处理，以时间戳为主键，建立锅炉性能特征输入向量v并存储在数据库中；S3、将经过数据处理的锅炉性能特征输入向量v输入到多元线性回归和机器学习算法中，训练出锅炉性能模型，利用平均百分比误差MPE和加权平均绝对百分比误差WMAPE来衡量模型的准确性；S4、将锅炉主蒸汽压力SP和主蒸汽温度ST的数据输入到非线性回归和机器学习算法中，训练出火电机组电机性能模型，利用平均百分比误差MPE和加权平均绝对百分比误差WMAPE来衡量模型的准确性；S5、获取火电机组当前的生产参数，包括主蒸汽压力SP、主蒸汽温度ST、机组实际负荷AL，将其输入锅炉性能模型和火电机组电机性能模型，应用遗传算法计算输入变量煤量指令值CV、风量指令值WV，获得最优的火电机组AGC调节性能综合指标Kp；将计算得到的煤量指令值CV、风量指令值WV作为指令值发送到机组，指导锅炉下一个时间节点内的加煤量和供风量；步骤S2的具体过程如下：S2-1、将获取的历史数据以秒为单位取值，遇到缺失值，采用插值方法补全；S2-2、采用随机森林算法，通过计算输入变量重要性评价指标值，找到与主蒸汽压力SP和主蒸汽温度ST关联性最高的输入变量为煤量指令值CV、风量指令值WV；S2-3、以时间戳为主键，构建锅炉性能特征输入向量v：v＝CVt,CVt-1,…,CVt-T,WVt,WVt-1,…,WVt-T,SPt,SPt-1,…,SPt-T,STt,STt-1,…,STt-T其中，CVt是t时刻的煤量指令，CVt-1是t时刻前1秒钟的煤量指令，CVt-T是t时刻前T秒钟的煤量指令；WVt是t时刻的风量指令，WVt-1是t时刻前1秒钟的风量指令，SPt是t时刻的主蒸汽压力值，SPt-1是t时刻前1秒的主蒸汽压力值，STt是t时刻的主蒸汽压力值，STt-1是t时刻前1秒的主蒸汽压力值；S2-4、对输入变量进行数据预处理；S2-5、将输入向量存储到数据库中；步骤S3的具体过程如下：S3-1、从数据库中读取全部锅炉性能特征输入向量v；S3-2、将特征向量输入到多元线性回归和机器学习算法中，训练出锅炉性能模型，算法回归模型为：E1＝fCVt,CVt-1,…,CVt-T,WVt,WVt-1,…,WVt-T,SPt,SPt-1,…,SPt-T,STt,STt-1,…,STt-T其中，CVt是t时刻的煤量指令，CVt-1是t时刻前1秒钟的煤量指令，CVt-T是t时刻前T秒钟的煤量指令，WVt是t时刻的风量指令，WVt-1是t时刻前1秒钟的风量指令，SPt是t时刻的主蒸汽压力值，SPt-1是t时刻前1秒的主蒸汽压力值，STt是t时刻的主蒸汽压力值，STt-1是t时刻前1秒的主蒸汽压力值；S3-3、锅炉性能模型保存为模型文件，输入当前煤量指令值CV、风量指令值WV值通过E1计算得到主蒸汽压力SP和主蒸汽温度ST值，并保存到数据库，将该计算结果与真实的主蒸汽压力、温度值进行比较，计算E1误差；利用E1可以计算输入变量值得到的主蒸汽压力、温度值，同时限制主蒸汽压力SP和主蒸汽温度ST的最佳区间，主蒸汽压力SP处于13至16.7MPa之间、主蒸汽温度ST处于533至543摄氏度之间；步骤S4的具体过程如下：S4-1、从数据库中读取主蒸汽压力值和主蒸汽温度值；S4-2、采用非线性回归和机器学习算法，训练出火电机组电机性能模型E2：E2＝fALt,ALt-1,…,ALt-T,SPt,SPt-1,…,SPt-T,STt,STt-1,…,STt-T其中，ALt是t时刻的实际负荷，ALt-1是t时刻前1秒钟的机组实际负荷，ALt-T是t时刻前T秒钟的实际负荷，SPt是t时刻的主蒸汽压力值，SPt-1是t时刻前1秒的主蒸汽压力值，STt是t时刻的主蒸汽压力值，STt-1是t时刻前1秒的主蒸汽压力值；E2代表输入的主蒸汽压力、温度值与机组实际负荷之间的回归模型，利用E2计算机组的实际负荷，并通过实际负荷计算其AGC调节性能指标；S4-3、火电机组电机性能模型保存为模型文件，实际负荷值保存到数据库；步骤S5的具体过程如下：S5-1、根据火电机组实际工况条件，确定限制条件，包括：300MW火电机组处于安全生产状态时主蒸汽压力上限为16.7MPa、主蒸汽压力下限为13MPa、主蒸汽温度上限为543摄氏度、主蒸汽温度下限为533摄氏度、机组负荷上限330MW、机组负荷下限128MW、主蒸汽压力每秒之间波动值小于0.5MPa；S5-2、采用遗传算法计算最优的火电机组性能指标：首先使用遗传算法时首先对输入变量进行二进制编码，初始化种群后建立适应度函数和选择函数，通过交叉和变异，计算满足最优AGC调节综合性能指标的种群，并停止计算，得到下一个时间点的机组负荷；S5-3、求解在达到最优的火电机组性能指标时，煤量指令值CV、风量指令值WV。

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