一種電廠實(shí)時(shí)負(fù)荷在線預(yù)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及電廠數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種電廠實(shí)時(shí)負(fù)荷在線預(yù)測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 火電機(jī)組的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)記錄了電廠設(shè)備和操作運(yùn)行人員的操作過程,為電廠的運(yùn) 行、檢修和事故處理提供重要決策依據(jù)。這些數(shù)據(jù)對(duì)提高電廠的生產(chǎn)效率、經(jīng)濟(jì)安全性有 積極指導(dǎo)意義,同時(shí)也有助于提升電廠的運(yùn)行優(yōu)化、故障診斷以及狀態(tài)檢修技術(shù)。隨著電站 SIS和MIS的發(fā)展,大量歷史數(shù)據(jù)被存入數(shù)據(jù)庫(kù),也給數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析帶來困難。研究火 電機(jī)組重要參數(shù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的整體特征、發(fā)展趨勢(shì)等問題,對(duì)決策制定,預(yù)警具有重要的參考 價(jià)值,也對(duì)優(yōu)化電廠生產(chǎn)計(jì)劃與運(yùn)行調(diào)度、提高企業(yè)能效和經(jīng)濟(jì)效益、故障診斷與維護(hù)等方 面、增強(qiáng)電力企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力具有積極意義。如何有效利用數(shù)據(jù)信息,充分借鑒新信息 優(yōu)先原則,避免使用過多歷史數(shù)據(jù)帶來運(yùn)算量大等和復(fù)雜度高等問題顯得尤為重要,此外, 由于受電網(wǎng)調(diào)度控制、參數(shù)相互制約等因素限制,各種數(shù)據(jù)參數(shù)容易波動(dòng),也給預(yù)測(cè)帶來困 難。在眾多火電機(jī)組重要數(shù)據(jù)參數(shù)中,實(shí)時(shí)負(fù)荷反映了電廠發(fā)電量的重要指標(biāo),是機(jī)組調(diào)節(jié) 和控制設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的重要參數(shù)。因此,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)負(fù)荷對(duì)電廠的生產(chǎn)運(yùn)行調(diào)度具有重 要的指導(dǎo)作用,有利于節(jié)煤、節(jié)油和降低發(fā)電成本、合理安排機(jī)組檢修計(jì)劃,同時(shí)也對(duì)設(shè)備 的正常運(yùn)行起到輔助監(jiān)測(cè)作用。
[0003] 實(shí)時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)的核心在于預(yù)測(cè)模型。目前,比較常見的發(fā)展預(yù)測(cè)如回歸分析法、統(tǒng) 計(jì)分析法、貝葉斯法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法、支持向量機(jī)法、灰色模型法、AR(自回歸),MA(移動(dòng) 平均),ARMA(自回歸移動(dòng)平均),ARIMA(自回歸移動(dòng)平均)模型,混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)、小波 分析等。這些方法具有一定的適用條件,在建模和預(yù)測(cè)過程中普遍存在建模手段單一,參數(shù) 物理意義不清晰,擴(kuò)展性不強(qiáng)等問題?;疑碚撝匮芯?小樣本,貧信息不確定"等問題, 可有效應(yīng)用于數(shù)據(jù)量不多的情況中。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的問題,本發(fā)明提供一種電廠實(shí)時(shí)負(fù)荷在線預(yù)測(cè)方法。
[0005] 本發(fā)明的技術(shù)方案是:
[0006] 一種電廠實(shí)時(shí)負(fù)荷在線預(yù)測(cè)方法,包括以下步驟:
[0007] 步驟1、實(shí)時(shí)采集電廠當(dāng)前時(shí)刻負(fù)荷數(shù)據(jù),并獲取歷史時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù),進(jìn)行分 數(shù)階累加預(yù)處理;
[0008] 步驟1. 1、實(shí)時(shí)采集電廠當(dāng)前時(shí)刻負(fù)荷數(shù)據(jù),該電廠當(dāng)前時(shí)刻負(fù)荷數(shù)據(jù)與歷史時(shí)刻 電廠負(fù)荷數(shù)據(jù),生成小樣本的原始數(shù)據(jù)非負(fù)序列;
[0009] 步驟1. 2、利用歐拉Gamma函數(shù)描述分?jǐn)?shù)階累加算子,進(jìn)行原始數(shù)據(jù)非負(fù)序列的分 數(shù)階累加,得到電廠負(fù)荷原始數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)階累加生成序列;
[0010] 步驟2、利用分?jǐn)?shù)階累加預(yù)處理得到的電廠負(fù)荷原始數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)階累加生成序列,建 立預(yù)測(cè)電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)的分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型,即電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型,將電廠負(fù)荷 原始數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)階累加生成序列作為分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型的輸入,電廠當(dāng)前時(shí)刻負(fù)荷數(shù) 據(jù)、歷史時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)與下一時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)階累加生成序列,作為分?jǐn)?shù)階累 加GM(1,1)模型的輸出;
[0011] 步驟3、利用電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型對(duì)下一時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè);
[0012] 步驟4、對(duì)下一時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正。
[0013]所述步驟2包括以下步驟:
[0014] 步驟2. 1、建立預(yù)測(cè)電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)的分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型:將電廠負(fù)荷原始 數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)階累加生成序列作為分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型的輸入,電廠當(dāng)前時(shí)刻負(fù)荷數(shù)據(jù)、 歷史時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)與下一時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)階累加生成序列,作為分?jǐn)?shù)階累加 GM(1,1)模型的輸出;
[0015] 步驟2. 2、利用最小二乘法,基于電廠負(fù)荷原始數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)階累加生成序列估計(jì)分?jǐn)?shù) 階累加GM(1,1)模型中的參數(shù);
[0016] 步驟2. 3、對(duì)電廠負(fù)荷原始數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)階累加生成序列建立分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模 型,進(jìn)行分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型誤差分析,利用遺傳算法尋找最優(yōu)階次;
[0017] 步驟2. 4、建立最優(yōu)階次的分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型即電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型。
[0018]所述步驟3包括以下步驟:
[0019] 步驟3. 1、利用電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)出電廠當(dāng)前時(shí)刻負(fù)荷數(shù)據(jù)、歷史時(shí)刻 電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)與下一時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)階累加生成序列;
[0020] 步驟3. 2、將電廠當(dāng)前時(shí)刻負(fù)荷數(shù)據(jù)、歷史時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)與下一時(shí)刻電廠負(fù) 荷數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)階累加生成序列還原成原始數(shù)據(jù)非負(fù)序列形式,得出電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)結(jié) 果。
[0021 ] 所述步驟4包括以下步驟:
[0022] 步驟4. 1、使用傅里葉級(jí)數(shù)提取殘差序列的周期性信息;
[0023] 步驟4. 1. 1、利用電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型得出歷史時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)的估計(jì)序 列;
[0024] 步驟4. 1. 2、將歷史時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)與歷史時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)的估計(jì)序列之差, 作為殘差序列;
[0025] 步驟4. 1. 3、使用傅里葉級(jí)數(shù)提取殘差序列的周期性信息;
[0026] 步驟4. 2、利用殘差序列的周期性信息對(duì)下一時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn) 行修正,將下一時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果中相應(yīng)的該周期性信息剔除,得到最終的 下一時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果。
[0027] 所述步驟2. 3包括以下步驟:
[0028] 步驟2.3. 1、對(duì)歷史時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)階累加生成序列建立分?jǐn)?shù)階累加 GM(1,1)模型;
[0029] 步驟2. 3. 2、進(jìn)行電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型誤差分析,得到分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型 的相對(duì)誤差序列;
[0030] 步驟2. 3. 3、將分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型的相對(duì)誤差序列的平均值作為分?jǐn)?shù)階次 優(yōu)化的目標(biāo)值;
[0031] 步驟2. 3. 4、利用遺傳算法尋找最優(yōu)階次。
[0032] 有益效果:
[0033] 本發(fā)明利用傳感器通過網(wǎng)絡(luò)收集機(jī)組現(xiàn)場(chǎng)在線運(yùn)行數(shù)據(jù),根據(jù)預(yù)測(cè)電廠負(fù)荷數(shù)據(jù) 的分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型對(duì)下一時(shí)刻電廠實(shí)時(shí)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),并通過網(wǎng)絡(luò)傳回給監(jiān) 控級(jí)設(shè)備中去,再由監(jiān)控設(shè)備傳遞給機(jī)組運(yùn)行人員。本發(fā)明對(duì)電廠負(fù)荷原始數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)階累 加生成序列建立分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型,進(jìn)行分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型誤差分析,利用遺 傳算法尋找最優(yōu)分?jǐn)?shù)階階次;利用最優(yōu)階次的分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型對(duì)下一時(shí)刻電廠實(shí) 時(shí)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。由于預(yù)測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)顯示在監(jiān)控級(jí)設(shè)備中并傳遞給機(jī)組運(yùn)行人 員,可以方便機(jī)組人員隨時(shí)觀察及分析數(shù)據(jù),對(duì)于異常預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)提前啟動(dòng)預(yù)警措施,提高機(jī) 組運(yùn)行在線控制的精細(xì)化水平,降低不必要的能源和設(shè)備調(diào)整的經(jīng)濟(jì)損失,有利于企業(yè)對(duì) 生產(chǎn)計(jì)劃、調(diào)度和控制等做好準(zhǔn)備工作。
[0034] 本發(fā)明采用預(yù)測(cè)電廠實(shí)時(shí)負(fù)荷數(shù)據(jù)的分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型,建模過程中采用 小樣本的歷史數(shù)據(jù),避免數(shù)據(jù)量大帶來的存儲(chǔ)、運(yùn)算及復(fù)雜度問題,有效提高數(shù)據(jù)的利用 率,同時(shí)其中間數(shù)據(jù)參數(shù)分析及結(jié)果具有高度的可理解性,方便機(jī)組運(yùn)行人員分析與理解, 由于采用數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)在線滾動(dòng)更新,本發(fā)明尤其適用于小樣本數(shù)據(jù)的建模和預(yù)測(cè),具有模 型靈活、適用范圍廣、解釋程度高、模型建模準(zhǔn)確度好及預(yù)測(cè)精度高等特點(diǎn),可廣泛應(yīng)用于 電廠數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)、分析與控制中,也可應(yīng)用于其它小樣本的短期數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、模型的尋優(yōu)、數(shù) 據(jù)的預(yù)處理中和結(jié)果校正等相關(guān)問題中。
【附圖說明】
[0035] 圖1(a)~(b)是本發(fā)明【具體實(shí)施方式】的分?jǐn)?shù)階累加權(quán)重因子隨階次的變化規(guī) 律;
[0036] 圖2是本發(fā)明【具體實(shí)施方式】的某分?jǐn)?shù)階累加生成序列;
[0037] 圖3是本發(fā)明【具體實(shí)施方式】不同階次的電廠負(fù)荷原始數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)階累加生成序列;
[0038] 圖4是本發(fā)明【具體實(shí)施方式】中歷史時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)不同階次的分?jǐn)?shù)階累加 GM(1,1)模型的分析結(jié)果,(a)是歷史時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)不同階次的分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模 型的估計(jì)序列,(b)歷史時(shí)刻電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)不同階次的分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型的誤差分 析結(jié)果;
[0039] 圖5是本發(fā)明【具體實(shí)施方式】的電廠負(fù)荷數(shù)據(jù)的分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型預(yù)測(cè)分析 結(jié)果,(a)是最優(yōu)階次的分?jǐn)?shù)階累加GM(1,1)模型估計(jì)序列,(b)是最優(yōu)階次的分?jǐn)?shù)階累加 GM(1,1)模型的誤差分析結(jié)果;
[0040] 圖6是本發(fā)明【具體實(shí)施方式】中基于