[發明專利]基于工況劃分的火電廠運行多目標優化的確定方法

在審

• 申請號: 201910203482.3
• 申請日: 2019-03-18
• 公開（公告）號: CN109872012A
• 公開（公告）日: 2019-06-11
• 發明（設計）人: 賈立;葉靈芝
• 申請（專利權）人: 上海大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京匯信合知識產權代理有限公司 11335
• 代理人: 戴鳳儀

本發明是一種基于工況劃分的火電廠運行多目標優化的確定方法。在機組海量運行數據的基礎上，通過對數據庫中的穩態運行數據進行工況劃分的基礎上，使用多目標優化算法挖掘最佳運行工況，最終用于指導機組運行。方法首先對機組歷史運行數據進行預處理及穩態運行數據刪選，采用改進的K?means算法對機組外部條件進行工況劃分，完成多目標優化算法的數據集準備。最后通過NSGA?Ⅱ算法與理想點法的結合的多目標優化方法，得到每一特定工況下的最優值以及對應的運行參數，指導電廠在相似工況下的實際運行。

技術領域

本發明屬于火電運行優化技術領域，是一種基于工況劃分的火電廠運行多目標優化的確定方法，該方法適用于火電，風電等相關領域。

背景技術

為了給電廠經濟運行、操作指導與節能改造等提供更好的理論指導，更準確地確定參數的運行優化目標值具有十分重要的意義，目前普遍是采用數據挖掘算法，從電廠海量的歷史數據中挖掘出電站機組所能達到過的最優值。但在實際運行過程中，國內電站機組普遍存在負荷和工況變化大的問題，由于機組負荷、煤質情況以及運行人員的運行操作水平等各方面因素，使得機組并非經常運行在最佳工況下。不同的工況下，機組特性差異大，對應的最優運行參數也不同。事實表明，當提取的運行規則與實時運行的外部條件相同時，數據挖掘結果指導相似外部條件下的操作運行具有更加現實的指導意義。

另一方面，在電站運行優化過程中，其核心問題是確定機組運行參數最有目標值，運行優化的目標根據實際需求的不同而變化。如何在火電廠現有的設備與技術下獲得高經濟指標、低污染排放的目標值是一個有重要意義的現實問題。然而研究發現，機組的運行效率和降低污染物排放的最優解相互沖突，為協調兩者的沖突關系，常采用多目標方法進行優化。

目前基于數據挖掘的大型火電機組運行參數多目標優化技術已經在許多方面取得一定進展，但依然存在以下幾方面問題：

1.在電廠中，機組負荷的確定一般以50％、60％、70％、80％、90％、100％負荷作為運行工況參數。但在實際的操作運行中，受機組設備狀態、環境條件約束等各方面影響，上述這些劃分已不是常見的工況。因此需要以機組實際經常穩定的負荷作為參數，指導電廠運行。

2.K-means作為一種簡單而有效的迭代聚類算法常被應用于工況劃分。但K-means聚類算法存在一定的缺陷：在算法中需要人工指定聚類數k，不同的聚類數會產生不同的劃分結果；在算法中需要根據初始聚類中心來確定一個初始劃分，然后對初始劃分進行優化。初始聚類中心的選取對聚類結果有較大的影響。

3.采用多目標優化算法進行電廠多目標優化時，得到的都是一組非劣解集，無法對電廠的實際運行進行準確的指導。

發明內容

為解決現有技術中存在的上述問題，本發明提供了一種基于工況劃分的火電廠運行多目標優化的確定方法。本發明是在機組海量運行數據的基礎上，通過對數據庫中的穩態運行數據進行工況劃分的基礎上，使用多目標優化算法挖掘最佳運行工況。首先對機組歷史運行數據進行預處理及穩態運行數據刪選，采用改進的K-means算法進行工況劃分，完成多目標優化算法的數據集準備。最后通過NSGA-Ⅱ算法與理想點法的結合的多目標優化方法，得到每一特定工況下的最優值以及對應的運行參數，指導電廠實際運行。

首先對本發明中出現的技術名詞作以下說明：

穩態運行數據：是指發電廠生產過程中機組在特定工況下運行穩定性達到一定的限制條件時，由這些穩定的數據代表該機組在特定工況下的穩態運行數據。

運行工況：是指其由一組狀態參數表示，包含環境因素、燃料特性和負荷等不可控參數及相應的機組運行參數。

Pareto最優解：給定一個可行點x*∈S，有有f(x*)＜f(x)，則x*稱為多目標規劃問題的絕對最優解。若不存在x∈S，使得f(x)＜f(x*)，則x*稱為對目標規劃問題的有效解，多目標規劃問題的有效解也稱為Pareto最優解。