【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電網調頻，具體為一種超容耦合火電機組調頻智能控制方法及系統。
技術介紹
1、隨著電力系統的發展和電力市場的不斷成熟，火電機組在電力系統中的地位依然重要。然而，傳統的火電機組調頻控制方法在應對現代電網的頻率波動和功率需求方面存在諸多不足。隨著新能源的引入和電力負荷的多樣化，電網的頻率穩定性受到更大的挑戰，傳統的調頻控制方法已不能滿足現代電網對快速響應和高精度調頻的需求。在這種背景下，結合新技術和新方法進行火電機組的調頻控制研究變得尤為重要。
2、目前，火電機組的調頻主要依賴于慣性和一次調頻控制。然而，由于火電機組的物理特性，其慣性響應速度較慢，難以在短時間內有效應對頻率波動。而超導儲能技術由于其高功率密度和快速響應能力，成為一種有效的輔助調頻手段。然而，現有技術在實際應用中面臨以下問題：一是數據采集和處理方面，由于火電機組運行數據的復雜性和多樣性，傳統的數據處理方法難以實時、準確地對數據進行預測和分析；二是調頻控制策略方面，現有的調頻方法在數據預測精度和響應速度上存在不足，難以滿足高頻率、快速變化的電網環境需求。因此，如何有效利用先進的數據處理技術和控制策略，提高火電機組調頻的精度和響應速度，成為當前研究的重點和難點。
技術實現思路
1、鑒于上述存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術解決的技術問題是：火電機組調頻控制方法存在響應速度慢，數據處理精度低，以及如何改善調頻效果不穩定的問題。
3、為解決上述技術問題，本專利技術
4、作為本專利技術所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法的一種優選方案，其中：所述進行收集火電機組數據采集包括通過火電機組的監控系統實時采集火電機組的歷史頻率數據??和出力數據?，對收集到的數據進行預處理，去除噪聲和異常值。
5、作為本專利技術所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法的一種優選方案，其中：所述對數據進行變化預測確定輸入數據包括使用預處理后的歷史頻率數據??，通過長短期記憶網絡lstm進行頻率變化預測，得到預測的頻率變化數據??，表示為：
6、，
7、采用回歸模型進行出力變化預測，得到預測的出力變化數據??，表示為：
8、，
9、通過實時監控數據，對預測模型的參數進行自適應調節，表示為：
10、，
11、其中，??是最優參數，??是模型預測時刻的預測值，表示預測模型的參數向量，?為參數向量中的第j個成分?是t時刻的實際值，??是正則化參數，表示時間序列數據的總時間步數，表示預測模型中的參數總數，獲得最優參數后反饋優化確定優化后的和，計算超級電容承擔功率預測數據，表示為：
12、。
13、作為本專利技術所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法的一種優選方案，其中：所述通過互補化補償減少預測數據誤差包括用已知的實際值和預測值之間的差別進行互補化補償設實際值為??，預測值為??，互補化補償表示為：
14、，
15、，
16、其中，??、??和??為預設的時間變化點，為數據的離散程度，為均值，將和相乘獲得p3’，設p3’為。
17、作為本專利技術所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法的一種優選方案，其中：所述基于頻域化分析以及紊亂度對數據進行相鄰化修正包括將時域信號轉換為頻域信號，進行頻域分析，表示為：
18、，
19、其中，表示傅里葉變化；
20、基于頻域分析結果計算紊亂度，表示為：
21、，
22、其中，表示把序列頻域化后頻率的最大值，表示把序列頻域化后頻率的最小值，表示中位數，當紊亂度大于等于12時進行相鄰化修正，紊亂度低于12時，進行時域平衡態判斷。
23、作為本專利技術所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法的一種優選方案，其中：所述相鄰化修正包括對頻譜上的每個頻率進行拉伸變換，平移最大和最小的，最大值正向的量為，最小值負向平移的量為，i表示整個頻域序列需要調整的次數，完成最大值的平移后，平移次最大和次最小序列，分別正負向平移，為次最大頻率，為次最小頻率，依次對每對頻率進行處理；
24、對每個對應的幅值a，采取對應的壓縮，變為原來的。
25、作為本專利技術所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法的一種優選方案，其中：所述平衡態判斷包括設相鄰化修正后輸出的序列是p4，使用擬合函數擬合，選擇多項式擬合函數，通過最小二乘法的目標是最小化預測值與實際值之間的誤差平方和確定擬合參數，擬合得到進行求導，用lyapunov函數判斷動態穩定性，當輸出大于等于0，狀態為非穩定則進行誤差彌補，表示為：
26、，
27、其中，表示為彌補的隨機偽序列，當輸出小于0視為火電機組系統漸進穩定。
28、本專利技術的另外一個目的是提供一種超容耦合火電機組調頻智能控制系統，其能通過基于lyapunov函數的平衡態判斷方法，能夠有效判斷火電機組系統的動態穩定性，進一步優化了調頻控制策略，確定解決了目前的火電機組調頻技術含有穩定性不足的問題。
29、作為本專利技術所述的超容耦合火電機組調頻智能控制系統的一種優選方案，其中：包括數據采集模塊，數據處理模塊，平衡分析模塊；所述數據采集模塊用于進行收集火電機組數據采集，并對數據進行變化預測確定輸入數據；所述數據處理模塊用于通過互補補償減少預測數據誤差，基于頻域化分析以及紊亂度對數據進行相鄰化修正；所述平衡分析模塊用于確定數據是否存在平衡態，對存在平衡態的數據進行誤差彌補。
30、一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序是實現超容耦合火電機組調頻智能控制方法的步驟。
31、一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現超容耦合火電機組調頻智能控制方法的步驟。
32、本專利技術的有益效果：本專利技術提供的超容耦合火電機組調頻智能控制方法通過互補補償減少預測數據誤差在頻域上進行分析和修正，提高了預測數據的準確性，增強了數據處理的精度和穩定性，更真實的體現出了機組的狀態。針對單一預測的結果從3個維度進行修正，提高了預測結果的準確性。本專利技術在準確性以及穩定性方面都取得更加良好的效果。
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1.一種超容耦合火電機組調頻智能控制方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法，其特征在于：所述進行收集火電機組數據采集包括通過火電機組的監控系統實時采集火電機組的歷史頻率數據?和出力數據?，對收集到的數據進行預處理，去除噪聲和異常值。
3.如權利要求2所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法，其特征在于：所述對數據進行變化預測確定輸入數據包括使用預處理后的歷史頻率數據??，通過長短期記憶網絡LSTM進行頻率變化預測，得到預測的頻率變化數據??，表示為：
4.如權利要求3所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法，其特征在于：所述通過互補化補償減少預測數據誤差包括用已知的實際值和預測值之間的差別進行互補化補償設實際值為??，預測值為??，互補化補償表示為：
5.如權利要求4所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法，其特征在于：所述基于頻域化分析以及紊亂度對數據進行相鄰化修正包括將時域信號轉換為頻域信號，進行頻域分析，表示為：
6.如權利要求5所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法，其特征在于
7.如權利要求6所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法，其特征在于：所述平衡態判斷包括設相鄰化修正后輸出的序列是p4，使用擬合函數擬合，選擇多項式擬合函數，通過最小二乘法的目標是最小化預測值與實際值之間的誤差平方和確定擬合參數，擬合得到進行求導，用Lyapunov函數判斷動態穩定性，當輸出大于等于0，狀態為非穩定則進行誤差彌補，表示為：
8.一種采用如權利要求1~7任一所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法的系統，其特征在于：包括數據采集模塊，數據處理模塊，平衡分析模塊；
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種超容耦合火電機組調頻智能控制方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法，其特征在于：所述進行收集火電機組數據采集包括通過火電機組的監控系統實時采集火電機組的歷史頻率數據?和出力數據?，對收集到的數據進行預處理，去除噪聲和異常值。
3.如權利要求2所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法，其特征在于：所述對數據進行變化預測確定輸入數據包括使用預處理后的歷史頻率數據??，通過長短期記憶網絡lstm進行頻率變化預測，得到預測的頻率變化數據??，表示為：
4.如權利要求3所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法，其特征在于：所述通過互補化補償減少預測數據誤差包括用已知的實際值和預測值之間的差別進行互補化補償設實際值為??，預測值為??，互補化補償表示為：
5.如權利要求4所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法，其特征在于：所述基于頻域化分析以及紊亂度對數據進行相鄰化修正包括將時域信號轉換為頻域信號，進行頻域分析，表示為：
6.如權利要求5所述的超容耦合火電機組調頻智能控制方法，其特征在于：所述相鄰化修正包括對頻譜上的每個頻率進行拉伸變換，平移最大和最小的，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李志鵬，王華衛，嚴弢，邱逢濤，趙亞東，羅威，李詩林，高歡歡，
申請(專利權)人：西安熱工研究院有限公司，
類型：發明
國別省市：
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