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申请/专利权人：西安热工研究院有限公司;华能武汉发电有限责任公司

摘要：本发明公开了一种超容耦合火电机组的智能调控方法及系统，涉及电力系统调控技术领域，包括：布置传感器，获取超容耦合火电机组的运行参数，进行负荷预测和发电预测；利用负荷预测和发电预测的结果以及运行参数，构建火电机组的动态响应模型和超级电容器的储能模型；基于火电机组的动态响应模型和超级电容器的储能模型预测电网功率分配需求，通过优化算法确定最优控制策略；将最优控制策略转化为操作指令，调整火电机组和超级电容器的运行状态，实时监控和调整。本发明提供的超容耦合火电机组的智能调控方法实现火电机组与超级电容器的高效耦合，通过负荷和发电预测及优化控制策略，提高响应速度、调控精度和系统稳定性，增强自动化和兼容性。

主权项：1.一种超容耦合火电机组的智能调控方法，其特征在于，包括：布置传感器，获取超容耦合火电机组的运行参数；对运行参数进行数据预处理，基于预处理后的数据，进行负荷预测和发电预测；利用负荷预测和发电预测的结果以及运行参数，构建火电机组的动态响应模型和超级电容器的储能模型；基于火电机组的动态响应模型和超级电容器的储能模型预测电网功率分配需求，通过优化算法确定最优控制策略；将最优控制策略转化为操作指令，调整火电机组和超级电容器的运行状态，实时监控和调整；所述进行负荷预测包括利用预处理后的电力需求数据、外部环境数据和历史负荷数据作为输入，利用历史数据训练SARIMA模型，并调整SARIMA模型的自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数以获得最优模型；使用训练后的SARIMA模型对未来时段的电力需求和发电量进行初步预测，输出时间序列形式的第一电力需求预测值、第一风电发电量预测值和第一光伏发电量预测值；通过历史负荷数据和外部环境数据进行特征提取，使用提取的特征数据训练LSTM模型，并通过调整LSTM模型的超参数优化模型性能；使用训练后的LSTM模型对未来时段的电力需求进行预测，输出时间序列形式的第二电力需求预测值；通过历史负荷数据和外部环境数据进行特征提取，使用提取的特征数据训练随机森林回归模型，并通过调整随机森林模型的超参数优化模型性能；使用训练后的随机森林回归模型对未来时段的发电量进行预测，输出时间序列形式的第二风电发电量预测值和第二光伏发电量预测值；使用模型输出的预测值构建预测模型，表示为，Pdt＝wd1Pd1t+wd2Pd2tPwt＝ww1Pw1t+ww2Pw2tPst＝ws1Ps1t+ws2Ps2t其中，Pdt表示时间t的最终电力需求预测值，Pd1t表示第一电力需求预测值，Pd2t表示第二电力需求预测值，wd1表示第一电力需求预测值的加权系数，wd2表示第二电力需求预测值的加权系数，Pwt表示时间t的最终风电发电量预测值，Pw1t表示第一风电发电量预测值，Pw2t表示第二风电发电量预测值，ww1表示第一风电发电量预测值的加权系数，ww2表示第二风电发电量预测值的加权系数，Pst表示时间t的最终光伏发电量预测值，Ps1t表示第一光伏发电量预测值，Ps2t表示第二光伏发电量预测值，ws1表示第一光伏发电量预测值的加权系数，ws2表示第二光伏发电量预测值的加权系数；所述火电机组的动态响应模型表示为，Prent＝Pwt+PstPdeft＝Pdt-PrentIenvt＝γFt+δTt+∈ptIctrlt＝αPct-1+βuctPct＝Ictrlt+Ienvt+ζPdeft其中，Prent表示时间t的总可再生能源发电量预测值，Pdeft表示时间t的电力需求偏差，Ft表示时间t的燃料消耗，Tt表示时间t的温度，pt表示时间t的压力，Ienvt表示时间t的环境综合影响参数，γ,δ,∈表示模型系数，分别表示燃料消耗、温度和压力的影响系数，Pct-1表示t-1时刻的火电机组发电功率，uct表示时间t的火电机组控制指令，Ictrlt表示时间t的控制指令综合影响参数，α,β表示模型系数，分别表示t-1时刻发电功率和控制指令的影响系数，Pct表示时间t的火电机组输出功率，ζ表示电力需求偏差的影响系数；所述超级电容器的储能模型表示为，Pdifft＝Pdt-Pct+Pwt+PstIcap,envt＝a1Vcapt+a2Icapt+a3Tcapt+a4ucaptPcap_reqt＝b0+b1Pdifft+b2Icap,envtPcapt＝ηcap·c1Ecapt-1+c2Pcap_reqt其中，Vcapt表示时间t的超级电容器电压，Icapt表示时间t的超级电容器电流，Tcapt表示时间t的超级电容器温度，ucapt表示时间t的超级电容器控制指令，Icap,envt表示时间t的超级电容器环境与状态因子，a1表示电压的影响系数，a2表示电流的影响系数，a3表示温度的影响系数，a4表示控制指令的影响系数，Pcap_reqt表示时间t的超级电容器需求功率，b0表示需求功率模型的常数项，b1表示电力需求与发电量差异的影响系数，b2表示环境与状态因子的影响系数，Pcapt表示时间t的超级电容器充放电功率，ηcap表示超级电容器的充放电效率，Ecapt-1表示t-1时刻的超级电容器储能量，c1表示储能量的影响系数，c2表示需求功率的影响系数。

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