[發明專利]一種水電機組運行方式的優化方法有效
| 申請號: | 201410140336.8 | 申請日: | 2014-04-09 |
| 公開(公告)號: | CN103927592A | 公開(公告)日: | 2014-07-16 |
| 發明(設計)人: | 安學利;潘羅平;張飛 | 申請(專利權)人: | 中國水利水電科學研究院 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 北京紀凱知識產權代理有限公司 11245 | 代理人: | 徐寧 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 水電 機組 運行 方式 優化 方法 | ||
技術領域
本發明涉及水電機組運行控制領域,特別是關于一種水電機組運行方式的優化方法。
背景技術
為提高水電機組的運行水平,實現水電廠的經濟運行,需要進行水電機組的原型效率試驗。根據水電機組的現場試驗資料,通過人工查圖,獲得典型水頭下水電機組的出力、流量和效率等參數,并通過人工計算獲得試驗水頭下水電機組的實測效率特性。通過人工計算其它水頭下水電機組的效率特性,可以全面地繪制任意水頭下水電機組的效率曲線。采用人工查圖、計算和繪制方法獲得任意水頭下水電機組的效率曲線時,需要花費很大的工作量,且得到的任意水頭下水電機組的效率曲線存在較大誤差并且不具有自適應性和實時性。當水電機組運行工況發生變化時,為使水電機組盡可能在最優工況區運行,需要實時重新計算和繪制水電機組的效率曲線。
為解決上述問題,近年來采用人工神經網絡技術計算和繪制水電機組的效率曲線,并取得了較好的效果?,F有技術中多采用BP神經網絡和RBF神經網絡計算和繪制水電機組的效率曲線,然而BP神經網絡存在局部極小、訓練時間長和網絡結構難以確定等缺陷,RBF神經網絡雖然能夠避免BP神經網絡存在的缺陷,但仍無法滿足水電廠經濟運行對水電機組效率曲線計算時實時性的要求。由于不能實時計算不同工作水頭下水電機組的效率曲線,因此不能對水電機組的運行方式進行實時優化。
根據GB15468-2006《水輪機基本技術條件》中關于穩定運行區域出力范圍規定,混流式水輪機的出力范圍為相應水頭下的機組最大保證功率的45%~100%,目前水電機組在此范圍內進行較粗放地運行。如果能使水電機組在不同水頭下盡可能地帶最高效率點附近的負荷,使水電機組運行在節能高效區,將能實現水電機組的精細化運行,進一步減少水能損失,提高水電機組的經濟性。
發明內容
針對上述問題,本發明的目的是提供一種水電機組運行方式的優化方法,該方法能夠實時計算出任意工作水頭下的水電機組運行特性曲線,根據運行特性曲線,實時對水電機組的運行方式進行優化,從而實現水電機組的經濟運行,提高水電廠的經濟效益。
為實現上述目的,本發明采取以下技術方案:一種水電機組運行方式的優化方法,其包括以下步驟:1)建立水電機組現場效率試驗樣本庫;收集并分析整理水電機組現場的效率試驗數據,建立水電機組現場效率試驗樣本庫,樣本庫中的數據包括水電機組的工作水頭H、機組出力P和機組效率η;2)根據步驟1)中建立的水電機組現場效率試驗樣本庫中有限個工作水頭H和機組出力P的水電機組現場試驗數據,采用Shepard曲面插值方法,建立基于Shepard插值曲面的不同工作水頭H和不同機組出力P下的水電機組效率模型:
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