买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：杭州和利时自动化有限公司;中煤新集利辛发电有限公司

摘要：本发明提供一种基于控制算法的燃煤发电厂调峰优化方法及系统，涉及发电厂技术领域，包括获取发电厂历史负荷数据和外部影响因子，确定历史负荷序列，将所述历史负荷序列输入电网负荷预测模型，通过长短时编码器和长短时解码器，结合注意力上下文向量，计算增强隐藏状态，所述增强隐藏状态通过输出层，生成负荷预测数据；将所述负荷预测数据输入机组调度算法，得到发电机组的最优开停状态组合，确定发电机组调峰方案，其中所述机组调度算法通过初始化开停状态组合，并计算所述开停状态组合的总成本，结合必开机组合设定，同时满足机组出力约束，经过交叉迭代，直到达到预设的迭代次数，选取所述总成本最低的开停状态组合。

主权项：1.基于控制算法的燃煤发电厂调峰优化方法，其特征在于，包括：获取发电厂历史负荷数据和外部影响因子，确定历史负荷序列，将所述历史负荷序列输入电网负荷预测模型，通过长短时编码器和长短时解码器，结合注意力上下文向量，计算增强隐藏状态，所述增强隐藏状态通过输出层，生成负荷预测数据；将所述负荷预测数据输入机组调度算法，得到发电机组的最优开停状态组合，确定发电机组调峰方案，其中所述机组调度算法通过初始化开停状态组合，并计算所述开停状态组合的总成本，结合必开机组合设定，同时满足机组出力约束，经过交叉迭代，直到达到预设的迭代次数，选取所述总成本最低的开停状态组合；基于所述发电机组调峰方案，通过辅助设备协调算法，确定辅助设备协同最优策略，结合所述发电机组调峰方案，得到调峰综合优化结果，其中所述辅助设备协调算法对辅助设备进行建模，通过滚动优化，结合反馈校正，确定最优控制序列；将所述历史负荷序列输入电网负荷预测模型，通过长短时编码器和长短时解码器，结合注意力上下文向量，计算增强隐藏状态，所述增强隐藏状态通过输出层，生成负荷预测数据包括：所述历史负荷序列输入长短时编码器，获得编码器基础隐藏状态序列；对于所述长短时编码器的每个编码器时间步，确定编码器当前时间步和编码器其他时间步的时间步距离，基于编码器当前时间步基础隐藏状态和编码器其他时间步基础隐藏状态，分别计算所述编码器当前时间步和所述编码器其他时间步之间的编码器注意力得分，确定编码器注意力权重，基于所述编码器注意力权重，结合所述编码器其他时间步基础隐藏状态，确定编码器当前时间步上下文向量，将所述编码器当前时间步上下文向量与所述编码器当前时间步基础隐藏状态进行拼接，生成编码器当前时间步增强隐藏状态；基于所述编码器基础隐藏状态序列确定长短时解码器的解码器基础隐藏状态序列；对于所述长短时解码器的每个解码器时间步，基于解码器基础隐藏状态和编码器增强隐藏状态，分别计算所述解码器基础隐藏状态和编码器增强隐藏状态之间的解码器注意力得分，得到解码器注意力权重，结合编码器增强隐藏状态，计算对应时间步的解码器上下文向量，将所述解码器上下文向量与所述解码器基础隐藏状态相拼接，得到解码器增强隐藏状态，通过最终输出层，生成下一时间步对应的预测结果，获得所述负荷预测数据；还包括：所述长短时编码器的执行步骤，其公式如下： ；其中，eij表示时间步i和时间步j之间的注意力得分，vT表示编码器权重向量的转置，Wq表示编码器查询权重矩阵，hi表示编码器时间步i的基础隐藏状态，Wk表示编码器键权重矩阵，hj表示编码器时间步j的基础隐藏状态，Wd表示编码器距离权重矩阵，|i-j|表示时间步i和时间步j之间的距离，b表示编码器偏置向量，αij表示时间步i和时间步j之间的注意力权重，S表示时间步总数，s表示S中的一个时间步，eis表示时间步i和时间步s之间的注意力得分，ci表示编码器时间步i的上下文向量，表示编码器时间步i的增强隐藏状态；所述长短时解码器的执行步骤，其公式如下： ；其中，eti表示解码器时间步t和编码器时间步i之间的注意力得分，vdT表示解码器权重向量的转置，Wds表示解码器隐藏状态的变换权重矩阵，mt表示解码器时间步t的基础隐藏状态，Wdh表示编码器增强隐藏状态的变换权重矩阵，bd表示解码器偏置向量，αti表示解码器时间步t和编码器时间步i之间的注意力权重，ets表示解码器时间步t和编码器时间步s之间的注意力得分，ct表示解码器时间步t的上下文向量，表示解码器时间步t的增强隐藏状态；所述辅助设备协调算法对辅助设备进行建模，通过滚动优化，结合反馈校正，确定最优控制序列包括：所述辅助设备包括磨煤机和一次风系统；基于能量平衡原理，构建磨煤机微分方程；同时通过建立引风机和送风机的动态模型，构建一次风系统状态空间表达式，基于所述磨煤机微分方程和所述一次风系统状态空间表达式，确定所述辅助设备的动态特性；基于所述动态特性，确定状态变量，为所述状态变量定义模糊规则，通过加权求和所有所述模糊规则的输出，得到所述辅助设备协调算法的预测值；按照预设的时间跨度，在每个采样时刻，基于所述预测值，通过使性能指标函数最小化，获得瞬时优选控制序列，将所述瞬时优选控制序列的第一个元素保留，其余元素丢弃，依次滚动迭代，获得最优控制序列；在每个采样时刻内，比较实际输出和预测输出，确定误差信号，基于所述误差信号，对所述最优控制序列进行校准优化，获得最终最优控制序列；所述辅助设备协调算法包括：所述辅助设备协调算法的预测值，其公式如下： ；其中，ti表示时刻ti，sp表示时间跨度，B'ti+sp|ti表示在时刻ti的基础上预测未来ti+sp时刻的输出的预测，p表示模糊规则索引，P表示模糊规则总数，μp·表示第p条模糊规则的激活度，Ati表示时刻ti的系统状态，γpT表示与第p条规则相关的参数向量的转置，A'ti+sp|ti表示在时刻ti的基础上预测未来ti+sp时刻的系统状态的预测，bp表示第p条规则的偏置项；所述性能指标函数最小化，其公式如下： ；其中，J表示性能指标函数值，Pre表示预测的时间总范围，Gti+sp表示预设的参考轨迹对应值，Q表示第一权重矩阵，Con表示控制的时间总范围，ΔHti+sp表示控制输入对应变化量，R表示第二权重矩阵。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州和利时自动化有限公司 中煤新集利辛发电有限公司 基于控制算法的燃煤发电厂调峰优化方法及系统