[發明專利]一種預測熱電聯產機組煤耗的方法

在審

• 申請號: 202010329040.6
• 申請日: 2020-04-23
• 公開（公告）號: CN111523730A
• 公開（公告）日: 2020-08-11
• 發明（設計）人: 吳濤;李杰;柯波;董鵬;儲墨;谷巍;車建波;于信波;房高超
• 申請（專利權）人: 中國華能集團有限公司;西安熱工研究院有限公司;華能山東發電有限公司;華能萊蕪發電有限公司;華能威海發電有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 閔岳峰

1.一種預測熱電聯產機組煤耗的方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)從電廠SIS系統中取出所需數據，包括穩定工況判斷依據和供電煤耗影響參數數據；

2)找出所取數據中處于穩定工況時的數據，并將數據劃分為訓練數據和測試數據；

3)建立長短時記憶網絡模型并利用訓練數據訓練模型；

4)根據訓練結果調整模型參數，利用測試數據測試模型預測效果；

5)選擇影響參數中的一個作為可變量，固定其他的影響參數，得出該影響參數與機組煤耗的影響關系。

2.根據權利要求1所述的一種預測熱電聯產機組煤耗的方法，其特征在于，步驟1)的具體實現方法如下：

101)穩定工況判斷依據有：機組發電功率、主蒸汽溫度、主蒸汽壓力、主給水流量及供熱負荷，供電煤耗影響參數有：供電負荷、環境溫度、環境壓力、熱電比、運行操作人員以及煤質，煤質包括燃煤熱值、收到基灰分、收到基水分、收到基碳、收到基氫、收到基氧、收到基氮和收到基硫；取數時，數據間隔為5s；

102)對步驟101)中取出的穩定工況判斷依據，根據各參數5min中內的變化幅度來判斷蓋參數在某段時間內是否能夠作為穩定工況；當所有條件滿足時，判定該時間范圍內屬于穩定工況；然后將穩定工況的數據整合到一起，按6：1的比例分為訓練集與測試集；

103)建立長短時記憶網絡模型，選擇適當的初始超參數包括：dropout，學習率，激活函數，該模型計算的前向傳播過程如下所示：

a)記憶元件接受上一時刻的輸出h_t-1以及這個時刻外界的信息x_t作為模型輸入，將它們合并成一個長向量，經過σ變換成f_t，即：

f_t＝σ(W_f·[h_t-1，x_t]+b_f (1)

b)將步驟a)中合并后的長向量分別進行σ變換和tanh變化，稱為i_t和進入輸入門；其中i_t的值用于決定是否要接受輸入信息，即

i_t＝σ(W_i·[h_t-1，x_t]+b_i) (2)

c)根據f_t的值決定對上一時刻隱藏層輸出C_t-1的保留程度，在經過i_t縮放之后的輸入累加到C_t-1中，得到C_t：

d)最后在輸出門中，由O_t決定如何將經過tanh變化的C_t做為輸出，并稱為下一時刻輸入的一部分；

o_t＝σ(W_o·[h_t-1，x_t]+b_o) (5)

h_t＝o_t*tanh(C_t) (6)

f)最后，采用標準的反向誤差傳播算法對輸出單元、隱藏單元和輸入單元的權重進行更新，直至誤差收斂；

104)利用平均百分比誤差指標對訓練結果進行評估，逐步修正模型超參數，以降低測試集的誤差，當無法通過修正模型超參數提高測試集誤差時，將當前模型作為最優模型；其中MAPE的計算公式為：

其中n為樣本數量，y為實際值，為預測值；

105)選擇一個可變參數，固定其余參數，得到該參數與供電煤耗的影響關系；當固定環境溫度，環境壓力，熱電比時，則可預測該情境下的供電煤耗與發電機功率的關系。