一种火电厂机组运行设备智能调度方法与流程

本发明涉及电力系统，尤其涉及一种火电厂机组运行设备智能调度方法。

背景技术：

1、火电厂的调度工作非常复杂，涉及到机组负荷分配、调峰、蓄热、碳捕集和碳交易等多项决策。传统的调度方法主要依赖于人的经验，难以适应日益变化的因素，特别是随着新型调峰设备(如碳捕集装置)的引入，火电厂的调度变得更加复杂，调度策略不仅需要考虑电网发电计划，还需要考虑碳交易市场的情况，所以目前火电厂的调度方法较为粗糙，不同时间尺度上的调度策略存在衔接不顺畅的问题，这可能导致整体效益的损失。因此，针对该问题，本发明提出了一种火电厂机组运行设备智能调度方法。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有技术中所存在的火电厂调度方法不够精细和难以适应变化的问题，而提出的一种火电厂机组运行设备智能调度方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种火电厂机组运行设备智能调度方法，包括步骤s1：构建热力系统流程模型，包括物理模型、统计模型和深度学习模型，步骤s2：将实时传感器数据与历史数据相结合，进行实时数据更新和处理，步骤s3：引入区间优化技术，将不确定性因素考虑进优化过程，步骤s4：应用增强学习和强化学习方法，通过模拟与环境的交互来优化调度策略，步骤s5：综合考虑市场需求和电网调度要求，优化目标和约束条件，步骤s6：建立智能决策支持系统，提供实时的优化调度方案和可视化展示。

4、优选地，步骤s1：物理模型包括：基于热力学原理和传热传质方程，考虑各组件的能量平衡、质量平衡和动量平衡，以及热传递、燃烧等过程进行建模，统计模型包括：通过回归分析、时间序列分析等方法对历史数据进行建模，用于对热力系统变量(如温度、压力、流量)进行预测和异常检测，深度学习模型包括：通过采用卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)等模型结构，用于对大量数据的特征和模式进行学习，并实现对热力系统的建模和预测。

5、优选地，步骤s2：实时传感器数据包括：通过获取火电厂机组各组件的温度数据、压力数据、流量数据、功率数据、状态数据以及故障告警数据，历史数据包括：运行参数数据、能耗数据、故障记录数据、运行状态数据、市场需求数据和电网调度数据。

6、优选地，温度数据：包括火电厂机组运行各组件的温度信息，如锅炉的进出口温度、蒸汽温度等，压力数据：包括火电厂机组运行各组件的压力信息，如锅炉的进出口压力、蒸汽压力等，流量数据：包括火电厂机组运行各组件的流量信息，如燃料供应流量、水循环流量等，功率数据：包括火电机组的实时输出功率信息，状态数据：包括火电厂机组运行各组件的开关状态、调节阀状态等，故障告警数据：包括设备故障、异常情况的实时告警信息。

7、优选地，运行参数数据：包括火电厂机组运行各组件过去的温度、压力、流量等各组件的运行参数数据，能耗数据：包括火电厂机组运行各组件过去的能源消耗情况，如燃料消耗、电力消耗等，故障记录数据：包括火电厂机组运行各组件过去的设备故障、损坏或维修记录，运行状态数据：包括火电厂机组运行各组件过去的设备运行状态，如开机时间、停机时间、运行时长等，市场需求数据：包括火电厂机组运行各组件过去的市场需求情况，如不同时间段的电力需求量、价格等，电网调度数据：包括火电厂机组运行各组件过去的电网调度要求和限制条件，如电网频率、负荷平衡等。

8、优选地，步骤s3中的区间优化技术包括：区间表示：将不确定的输入量表示为区间，一个区间由两个数值组成，分别代表最小值和最大值，例如，如果某个输入量的真实值是x，可以表示为区间[x_min,x_max]，区间计算：通过进行基本的数学运算(如加法、减法、乘法、除法)，在计算过程中保留区间的传播，对于每个运算，考虑所有可能的组合，以确定输出的区间范围，优化过程：通过区间约束或目标函数来定义，并使用区间计算方法进行求解，通过不断缩小区间范围，得到优化结果。

9、优选地，骤s4中的增强学习和强化学习方法包括：强化学习算法选择：选择适合火电厂机组运行设备调度问题的强化学习算法，例如q-learning、deep q-network(dqn)、actor-critic等，状态表示：确定状态空间，将火电厂机组运行设备的关键信息抽象为状态，例如，包括当前机组的运行状态、环境参数、市场需求等，动作定义：定义机组运行设备的可执行动作，例如调整机组负荷、启停机组、调整燃料供应等，奖励函数设计：设计合适的奖励函数来评估每个动作的质量，奖励函数可以根据目标函数和约束条件来定义，例如最大化功率输出、最小化能耗、避免设备故障等，模拟与环境交互：通过模拟与环境的交互，利用当前状态观察环境，选择动作并执行，获得奖励，同时，通过交互不断收集经验数据，用于训练强化学习模型，模型训练与优化：使用强化学习算法对模型进行训练，通过学习从状态到动作的映射关系，优化调度策略，通过反复迭代，不断改进模型的性能和策略效果。

10、与现有技术相比，本发明提供了一种火电厂机组运行设备智能调度方法，具备以下有益效果：

11、该火电厂机组运行设备智能调度方法，通过构建热力系统流程模型、实时数据更新和处理、引入区间优化技术、应用增强学习和强化学习方法、综合考虑市场需求和电网调度要求，并建立智能决策支持系统，通过这些步骤能够优化机组的负荷分配、调峰、蓄热、碳捕集和碳交易等多项决策，从而提高整体效益，该方法使调度策略更加精确和智能化，能够更好地适应不同的时间尺度和复杂的调度需求，提升火电厂的运行效率和经济性。

技术特征：

1.一种火电厂机组运行设备智能调度方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种火电厂机组运行设备智能调度方法，其特征在于，步骤s1：

3.根据权利要求1所述的一种火电厂机组运行设备智能调度方法，其特征在于，步骤s2：

4.根据权利要求3所述的一种火电厂机组运行设备智能调度方法，其特征在于，

5.根据权利要求3所述的一种火电厂机组运行设备智能调度方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所述的一种火电厂机组运行设备智能调度方法，其特征在于，步骤s3中的区间优化技术包括：

7.根据权利要求1所述的一种火电厂机组运行设备智能调度方法，其特征在于，骤s4中的增强学习和强化学习方法包括：

技术总结
本发明公开了一种火电厂机组运行设备智能调度方法，属于电力系统技术领域，包括构建热力系统流程模型、实时数据更新和处理、引入区间优化技术、应用增强学习和强化学习方法、综合考虑市场需求和电网调度要求，并建立智能决策支持系统；本发明通过构建热力系统流程模型、实时数据更新和处理、引入区间优化技术、应用增强学习和强化学习方法、综合考虑市场需求和电网调度要求，并建立智能决策支持系统，通过这些步骤能够优化机组的负荷分配、调峰、蓄热、碳捕集和碳交易等多项决策，从而提高整体效益，该方法使调度策略更加精确和智能化，能够更好地适应不同的时间尺度和复杂的调度需求，提升火电厂的运行效率和经济性。

技术研发人员：李超,丁凯
受保护的技术使用者：深圳圣缘节能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1