一种供工业蒸汽热电联产电站的多机组热电统筹优化方法

1.本发明属于燃煤发电技术领域，具体涉及一种供工业蒸汽热电联产电站的多机组热电统筹优化方法。


背景技术：

2.热电联产机组在进行发电时往往需要对外界提供高品位蒸汽，在含有多台工业蒸汽的热电联产电站当中，热电联产机组往往因承担不同参数的工业蒸汽而存在做功损失，不同的机组运行策略之间存在着较大的做功损失差异，如何优化供工业蒸汽热电联产电站的运行，降低电站整体层面的因工业抽汽而产生的总做功损失，实现电热统筹，这是燃煤发电技术当下的迫切需求。在以往的涉及供工业蒸汽热电联产机组的运行优化当中，优化的角度仅仅是从输入的总能量或输出的总费用方面出发，以热电联产机组的煤耗量或运行费用为目标进行优化，这忽略了生产过程中不同机组工业蒸汽之间的能量品位差异，特别是缺乏对机组内部由供工业蒸汽所产生的总体做功能力损失的考虑。


技术实现要素：

3.为解决上述问题，本发明的目的在提供一种供工业蒸汽热电联产电站的多机组热电统筹优化方法，根据各台热电联产机组工业抽汽和效率计算电站总做功损失，将其作为优化的目标函数，根据各台热电联产机组的安全运行域、爬坡/滑坡、电站外界的电负荷和工业抽汽负荷需求数据作为约束条件，建立电热统筹优化模型并求解出各台热电联产机组所承担的最优电负荷和最优工业抽汽负荷，通过多机组热电统筹实现热电联产电站层面的总做功损失最小，提高电站的经济性和灵活性。
4.为了达到上述目的。本发明采用如下技术方案：
5.一种供工业蒸汽热电联产电站的多机组热电统筹优化方法，以热电联产电站的工业抽汽总做功损失最低作为优化目标，工业抽汽的总做功损失最低是指在保证电站内全部机组满足工业供汽需求的情况下，通过优化各台机组的电负荷、工业抽汽量来调节各台机组的工业抽汽做功损失，使电站内的全部热电联产机组的工业抽汽做功损失总和达到最低；
6.热电联产电站的工业抽汽总做功损失是利用热电联产机组的效率、工业抽汽量和工业抽汽的单位质量计算出电站内各台热电联产机组的工业抽汽做功损失δei，如式(1)所示；各台热电联产机组的工业抽汽做功损失确定后，再利用式(2)，计算出整个热电联产电站的工业抽汽总做功损失δe，作为优化的目标函数；
7.δe
i,j
＝fi(pe
i,j
,dg
i,j
)＝dg
i,j
·ei
(pe
i,j
,dg
i,j
)
·
η
ex,i
(pe
i,j
,dg
i,j
)δt
ꢀꢀꢀꢀ
(1)
8.式(1)中，pe
i,j
,dg
i,j
分别为电站中第i台热电联产机组在第j个运行时段下的电负荷和工业抽汽量，单位分别为mw和kg/h；δt为运行时段的时间间隔，h；δei为第i台热电联产机组在第j个运行时段的工业抽汽做功损失，kg/h，通过函数fi来计算；函数fi是第i台热电联产机组的工业抽汽做功损失的计算函数，按照工业抽汽量dg
i,j
乘以抽汽单位ei再乘
以机组效率η
ex，i
进行计算；η
ex，i
是根据热电联产机组变工况计算所获得的数据拟合而得到的机组效率；
9.在给定第i台热电联产机组在第j个运行时段下的电负荷pe
i,j
和工业抽汽dg
i,j
后，通过fi函数计算出第i台热电联产机组的工业抽汽总δei，单位kg/h，目标函数δe为电站内全部机组的总之和；
[0010][0011]
式(2)中，t为热电联产电站在优化期间的运行时段的数量，n为热电联产电站内的热电联产机组的数量；
[0012]
所述热电统筹优化方法，包括以下步骤：
[0013]
步骤1：读取运行期间电站外界需要的电负荷和工业抽汽负荷数据；读取各台热电联产机组全工况下的各指标数据集；
[0014]
步骤2：将各台热电联产机组在运行期间工业抽汽做功损失总和作为目标函数；其中，各台热电联产机组在不同的电负荷和工业抽汽负荷下的工业抽汽做功损失根据式(1)计算，然后根据各台热电联产机组的效率数据拟合各台机组的效率计算公式，并通过式(2)得到整个热电联产电站的工业抽汽总做功损失；
[0015]
步骤3：根据步骤1读取的电站内各台热电联产机组在安全运行边界工况下的电负荷、工业抽汽负荷数据，将每个工况下的工业抽汽负荷拟合为关于电负荷的一次函数，如下：
[0016][0017]
式(3)中，ck、dk即为由单台热电联产机组在第k种边界工况下的电负荷和工业抽汽负荷数据拟合得到的系数，此处相关的边界工况包括：最大锅炉蒸发量工况1、最小锅炉蒸发量工况2、低压缸最小进汽量工况3；
[0018]
步骤4：在热电联产电站的运行优化期间内，按照如下关系建立热电联产电站内的各台热电联产机组运行约束条件：
[0019]
(1)对于热电联产电站内n台机组和每台机组t个运行时段，第i台热电联产机组的第j时段的电负荷和其第j+1时段的电负荷需要满足爬坡和滑坡约束，电负荷的增加速度不能超过容许的爬坡速度r
up,pe
，电负荷的下降速度不能超过容许的滑坡速度r
down,pe
，即：
[0020][0021]
式中i＝1,2,
…
,n，j＝1,2,
…
,t-1，因为机组前后两个运行时段的取值只有一种情况，式(4)中两个约束条件满足其一即可；为此，需要引入新变量δ
(i-1)
·
(t-1)+j
和一个大值m，δ
(i-1)
·
(t-1)+j
为第i台机组在第j个时段的选择变量，取值为0或1，对每个机组在第i个时段时的爬坡或滑坡约束进行二选一，当δ
(i-1)
·
(t-1)+j
为1时，
①
类和
②
类约束起作用，
③
类和
④
类约束被松弛，当δ
(i-1)
·
(t-1)+j
为0时，
①
[0022]
类和
②
类约束被松弛，
③
类和
④
类约束起作用，m为一足够大值，选择10000；
[0023]
将选择变量和大值写为统一形式如下：
[0024][0025]
为便于改写为矩阵形式，式(5)等价于下式：
[0026][0027]
对式(6)每一类约束，均有n台机组和t-1个爬坡或滑坡约束，需改写为矩阵形式；在改写时约定，对于一个具有m行n列的矩阵，矩阵在赋值时的右边的右方括号下标表示矩阵大小，对全为同一个数值a的矩阵，将其简写为[a]m×n，其它相同形式的矩阵均按此形式进行表示；令a
pe,
①
为电负荷的第
①
类约束系数矩阵，a
dg,
①
为工业抽汽量的第
①
类约束系数矩阵，a
δ,
①
为第
①
类约束的选择变量的约束系数矩阵，b
①
为第
①
类约束系数列向量，对于第
①
类约束，有：
[0028][0029]adg,
①
＝[0]n·
(t-1)
×n·
t
ꢀꢀ
(8)
[0030][0031]
令a
pe,
②
为电负荷的第
②
类约束系数矩阵，a
dg,
②
为工业抽汽量的第
②
类约束系数矩阵，a
δ,
②
为第
②
类约束的选择变量的约束系数矩阵，b
②
为第
②
类约束系数列向量，对于第
②
类约束，有：
[0032][0033]adg,
②
＝[0]n·
(t-1)
×n·
t (11)
[0034][0035]
令a
pe,
③
为电负荷的第
③
类约束系数矩阵，a
dg,
③
为工业抽汽量的第
③
类约束系数矩阵，a
δ,
③
为第
③
类约束的选择变量的约束系数矩阵，b
③
为第
③
类约束系数列向量，对于第
③
类约束，有：
[0036]ape,
③
＝a
pe,
①
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0037]adg,
③
＝[0]n·
(t-1)
×n·
t (14)
[0038][0039]
令a
pe,
④
为电负荷的第
④
类约束系数矩阵，a
dg,
④
为工业抽汽量的第
④
类约束系数矩阵，a
δ,
④
为第
④
类约束的选择变量的约束系数矩阵，b
④
为第
④
类约束
[0040]
系数列向量，对于第
④
类约束，有：
[0041]ape,
④
＝a
pe,
②
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)
[0042]adg,
④
＝[0]n·
(t-1)
×n·
t (17)
[0043][0044]
综上，令a
rump,pe
为机组的爬坡或滑坡约束的约束系数矩阵，pe为全部时段全部机组的电负荷的行向量，dg为全部时段全部机组的工业抽汽量的行向量，r
δ
为全部时段全部机组的选择变量的行向量，x为优化变量的列向量，b
rump,pe
[0045]
为爬坡或滑坡约束的列向量，则机组的爬坡或滑坡约束的矩阵形式为：
[0046]arump,pe
x≤b
rump,pe (19)
[0047]
式(19)中，各项具体值如下：
[0048][0049]
x＝[pe dg r
δ
]
t
ꢀꢀ
(21)
[0050]
pe＝[pe
1,1 pe
1,2
ꢀ…ꢀ
pe
1,t pe
2,1
ꢀ…ꢀ
pe
2,t
ꢀ…ꢀ
pe
n,1
ꢀ…ꢀ
pe
n,t
]
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)
[0051]
dg＝[dg
1,1 dg
1,2
ꢀ…ꢀ
dg
1,n dg
2,1
ꢀ…ꢀ
dg
2,t
ꢀ…ꢀ
dg
n,1
ꢀ…ꢀ
dg
n,t
]
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(23)
[0052]rδ
＝[δ
1,1 δ
1,2
ꢀ…ꢀ
δ
1,t-1 δ
2,1
ꢀ…ꢀ
δ
2,t-1
ꢀ…ꢀ
δ
n,1
ꢀ…ꢀ
δ
n,t-1
] (24)
[0053]
(2)对每个运行时段的每一台热电联产机组，其电负荷和工业抽汽负荷需处于该机组所对应的安全运行域内；该机组的安全运行域是根据步骤3的方法得出的以各函数为边界所围成的区域，该机组的电负荷和工业抽汽负荷则通过不等式约束的方法被约束在安全运行域内，即：
[0054][0055]
计算全部机组在全部时段下的变量数，将其中的安全运行域约束的变量改写为矩阵形式，令a
pe,
⑤
为电负荷的第
⑤
类约束系数矩阵，a
dg,
⑤
为工业抽汽量的第
⑤
类约束系数矩阵，a
δ,
⑤
为第
⑤
类约束的选择变量的约束系数矩阵，b
⑤
为第
⑤
类约束系数列向量，对于第
⑤
类约束，有：
[0056][0057][0058]aδ,
⑤
＝[0]
n`(t-1)
×n·
(t-1)
,b
⑤
＝[d1]n·
(t-1)
×1ꢀꢀ
(28)
[0059]
令a
pe,
⑥
为电负荷的第
⑥
类约束系数矩阵，a
dg,
⑥
为工业抽汽量的第
⑥
类约束系数矩阵，a
δ,
⑥
为第
⑥
类约束的选择变量的约束系数矩阵，b
⑥
为第
⑥
类约束系数列向量，对于第
⑥
类约束，有：
[0060]
[0061][0062]aδ,
⑥
＝[0]
n`(t-1)
×
n`(t-1)
,b
⑥
＝[-d2]n·
(t-1)
×1ꢀꢀ
(31)
[0063]
令a
pe,
⑦
为电负荷的第
⑦
类约束系数矩阵，a
dg,
⑦
为工业抽汽量的第
⑦
类约束系数矩阵，a
δ,
⑦
为第
⑦
类约束的选择变量的约束系数矩阵，b
⑦
为第
⑦
类约束系数列向量，对于第
⑦
类约束，有：
[0064]ape,
⑦
＝a
pe,
⑥
ꢀꢀ
(32)
[0065][0066]aδ,
⑦
＝[0]n·
(t-1)
×n··
(t-1)
,b
⑦
＝[-d3]n…
(t-1)
×1ꢀꢀ
(34)
[0067]
综上，令a
safe
为机组的安全运行约束系数矩阵，b
safe
为机组的安全运行约束系数列向量，则机组的安全运行域约束的矩阵形式为：
[0068]asafe
x≤b
safe (35)
[0069]
式(35)中，各项具体值如下：
[0070][0071]
将每个调度时段的全部机组的安全运行域约束、爬坡约束、滑坡约束进行集成，写
为矩阵形式：
[0072]
a`x≤b (37)
[0073]
式(37)中，a为变量x的系数矩阵，由不等式中各变量前的系数构成；b为常量的系数矩阵，由不等式中各常数项构成，各项具体值如下：
[0074][0075]
(3)对每个运行时段，热电联产电站外界需要的总电负荷和总工业抽汽负荷等于全部热电联产机组所提供的电负荷和工业抽汽负荷；
[0076]
步骤5：根据步骤1读取的运行期间电站外界的电负荷和工业抽汽负荷数据，建立负荷平衡方程，方程需要满足各台热电联产机组的电负荷总和、工业抽汽负荷总和与外界所需求的总电负荷、总工业抽汽负荷相等，以矩阵形式表示的等式平衡方程如下所示：
[0077]aeq
·
x＝b
eq
ꢀꢀ
(39)
[0078]
式(39)中，a
eq
为变量x的系数矩阵，由等式中各变量前的系数构成；b
eq
为常量的系数矩阵，由等式中各常数项构成，包括电站外界需求的总电负荷和总工业抽汽负荷，各项具体值如下：
[0079][0080][0081]zeq,pe
＝z
eq,dg
＝[0]
t
×
n`t (42)
[0082]zeq,δ
＝[0]
t
×
n`(t-1) (43)
[0083][0084]
此外，对于各台热电联产机组，其电负荷和工业抽汽负荷均存在上限和下限，据此建立各台热电联产机组的电负荷和工业抽汽负荷的约束条件，并写为矩阵形式，即：
[0085]
lb≤x≤ub
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(45)
[0086]
式(45)中，lb和ub分别为每台机组的电负荷上下限列向量和工业抽汽负荷上下限列向量，对于其中的整数部分，其下限值取0，上限值取1；
[0087]
步骤6：根据步骤2得到的目标函数，步骤5得到的约束条件，建立如下的电热统筹优化模型：
[0088]
目标函数
[0089][0090]
约束条件
[0091][0092]
步骤7：对步骤6所建立的电热统筹优化模型，采用遗传算法进行求解，求解得到的热电联产电站内各时段各机组最优的电负荷和工业抽汽负荷以及整个运行期间的热电联产电站的最小工业抽汽总做功损失，按照该优化结果指导热电联产电站内的各台机组的调度。
[0093]
步骤1中，所读取的运行期间电站外界需要的电负荷和工业抽汽负荷数据为热电联产电站在运行期间的各时段需要承担的电负荷数据和工业抽汽负荷数据；所读取的各台热电联产机组全工况下的各指标数据集包括最小锅炉蒸发量工况、最大锅炉蒸发量工况和低压缸最小进汽量工况下各台机组的电负荷和工业抽汽负荷数据以及在上述三类边界工况围成的区域内的效率数据。
[0094]
各台热电联产机组在全工况下的各指标数据集当中的效率根据热电联产机组的变工况理论和分析理论进行计算。
[0095]
和现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0096]
(1)本发明详细考虑了工业供汽对热电联产机组做功能力损失，从而提升电站的运行经济性，降低能源消耗。
[0097]
(2)本发明优化了热电联产机组的所承担的电负荷和工业抽汽负荷，实现热电联产机组之间的电热统筹。
[0098]
(3)本发明的优化方法执行简单，易于实现。
附图说明
[0099]
图1为本发明一种供工业蒸汽热电联产电站的多机组热电统筹优化方法流程图。
[0100]
图2为电站内单独一台工业抽汽热电联产机组的安全运行域示意图。
具体实施方式
[0101]
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明。
[0102]
如图1所示，本发明一种供工业蒸汽热电联产电站的多机组热电统筹优化方法，以热电联产电站的工业抽汽总做功损失最低作为优化目标，工业抽汽的总做功损失最低是指在保证电站内全部机组满足工业供汽需求的情况下，通过优化各台机组的电负荷、工业抽汽量来调节各台机组的工业抽汽做功损失，使电站内的全部热电联产机组的工业抽汽做功损失总和达到最低；
[0103]
如图2所示，含有工业抽汽的热电联产机组受最大锅炉蒸发量、最小锅炉蒸发量、低压缸最小进汽量，以及最大工业抽汽量的约束，而电热统筹优化必须在该范围内进行执行，以保证机组安全运行。
[0104]
热电联产电站的工业抽汽总做功损失是利用热电联产机组的效率、工业抽汽量和工业抽汽的单位质量计算出电站内各台热电联产机组的工业抽汽做功损失δei，如式
(1)所示；各台热电联产机组的工业抽汽做功损失确定后，再利用式(2)，计算出整个热电联产电站的工业抽汽总做功损失δe，作为优化的目标函数；
[0105]
δe
i,j
＝fi(pe
i,j
,dg
i,j
)＝dg
i,j
·ei
(pe
i,j
,dg
i,j
)
·
η
ex,i
(pe
i,j
,dg
i,j
)δt
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0106]
式(1)中，pe
i,j
,dg
i,j
分别为电站中第i台热电联产机组在第j个运行时段下的电负荷和工业抽汽量，单位分别为mw和kg/h；δt为运行时段的时间间隔，h；δei为第i台热电联产机组在第j个运行时段的工业抽汽做功损失，kg/h，通过函数fi来计算；函数fi是第i台热电联产机组的工业抽汽做功损失的计算函数，按照工业抽汽量dg
i,j
乘以抽汽单位ei再乘以机组效率η
ex，i
进行计算；η
ex，i
是根据热电联产机组变工况计算所获得的数据拟合而得到的机组效率公式；
[0107]
在给定第i台热电联产机组在第j个运行时段下的电负荷pe
i,j
和工业抽汽dg
i,j
后，通过fi函数计算出第i台热电联产机组的工业抽汽总δei，单位kg/h，目标函数δe为电站内全部机组的总之和；
[0108][0109]
式(2)中，t为热电联产电站在优化期间的运行时段的数量，n为热电联产电站内的热电联产机组的数量；
[0110]
供工业蒸汽热电联产电站的多机组热电统筹优化方法，包括以下步骤：
[0111]
步骤1：读取运行期间电站外界需要的电负荷和工业抽汽负荷数据；读取各台热电联产机组全工况下的各指标数据集；
[0112]
步骤2：将各台热电联产机组在运行期间工业抽汽做功损失总和作为目标函数；其中，各台热电联产机组在不同的电负荷和工业抽汽负荷下的工业抽汽做功损失根据式(1)计算，然后根据各台热电联产机组的效率数据拟合各台机组的效率计算公式，并通过式(2)得到整个电站的工业抽汽总做功损失；
[0113]
步骤3：根据步骤1读取的电站内各台机组在安全运行边界工况下的电负荷、工业抽汽负荷数据，将每个工况下的工业抽汽负荷拟合为关于电负荷的一次函数，如下：
[0114][0115]
式(3)中，ck、dk即为由单台热电联产机组在第k种边界工况下的电负荷和工业抽汽负荷数据拟合得到的系数，此处相关的边界工况包括：最大锅炉蒸发量工况1、最小锅炉蒸发量工况2、低压缸最小进汽量工况3，如图2所示；
[0116]
步骤4：在电站的运行优化期间内，按照如下关系建立该电站内的各台热电联产机组运行约束条件：
[0117]
(1)对于厂内n台机组和每台机组t个运行时段，第i台机组的第j时段的电负荷和其第j+1时段的电负荷需要满足爬坡和滑坡约束，电负荷的增加速度不能超过容许的爬坡速度r
up,pe
，电负荷的下降速度不能超过容许的滑坡速度r
down,pe
，即：
[0118][0119]
此处i＝1,2,
…
,n，j＝1,2,
…
,t-1，因为机组前后两个运行时段的取值只有一种情况，式(4)中两个约束条件满足其一即可；为此，需要引入新变量δ
(i-1)
·
(t-1)+j
和一个大值m，δ
(i-1)
·
(t-1)+j
为第i台机组在第j个时段的选择变量，取值为0或1，对每个机组在第i个时段时的爬坡或滑坡约束进行二选一，当δ
(i-1)
·
(t-1)+j
为1时，
①
类和
②
类约束起作用，
③
类和
④
类约束被松弛，当δ
(i-1)
·
(t-1)+j
为0时，
①
类和
②
类约束被松弛，
③
类和
④
类约束起作用，m为一足够大值，选择10000；将选择变量和大值写为统一形式如下：
[0120][0121]
为便于改写为矩阵形式，式(5)等价于下式：
[0122][0123]
对(6)每一类约束，均有n台机组和t-1个爬/滑坡约束，写为矩阵形式：
[0124]arump,pe
x≤b
rump,pe (7)
[0125]
(2)对每个运行时段的每一台热电联产机组，其电负荷和工业抽汽负荷需处于该机组所对应的安全运行域内；该机组的安全运行域是根据步骤3的方法得出的以各函数为边界所围成的区域，该机组的电负荷和工业抽汽负荷则通过不等式约束的方法被约束在安全运行域内，即：
[0126][0127]
计算全部机组在全部时段下的变量数，将其中的安全运行域约束的变量改写为矩阵形式：
[0128]asafe
x≤b
safe
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0129]
将每个时段的全部机组的安全运行域约束、爬坡约束、滑坡约束进行集成，写为矩阵形式：
[0130]a·
x≤b (10)
[0131]
(3)对每个运行时段，电站外界需要的总电负荷和总工业抽汽负荷等于全部热电联产机组所提供的电负荷和工业抽汽负荷；
[0132]
步骤5：根据步骤1读取的运行期间电站外界的电负荷和工业抽汽负荷数据，建立
负荷平衡方程，方程需要满足各台热电联产机组的电负荷总和、工业抽汽负荷总和与外界所需求的总电负荷、总工业抽汽负荷相等，以矩阵形式表示的等式平衡方程如下所示：
[0133]aeq
·
x＝b
eq
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0134]
此外，对于各台热电联产机组，其电负荷和工业抽汽负荷均存在上限和下限，如图2中的纯凝工况和最大工业抽汽量工况，据此建立各机组的电负荷和工业抽汽负荷的约束条件，并写为矩阵形式，即：
[0135]
lb≤x≤ub
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0136]
步骤6：根据步骤2得到的目标函数，步骤5得到的约束条件，建立如式(13)和式(14)所示的电热统筹优化模型：
[0137]
目标函数
[0138][0139]
约束条件
[0140][0141]
步骤7：对步骤6所建立的电热统筹优化模型，采用遗传算法进行求解，求解得到的电站内各时段各机组最优的电负荷和工业抽汽负荷以及整个运行期间的热电联产电站的最小工业抽汽总做功损失，按照该优化结果指导热电联产电站内的各台机组的电负荷和工业抽汽量。
[0142]
作为本发明的优选实施方式，步骤1中，所读取的电站的外界需要的电负荷和工业抽汽负荷数据为热电联产电站在运行期间的各时段需要承担的电负荷数据和工业抽汽负荷数据；所读取的各台热电联产机组全工况下的各指标数据集包括最小锅炉蒸发量工况、最大锅炉蒸发量工况和低压缸最小进汽量工况下各台机组的电负荷和工业抽汽负荷数据以及在上述三类边界工况围成的区域内的效率数据。
[0143]
作为本发明的优选实施方式，各台热电联产机组在全工况下的各指标数据集当中的效率根据热电联产机组的变工况理论和分析理论进行计算。

技术特征：
1.一种供工业蒸汽热电联产电站的多机组热电统筹优化方法，其特征在于：以热电联产电站的工业抽汽总做功损失最低作为优化目标，工业抽汽的总做功损失最低是指在保证电站内全部机组满足工业供汽需求的情况下，通过优化各台机组的电负荷、工业抽汽量来调节各台机组的工业抽汽做功损失，使电站内的全部热电联产机组的工业抽汽做功损失总和达到最低；热电联产电站的工业抽汽总做功损失是利用热电联产机组的效率、工业抽汽量和工业抽汽的单位质量计算出电站内各台热电联产机组的工业抽汽做功损失δe
i
，如式(1)所示；各台热电联产机组的工业抽汽做功损失确定后，再利用式(2)，计算出整个热电联产电站的工业抽汽总做功损失δe，作为优化的目标函数；δe
i,j
＝f
i
(pe
i,j
,dg
i,j
)＝dg
i,j
·
e
i
(pe
i,j
,dg
i,j
)
·
η
ex,i
(pe
i,j
,dg
i,j
)δt
ꢀꢀꢀꢀ
(1)式(1)中，pe
i,j
,dg
i,j
分别为电站中第i台热电联产机组在第j个运行时段下的电负荷和工业抽汽量，单位分别为mw和kg/h；δt为运行时段的时间间隔，h；δe
i
为第i台热电联产机组在第j个运行时段的工业抽汽做功损失，kg/h，通过函数f
i
来计算；函数f
i
是第i台热电联产机组的工业抽汽做功损失的计算函数，按照工业抽汽量dg
i,j
乘以抽汽单位e
i
再乘以机组效率η
ex，i
进行计算；η
ex，i
是根据热电联产机组变工况计算所获得的数据拟合而得到的机组效率；在给定第i台热电联产机组在第j个运行时段下的电负荷pe
i,j
和工业抽汽dg
i,j
后，通过f
i
函数计算出第i台热电联产机组的工业抽汽总δe
i
，单位kg/h，目标函数δe为电站内全部机组的总之和；式(2)中，t为热电联产电站在优化期间的运行时段的数量，n为热电联产电站内的热电联产机组的数量；所述热电统筹优化方法，包括以下步骤：步骤1：读取运行期间电站外界需要的电负荷和工业抽汽负荷数据；读取各台热电联产机组全工况下的各指标数据集；步骤2：将各台热电联产机组在运行期间工业抽汽做功损失总和作为目标函数；其中，各台热电联产机组在不同的电负荷和工业抽汽负荷下的工业抽汽做功损失根据式(1)计算，然后根据各台热电联产机组的效率数据拟合各台机组的效率计算公式，并通过式(2)得到整个热电联产电站的工业抽汽总做功损失；步骤3：根据步骤1读取的电站内各台热电联产机组在安全运行边界工况下的电负荷、工业抽汽负荷数据，将每个工况下的工业抽汽负荷拟合为关于电负荷的一次函数，如下：式(3)中，c
k
、d
k
即为由单台热电联产机组在第k种边界工况下的电负荷和工业抽汽负荷数据拟合得到的系数，此处相关的边界工况包括：最大锅炉蒸发量工况1、最小锅炉蒸发量
工况2、低压缸最小进汽量工况3；步骤4：在热电联产电站的运行优化期间内，按照如下关系建立热电联产电站内的各台热电联产机组运行约束条件：(1)对于热电联产电站内n台机组和每台机组t个运行时段，第i台热电联产机组的第j时段的电负荷和其第j+1时段的电负荷需要满足爬坡和滑坡约束，电负荷的增加速度不能超过容许的爬坡速度r
up,pe
，电负荷的下降速度不能超过容许的滑坡速度r
down,pe
，即：式中i＝1,2,
…
,n，j＝1,2,
…
,t-1，因为机组前后两个运行时段的取值只有一种情况，式(4)中两个约束条件满足其一即可；为此，需要引入新变量δ
(i-1)
·
(t-1)+j
和一个大值m，δ
(i-1)
·
(t-1)+j
为第i台机组在第j个时段的选择变量，取值为0或1，对每个机组在第i个时段时的爬坡或滑坡约束进行二选一，当δ
(i-1)
·
(t-1)+j
为1时，
①
类和
②
类约束起作用，
③
类和
④
类约束被松弛，当δ
(i-1)
·
(t-1)+j
为0时，
①
类和
②
类约束被松弛，
③
类和
④
类约束起作用，m为一足够大值，选择10000；将选择变量和大值写为统一形式如下：为便于改写为矩阵形式，式(5)等价于下式：对式(6)每一类约束，均有n台机组和t-1个爬坡或滑坡约束，需改写为矩阵形式；在改写时约定，对于一个具有m行n列的矩阵，矩阵在赋值时的右边的右方括号下标表示矩阵大小，对全为同一个数值a的矩阵，将其简写为[a]
m
×
n
，其它相同形式的矩阵均按此形式进行表示；令a
pe,
①
为电负荷的第
①
类约束系数矩阵，a
dg,
①
为工业抽汽量的第
①
类约束系数矩阵，a
δ,
①
为第
①
类约束的选择变量的约束系数矩阵，b
①
为第
①
类约束系数列向量，对于第
①
类约束，有：
a
dg,
①
＝[0]
n
·
(t-1)
×
n
·
t
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)令a
pe,
②
为电负荷的第
②
类约束系数矩阵，a
dg,
②
为工业抽汽量的第
②
类约束系数矩阵，a
δ,
②
为第
②
类约束的选择变量的约束系数矩阵，b
②
为第
②
类约束系数列向量，对于第
②
类约束，有：a
dg,
②
＝[0]
n
·
(t-1)
×
n
·
t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)
令a
pe,
③
为电负荷的第
③
类约束系数矩阵，a
dg,
③
为工业抽汽量的第
③
类约束系数矩阵，a
δ,
③
为第
③
类约束的选择变量的约束系数矩阵，b
③
为第
③
类约束系数列向量，对于第
③
类约束，有：a
pe,
③
＝a
pe,
①
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)a
dg,
③
＝[0]
n
·
(t-1)
×
n
·
t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)令a
pe,
④
为电负荷的第
④
类约束系数矩阵，a
dg,
④
为工业抽汽量的第
④
类约束系数矩阵，a
δ,
④
为第
④
类约束的选择变量的约束系数矩阵，b
④
为第
④
类约束系数列向量，对于第
④
类约束，有：a
pe,
④
＝a
pe,
②
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)a
dg,
④
＝[0]
n
·
(t-1)
×
n
·
t (17)综上，令a
rump,pe
为机组的爬坡或滑坡约束的约束系数矩阵，pe为全部时段全部机组的电负荷的行向量，dg为全部时段全部机组的工业抽汽量的行向量，r
δ
为全部时段全部机组的选择变量的行向量，x为优化变量的列向量，b
rump,pe
为爬坡或滑坡约束的列向量，则机组的爬坡或滑坡约束的矩阵形式为：a
rump,pe
x≤b
rump,pe
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(19)式(19)中，各项具体值如下：x＝[pe dg r
δ
]
t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)pe＝[pe
1,1 pe
1,2
ꢀ…ꢀ
pe
1,t pe
2,1
ꢀ…ꢀ
pe
2,t
…ꢀ
pe
n,1
ꢀ…ꢀ
pe
n,t
]
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)dg＝[dg
1,1 dg
1,2
ꢀ…ꢀ
dg
1,n dg
2,1
ꢀ…ꢀ
dg
2,t
ꢀ…ꢀ
dg
n,1
ꢀ…ꢀ
dg
n,t
]
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(23)r
δ
＝[δ
1,1 δ
1,2
ꢀ…ꢀ
δ
1,t-1 δ
2,1
ꢀ…ꢀ
δ
2,t-1
ꢀ…ꢀ
δ
n,1
ꢀ…ꢀ
δ
n,t-1
]
ꢀꢀꢀꢀ
(24)
(2)对每个运行时段的每一台热电联产机组，其电负荷和工业抽汽负荷需处于该机组所对应的安全运行域内；该机组的安全运行域是根据步骤3的方法得出的以各函数为边界所围成的区域，该机组的电负荷和工业抽汽负荷则通过不等式约束的方法被约束在安全运行域内，即：计算全部机组在全部时段下的变量数，将其中的安全运行域约束的变量改写为矩阵形式，令a
pe,
⑤
为电负荷的第
⑤
类约束系数矩阵，a
dg,
⑤
为工业抽汽量的第
⑤
类约束系数矩阵，a
δ,
⑤
为第
⑤
类约束的选择变量的约束系数矩阵，b
⑤
为第
⑤
类约束系数列向量，对于第
⑤
类约束，有：束，有：a
δ,
⑤
＝[0]
n
·
(t-1)
×
n
·
(t-1)
,b
⑤
＝[d1]
n
·
(t-1)
×1ꢀꢀꢀꢀ
(28)令a
pe,
⑥
为电负荷的第
⑥
类约束系数矩阵，a
dg,
⑥
为工业抽汽量的第
⑥
类约束系数矩阵，a
δ,
⑥
为第
⑥
类约束的选择变量的约束系数矩阵，b
⑥
为第
⑥
类约束系数列向量，对于第
⑥
类约束，有：
a
δ,
⑥
＝[0]
n
·
(t-1)
×
n
·
(t-1)
,b
⑥
＝[-d2]
n
·
(t-1)
×1ꢀꢀꢀꢀ
(31)令a
pe,
⑦
为电负荷的第
⑦
类约束系数矩阵，a
dg,
⑦
为工业抽汽量的第
⑦
类约束系数矩阵，a
δ,
⑦
为第
⑦
类约束的选择变量的约束系数矩阵，b
⑦
为第
⑦
类约束系数列向量，对于第
⑦
类约束，有：a
pe,
⑦
＝a
pe,
⑥
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(32)
a
δ,
⑦
＝[0]
n
·
(t-1)
×
n
·
(t-1)
,b
⑦
＝[-d3]
n
·
(t-1)
×1ꢀꢀꢀꢀ
(34)综上，令a
safe
为机组的安全运行约束系数矩阵，b
safe
为机组的安全运行约束系数列向量，则机组的安全运行域约束的矩阵形式为：a
safe
x≤b
safe
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(35)式(35)中，各项具体值如下：将每个调度时段的全部机组的安全运行域约束、爬坡约束、滑坡约束进行集成，写为矩阵形式：a
·
x≤b
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(37)式(37)中，a为变量x的系数矩阵，由不等式中各变量前的系数构成；b为常量的系数矩阵，由不等式中各常数项构成，各项具体值如下：(3)对每个运行时段，热电联产电站外界需要的总电负荷和总工业抽汽负荷等于全部热电联产机组所提供的电负荷和工业抽汽负荷；步骤5：根据步骤1读取的运行期间电站外界的电负荷和工业抽汽负荷数据，建立负荷平衡方程，方程需要满足各台热电联产机组的电负荷总和、工业抽汽负荷总和与外界所需求的总电负荷、总工业抽汽负荷相等，以矩阵形式表示的等式平衡方程如下所示：a
eq
·
x＝b
eq
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(39)式(39)中，a
eq
为变量x的系数矩阵，由等式中各变量前的系数构成；b
eq
为常量的系数矩阵，由等式中各常数项构成，包括电站外界需求的总电负荷和总工业抽汽负荷，各项具体值如下：
z
eq,pe
＝z
eq,dg
＝[0]
t
×
n
·
t
ꢀꢀꢀꢀ
(42)z
eq,δ
＝[0]
t
×
n
·
(t-1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(43)此外，对于各台热电联产机组，其电负荷和工业抽汽负荷均存在上限和下限，据此建立各台热电联产机组的电负荷和工业抽汽负荷的约束条件，并写为矩阵形式，即：lb≤x≤ub
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(45)式(45)中，lb和ub分别为每台机组的电负荷上下限列向量和工业抽汽负荷上下限列向量，对于其中的整数部分，其下限值取0，上限值取1；步骤6：根据步骤2得到的目标函数，步骤5得到的约束条件，建立如下的电热统筹优化模型：目标函数约束条件步骤7：对步骤6所建立的电热统筹优化模型，采用遗传算法进行求解，求解得到的热电联产电站内各时段各机组最优的电负荷和工业抽汽负荷以及整个运行期间的热电联产电站的最小工业抽汽总做功损失，按照该优化结果指导热电联产电站内的各台机组的调度。2.根据权利要求1所述的一种供工业蒸汽热电联产电站的多机组热电统筹优化方法，其特征在于：步骤1中，所读取的运行期间电站外界需要的电负荷和工业抽汽负荷数据为热电联产电站在运行期间的各时段需要承担的电负荷数据和工业抽汽负荷数据；所读取的各台热电联产机组全工况下的各指标数据集包括最小锅炉蒸发量工况、最大锅炉蒸发量工况和低压缸最小进汽量工况下各台机组的电负荷和工业抽汽负荷数据以及在上述三类边界工况围成的区域内的效率数据。3.根据权利要求1所述的一种供工业蒸汽热电联产电站的多机组热电统筹优化方法，其特征在于：各台热电联产机组在全工况下的各指标数据集当中的效率根据热电联产机组的变工况理论和分析理论进行计算。

技术总结
本发明公开了一种供工业蒸汽热电联产电站的多机组热电统筹优化方法，通过优化各台机组的电负荷和工业抽汽负荷来调节各台机组的工业抽汽做功损失，使电站的整体工业抽汽的总做功损失最低为优化目标；优化步骤包括：读取电负荷和工业用汽负荷相关信息，并确定各机组的工业抽汽做功损失，根据电站外界的电负荷、工业抽汽负荷和电站内各台热电联产机组的安全运行域的边界数据建立不等式约束条件，根据目标函数和约束条件建立统筹优化模型，采用遗传算法求解模型，得到电站内各台热电联产机组的工业供汽方案。本发明可显著降低含工业抽汽热电联产机组的电站的做功损失，提升电站的运行经济性。本发明的优化方法执行简单，方便实现。现。现。


技术研发人员：严弢 吴磊 罗家庚 胡庆云 王拓 刘胜宗 尹虎 周劲松 雷伟鹏 刘明 马国锋
受保护的技术使用者：西安交通大学
技术研发日：2023.06.21
技术公布日：2023/9/7