[發明專利]一種面向電力現貨市場的短期燃煤成本預測方法及系統

在審

• 申請號: 202011183259.6
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112381268A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 夏季;彭鵬;陳金楷;朱天宇;黎盛鳴;張中建
• 申請（專利權）人: 武漢華中思能科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/06
• 代理公司: 武漢藍寶石專利代理事務所(特殊普通合伙) 42242
• 代理人: 王振宇

1.一種面向電力現貨市場的短期燃煤成本預測方法，其特征在于，包括：

S1：采集燃煤電廠的煤耗影響主要因素的歷史運行數據、煤耗影響次級因素的歷史運行數據以及次日負荷計劃數據；

S2：根據步驟S1采集的數據，對次日燃煤電廠燃燒煤種的供電煤耗進行預測，獲得次日燃煤電廠不同負荷段內的煤耗預測結果；

S3：根據所述次日負荷計劃數據，獲得次日燃煤電廠不同負荷段內的煤價預測結果；

S4：根據次日燃煤電廠各負荷段內的煤價預測結果以及煤耗預測結果，預測燃煤電廠次日各負荷段內的燃煤度電成本。

2.根據權利要求1所述的面向電力現貨市場的短期燃煤成本預測方法，其特征在于，還包括：

S5，根據所述次日負荷計劃數據，結合預測得到的各負荷段內的燃煤度電成本數據，獲得次日電廠日度燃煤總成本數據。

3.根據權利要求1所述的面向電力現貨市場的短期燃煤成本預測方法，其特征在于，所述煤耗影響主要因素包括機組負荷、入爐煤熱值以及供電標準煤耗數據；所述煤耗影響次級因素至少包括機組運行環境溫度、凝結水溫度、給水溫度和加熱器運行狀態。

4.根據權利要求3所述的面向電力現貨市場的短期燃煤成本預測方法，其特征在于，步驟S1中，采集燃煤電廠的煤耗影響主要因素的歷史運行數據，以及煤耗影響次級因素的歷史運行數據，具體包括：

通過電廠SIS系統讀取機組負荷和供電標準煤耗數據，通過電廠燃煤系統讀取入爐煤熱值；

通過電廠SIS系統讀取機組運行環境溫度、凝結水溫度、給水溫度和加熱器運行狀態。

5.根據權利要求3所述的面向電力現貨市場的短期燃煤成本預測方法，其特征在于，步驟S2具體包括：

基于煤耗影響主要因素的歷史運行數據，通過預設的煤耗回歸模型對機組負荷、入爐煤熱值以及供電標準煤耗的歷史數據進行回歸擬合，獲得第一煤耗曲線；

通過預設的在線訓練模型對所述第一煤耗曲線進行在線訓練和修正，獲得第二煤耗曲線；

基于煤耗影響次級因素的歷史運行數據，通過預設的增量挖掘模型，對煤耗影響次級因素進行增量挖掘運算，修正第二煤耗曲線的煤耗結果，結合日負荷計劃數據，獲得次日燃煤電廠不同負荷段內的煤耗預測結果。

6.根據權利要求1所述的面向電力現貨市場的短期燃煤成本預測方法，其特征在于，步驟S3中，根據所述次日負荷計劃數據，獲得次日燃煤電廠不同負荷段內的煤價預測結果，具體包括：

根據所述次日負荷計劃數據制定各磨煤機的配煤摻燒計劃，根據各磨煤機的配煤摻燒計劃獲取次日各磨煤機的入爐煤質，關聯入廠煤價，得到各磨煤機的入爐煤價；

通過次日燃煤電廠不同負荷段內的磨煤機組合形式，獲得次日燃煤電廠不同負荷段內的煤價預測結果。

7.根據權利要求1所述的面向電力現貨市場的短期燃煤成本預測方法，其特征在于，步驟S4中，所述根據次日燃煤電廠各負荷段內的煤價預測結果以及煤耗預測結果，預測燃煤電廠次日各負荷段內的燃煤度電成本，具體包括：

將所述各負荷段內的煤耗預測結果與對應的煤價預測結果相乘，獲得燃煤電廠次日各負荷段內的燃料度電成本。

8.一種面向電力現貨市場的短期燃煤成本預測系統，其特征在于，包括：

數據采集模塊，用于采集燃煤電廠的煤耗影響主要因素的歷史運行數據、煤耗影響次級因素的歷史運行數據以及次日負荷計劃數據；

煤耗預測模塊，用于根據數據采集模塊采集的數據，對次日燃煤電廠燃燒煤種的供電煤耗進行預測，獲得次日燃煤電廠不同負荷段內的煤耗預測結果；

煤價預測模塊，用于根據所述次日負荷計劃數據，獲得次日燃煤電廠不同負荷段內的煤價預測結果；

短期成本預測模塊，用于根據次日燃煤電廠各負荷段內的煤價預測結果以及煤耗預測結果，預測燃煤電廠次日各負荷段內的燃煤度電成本。