一种热电负荷优化分配方法、系统、电子设备及介质与流程

1.本发明涉及发电厂节能优化技术领域，特别是涉及一种热电负荷优化分配方法、系统、电子设备及介质。


背景技术：

2.近年来随着分散小锅炉、高能耗低容量机组的不断淘汰，对于热电联产机组的需求愈加迫切，大型热电联产机组在降碳环保及能源分级利用均能起到积极的促进作用。
3.热电联产机组用户包括电负荷用户和热负荷用户，对于给定的负荷总量，发电厂需要根据自身条件安排机组负荷，这就涉及厂级经济负荷调度的问题，即根据机组运行特性确定各机组最佳热电负荷分配，使全厂煤耗最低，实现最佳经济运行方案。
4.目前基于厂级热电负荷优化分配的算法主要有等微增率法、线性规划类算法和遗传算法等。等微增率法按机组煤耗微增率从小到大的顺序将负荷依次分给各机组，但在实际应用中其对机组性能曲线单调递增和可微的严苛要求限制了进一步的发展，尤其对于热电联产机组负荷分配的解决显得更加困难。线性规划类算法主要有动态规划法、线性规划法、非线性规划法等，动态规划法属于多级决策方法，可较好地适应负荷变化，选择机组台数、承荷大小和开停次序，灵活性较强，但计算过程繁琐，计算量大；线性规划法相对模型简单，计算速度快，但精度较低；非线性规划法则与前者正好相反，计算度快，精度高，但是模型复杂，变量数较多导致优化效果不佳，还容易产生组合爆炸现象。还有大量基于仿生学的算法，如遗传算法、免疫算法、粒子群算法和蚁群优化算法等，这类算法总体来说智能程度高，计算速度快，模型相对并不复杂，但是缺点也很明显，计算精度相对低，收敛性稳定性较差，容易陷入局部最优。
5.现有的优化算法在解决厂级热电负荷优化分配的应用中均存在一定的问题，因此，有必要对这一问题做进一步的研究，寻求一种快速准确稳定性好的算法。
6.等微增率法按机组煤耗微增率从小到大的顺序将负荷依次分给各机组，但在实际应用中其对机组性能曲线单调递增和可微的严苛要求限制了进一步的发展，尤其对于热电联产机组负荷分配的解决显得更加困难。线性规划类算法主要有动态规划法、线性规划法、非线性规划法等，动态规划法属于多级决策方法，可较好地适应负荷变化，选择机组台数、承荷大小和开停次序，灵活性较强，但计算过程繁琐，计算量大；线性规划法相对模型简单，计算速度快，但精度较低；非线性规划法则与前者正好相反，计算度快，精度高，但是模型复杂，变量数较多导致优化效果不佳，还容易产生组合爆炸现象。还有大量基于仿生学的算法，如遗传算法、免疫算法、粒子群算法和蚁群优化算法等，这类算法总体来说智能程度高，计算速度快，模型相对并不复杂，但是缺点也很明显，计算精度相对低，收敛性稳定性较差，容易陷入局部最优。


技术实现要素：

7.为了解决上述技术问题，本发明提供一种热电负荷优化分配方法、系统、电子设备
及介质，能够在给定的全厂总负荷下，根据机组运行特性确定各机组最佳热电负荷分配方案，使全厂煤耗最低。
8.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
9.一种热电负荷优化分配方法，所述方法包括：
10.根据给定的全厂总负荷，确定供热系统工况；
11.根据单机分项煤耗率，确定单机综合煤耗率；所述单机分项煤耗率包括发电标准煤耗率和供热标准煤耗率；
12.根据所述单机综合煤耗率，确定全厂综合标准煤耗率；
13.以所述全厂综合标准煤耗率最小为目标建立目标函数；
14.根据所述供热系统工况，确定所述目标函数的约束条件；所述目标函数的约束条件为供热系统工况下单台机组热负荷和单台机组电功率的可调范围；
15.根据所述约束条件，基于鸟枪法计算所述目标函数的最优解，确定最优热电负荷分配方案。
16.可选地，所述发电标准煤耗率为：
[0017][0018]
所述供热标准煤耗率为：
[0019][0020]
其中，pei为第i台机组发电功率，q
hij
为第i台机组供热量，为第i台机组发电标准煤耗量，为第i台机组供热标准煤耗量，η
tp(ei)
为第i台机组发电热效率，η
tp(hij)
为第i台机组供热热效率。
[0021]
可选地，所述单机综合煤耗率为：
[0022][0023]
其中，为单机综合标准煤耗率，为第i台机组发电标准煤耗率，为第i台机组供热标准煤耗率。
[0024]
可选地，所述全厂综合标准煤耗率为：
[0025][0026]
其中，为全厂综合标准煤耗率，为单机综合标准煤耗率，pei为第i台机组发电功率，q
hij
为第i台机组供热量。
[0027]
可选地，所述目标函数为：
[0028][0029]
其中，为全厂综合标准煤耗率，pei为第i台机组发电功率，q
hij
为第i台机组供热
量，为单机综合标准煤耗率。
[0030]
根据单台机组设计供热抽汽量，确定单台机组最大热负荷和单台机组最小热负荷；
[0031]
根据所述供热系统工况，确定单台机组的最大蒸发量、最小蒸发量和最小凝汽量；
[0032]
根据所述单台机组的最大蒸发量，确定单台机组最大电功率；
[0033]
根据所述单台机组的最小蒸发量和所述单台机组的最小凝汽量，确定单台机组最小电功率；
[0034]
根据所述单台机组最大热负荷、所述单台机组最小热负荷、所述单台机组最大电功率和所述单台机组最小电功率，确定所述目标函数的约束条件；所述目标函数的约束条件为供热系统工况下单台机组热负荷和单台机组电功率的可调范围。
[0035]
可选地，所述根据所述约束条件，基于鸟枪法计算所述目标函数的最优解，确定最优热电负荷分配方案，具体包括：
[0036]
从发电厂sis系统中获取单台机组在所述约束条件下的历史运行工况；
[0037]
按照设定的时间步长对所述历史运行工况离散化，得到离散化工况点；
[0038]
对所述离散化工况点进行稳态判断；
[0039]
当所述离散化工况点为稳态时，所述离散化工况点为稳态离散工况点；
[0040]
采用发电厂原则性热力系统计算方法中的定功率计算法，计算各所述稳态离散工况点的煤耗率，得到单机分项煤耗率；
[0041]
对所述单机分项煤耗率和对应的所述稳态离散工况点热负荷和电功率进行曲面拟合，根据得出机组单机煤耗特性；其中，为机组单机煤耗特性，为第i台机组发电标准煤耗率，为第i台机组供热标准煤耗率；
[0042]
根据所述机组单机煤耗特性，确定满足所述约束条件的多种运行方案；
[0043]
根据所述多种运行方案，计算所述目标函数的最优解，得到数值最小的全厂综合标煤耗率；
[0044]
根据所述数值最小的全厂综合标准煤耗率对应的运行方案，确定最优热电负荷分配方案。
[0045]
一种热电负荷优化分配系统，应用于上述的热电负荷优化分配方法，所述系统包括：
[0046]
供热系统工况确定模块，用于根据给定的全厂总负荷，确定供热系统工况；
[0047]
单机综合煤耗率确定模块，用于根据单机分项煤耗率，确定单机综合煤耗率；所述单机分项煤耗率包括发电标准煤耗率和供热标准煤耗率；
[0048]
全厂综合标准煤耗率确定模块，用于根据所述单机综合煤耗率，确定全厂综合标准煤耗率；
[0049]
目标函数建立模块，用于以所述全厂综合标准煤耗率最小为目标建立目标函数；
[0050]
约束条件确定模块，用于根据所述供热系统工况，确定所述目标函数的约束条件；所述目标函数的约束条件为供热系统工况下单台机组热负荷和单台机组电功率的可调范围；
[0051]
分配方案确定模块，用于根据所述约束条件，基于鸟枪法计算所述目标函数的最
优解，确定最优热电负荷分配方案。
[0052]
一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述的热电负荷优化分配方法。
[0053]
一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的热电负荷优化分配方法。
[0054]
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
[0055]
本发明提供的一种热电负荷优化分配方法，包括：根据给定的全厂总负荷，确定供热系统工况；根据单机分项煤耗率，确定单机综合煤耗率；单机分项煤耗率包括发电标准煤耗率和供热标准煤耗率；根据单机综合煤耗率，确定全厂综合标准煤耗率；以全厂综合标准煤耗率最小为目标建立目标函数；根据供热系统工况，确定目标函数的约束条件；目标函数的约束条件为供热系统工况下单台机组热负荷和单台机组电功率的可调范围；根据约束条件，基于鸟枪法计算目标函数的最优解，确定最优热电负荷分配方案。本发明在给定全厂总负荷的情况下，以全厂综合标准煤耗率最小为目标建立目标函数，根据机组运行特性，基于“鸟枪法”计算目标函数的最优解，确定热电联产机组间热电负荷的最优分配方案，应用该方案使全厂煤耗最低。
附图说明
[0056]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0057]
图1为本发明提供的热电负荷优化分配方法流程图；
[0058]
图2为本发明提供的生物学中“鸟枪法”的实施过程示意图；
[0059]
图3为本发明提供的基于“鸟枪法”的热电联产机组间热电负荷优化分配方法逻辑框图；
[0060]
图4为本发明实施例中的#1机组供热煤耗特性示意图；
[0061]
图5为本发明实施例中的#1机组发电煤耗特性示意图；
[0062]
图6为本发明实施例中的#2机组供热煤耗特性示意图；
[0063]
图7为本发明实施例中的#2机组发电煤耗特性示意图；
[0064]
图8为本发明提供的基于“鸟枪法”的热电联产机组间热电负荷优化分配通用软件界面图；
[0065]
图9为本发明提供的具体实施例中某热电厂基于“鸟枪法”的热电联产机组间热电负荷优化分配软件界面图；
[0066]
图10为本发明提供的利用基于“鸟枪法”的热电联产机组间热电负荷优化分配软件应用结构示意图；
[0067]
图11为本发明提供的热电负荷优化分配系统模块图。
[0068]
符号说明：
[0069]
1-供热系统工况确定模块，2-单机综合煤耗率确定模块，3-全厂综合标准煤耗率确定模块，4-目标函数建立模块，5-约束条件确定模块，6-分配方案确定模块。
具体实施方式
[0070]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0071]
本发明的目的是提供热电负荷优化分配方法、系统、电子设备及介质，能够在给定的全厂总负荷下，根据机组运行特性确定各机组最佳热电负荷分配方案，使全厂煤耗最低。
[0072]
下面解释一些跟技术方案有关的专业术语：
[0073]
热电联产：是联合生产电能和热能的一种高效节能生产方式，将燃料的化学能转化为高品质的热能，携带热能的工质进入汽轮机做功用来发电，部分做过功的低品位热能用以供热，实现能源分级利用，采用热电联产生产方式的机组就称为热电联产机组。
[0074]
电负荷：电网调度给定火电厂负荷指令，电厂根据指令调节锅炉汽轮机运行使发电机实时功率与之匹配，这里的发电机实时功率就是当前机组电负荷。
[0075]
热负荷：热电联产机组将部分做过功的低品位蒸汽用以采暖供热、工业用汽等，这部分热能称为热负荷。
[0076]
机组煤耗特性：指机组在各工况下燃煤消耗量的表现特征。
[0077]
标准煤：即发热量为7000千卡/千克的煤(低位发热量)，通常将各类煤种折算到统一的基准以便于比较。
[0078]
dcs系统：全称为“分散控制系统”或“分布式计算机控制系统”，distributed control system，它采用控制分散、操作和管理集中的基本设计思想，采用多层分级、合作自治的结构形式，其主要特征是它的集中管理和分散控制，用于运行人员与机组设备交互操作。
[0079]
sis系统：全称为“火电厂厂级监控信息系统”，supervisor information system，是为火电厂全厂实时生产过程综合优化服务的厂级监控管理信息系统，与dcs的显著区别在于不可直接操作机组设备。
[0080]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0081]
实施例一
[0082]
本发明为实现在给定全厂总负荷，以全厂煤耗最低为目标，根据机组运行特性确定各机组最佳热电负荷分配方案，首先，确定热经济指标。热经济指标必须是能够直接反映全厂经济效益的一个指标，即在满足总热、电负荷的前提下使全厂的燃料消耗量最低，综合考虑目前常用的热经济指标，提出本发明的热经济指标——全厂综合标准煤耗率。为了更直观反映燃料消耗量，同时便于比较方案优劣，采取折算的方法将供热煤耗统一为发电煤耗。本发明还提出了单机分项煤耗率和单机综合煤耗率。
[0083]
所述单机分项煤耗率包括发电标准煤耗率和供热标准煤耗率；具体地，发电标准煤耗率如公式(1)所示：
[0084][0085]
供热标准煤耗率如公式(2)所示：
[0086][0087]
其中，pei为第i台机组发电功率，q
hij
为第i台机组供热量，为第i台机组发电标准煤耗量，为第i台机组供热标准煤耗量，η
tp(ei)
为第i台机组发电热效率，η
tp(hij)
为第i台机组供热热效率。
[0088]
对于单抽机组和背压机组，只有一个热负荷，上式中j取1；对于双抽机组，热负荷分为工艺热负荷和供暖热负荷，因此上式中j分别取1和2，本发明相关公式均采用这一原则。
[0089]
单机综合煤耗率如公式(3)所示：
[0090]
其中，为单机综合标准煤耗率，为第i台机组发电标准煤耗率，为第i台机组供热标准煤耗率。此外，机组单机综合煤耗率即机组单机煤耗特性。
[0091]
对于单机综合煤耗率，双抽机组有：而单抽机组和背压机组有：
[0092]
全厂综合标准煤耗率如公式(4)所示：
[0093][0094]
其中，为全厂综合标准煤耗率。该热经济指标能够全面反映热电厂的热经济性，不仅包含发电方面的煤耗，还兼顾供热方面的煤耗，这一指标用于全厂热、电负荷一定的前提下评价全厂总的燃料消耗量。
[0095]
如图1所示，本发明提供了一种热电负荷优化分配方法，包括：
[0096]
步骤s1：根据给定的全厂总负荷，确定供热系统工况。
[0097]
步骤s2：根据单机分项煤耗率，确定单机综合煤耗率；所述单机分项煤耗率包括发电标准煤耗率和供热标准煤耗率。
[0098]
步骤s3：根据所述单机综合煤耗率，确定全厂综合标准煤耗率。
[0099]
步骤s4：以所述全厂综合标准煤耗率最小为目标建立目标函数。具体地，所述目标函数如公式(5)所示：
[0100][0101]
其中，为全厂综合标准煤耗率，pei为第i台机组发电功率，q
hij
为第i台机组供热量，为单机综合标准煤耗率。表示第i台机组的单机综合标准煤耗率与其相应的单机电负荷、热负荷的函数关系，通过对大量历史工况数据的热力计算，确定该函数关系，保证了煤耗函数关系的准确性和真实性，其中，公式(3)用于计算单机综合煤耗率，而用于表示函数关系。
[0102]
步骤s5：根据所述供热系统工况，确定所述目标函数的约束条件；所述目标函数的
约束条件为供热系统工况下单台机组热负荷和单台机组电功率的可调范围。
[0103]
s5具体包括：
[0104]
步骤s51：根据单台机组设计供热抽汽量，确定单台机组最大热负荷和单台机组最小热负荷；
[0105]
步骤s52：根据所述供热系统工况，确定单台机组的最大蒸发量、最小蒸发量和最小凝汽量；
[0106]
步骤s53：根据所述单台机组的最大蒸发量，确定单台机组最大电功率；
[0107]
步骤s54：根据所述单台机组的最小蒸发量和所述单台机组的最小凝汽量，确定单台机组最小电功率；
[0108]
步骤s55：根据所述单台机组最大热负荷、所述单台机组最小热负荷、所述单台机组最大电功率和所述单台机组最小电功率，确定所述目标函数的约束条件；所述目标函数的约束条件为供热系统工况下单台机组热负荷和单台机组电功率的可调范围。
[0109]
在实际应用中，热电联产机组的热电负荷具有耦合性，通常以热定电，即满足供热系统工况条件下电功率存在一个可行域约束。供热系统工况下机组电功率可调范围受机组的最大蒸发量、供热系统工况下最小蒸发量及最小凝汽量限制。
[0110]
约束条件1：单台机组设计最大供热抽汽量g
ijmax
、最小供热抽汽量g
ijmin
限制，则机组设计热负荷g
ij
为g
ijmin
≤g
ij
≤g
ijmax
。每个抽汽口在特定压力下的最大供热抽汽量是一定的，而最小供热抽汽量也有限制，对于供热抽汽机组该值可为零，而对于背压机组则不可为零。
[0111]
约束条件2：供热系统工况下单台机组最大电功率pe
imax
限制。在确定的热负荷下，机组所能承担的最大电功率受最大蒸发量g
0imax
限制，因此，单台机组最大电功率pe
imax
与机组最大蒸发量g
0imax
的关系如公式(6)所示。
[0112][0113]
约束条件3：供热系统工况下单台机组最小电功率pe
imin
限制。在确定的热负荷下，机组最小电功率受供热系统工况下最小蒸发量g
0imin
或最小凝汽量g
cimin
限制。因此，单台机组最小电功率pe
imin
与最小蒸发量g
0imin
的关系如公式(7)所示。
[0114][0115]
单台机组最小电功率pe
imin
与最小凝汽量g
cimin
的关系如公式(8)所示。
[0116][0117]
约束条件4：供热系统工况下单台机组电功率pei应满足：pe
imin
≤pei≤pe
imax
。
[0118]
因此，热电负荷约束条件如公式(9)所示：
[0119][0120]
步骤s6：根据所述约束条件，基于鸟枪法计算所述目标函数的最优解，确定最优热电负荷分配方案。
[0121]
s6具体包括：
[0122]
步骤s61：从发电厂sis系统中获取单台机组在所述约束条件下的历史运行工况。
[0123]
步骤s62：按照设定的时间步长对所述历史运行工况离散化，得到离散化工况点。
[0124]
步骤s63：对所述离散化工况点进行稳态判断。
[0125]
步骤s64：当所述离散化工况点为稳态时，所述离散化工况点为稳态离散工况点。
[0126]
步骤s65：采用发电厂原则性热力系统计算方法中的定功率计算法，计算各所述稳态离散工况点的煤耗率，得到单机分项煤耗率；
[0127]
步骤s66：对所述单机分项煤耗率和对应的所述稳态离散工况点热负荷和电功率进行曲面拟合，根据得出机组单机煤耗特性；其中，为机组单机煤耗特性，为第i台机组发电标准煤耗率，为第i台机组供热标准煤耗率；所述稳态离散工况点热负荷和电功率通过历史数据获得。
[0128]
步骤s67：根据所述机组单机煤耗特性，确定满足所述约束条件的多种运行方案；
[0129]
步骤s68：根据所述多种运行方案，计算所述目标函数的最优解，得到数值最小的全厂综合标煤耗率。
[0130]
步骤s69：根据所述数值最小的全厂综合标准煤耗率对应的运行方案，确定最优热电负荷分配方案。
[0131]
在实际应用中，“鸟枪法”在基因测序中又称随机测序法，也称“霰弹法”，是指将目标dna序列随机的处理成大小不同的片段，再将这些片段序列连接起来的测序方法。其中全基因组鸟枪法测序策略就是直接随机地将全基因组打断成dna小片段，建立基因组随机文库(质粒文库)，在质粒两端进行随机测序。这种方法省去了构建物理图谱这一繁琐步骤，大大简化了整个基因组的测序过程，工作效率显著提高。生物学中“鸟枪法”的具体实施过程如图2。
[0132]
在热、电负荷优化分配问题中，将机组的历史运行数据视为“目标dna”，一定的时间步长相当于“限制性内切酶”将历史运行数据离散化。这样就实现了工况点的提取，借助计算机对这些工况点进行热经济性计算，获得机组性能特性，从而建立针对每台机组的工况基础库，这就相当于基因测序中的“基因组随机文库”。
[0133]
生物学中的“鸟枪法”需要将基因组随机文库中的dna片段整合到载体基因使其表达，“载体基因”就相当于目标函数，在特定的约束条件下，将全厂总负荷在各并列运行机组之间寻求最优方案。在各机组工况基础库之间进行匹配寻优，筛选全部可能方案，取全厂煤
耗最小的方案，其中最小的煤耗值对应于生物学中的“目的产物”，相应的运行方案即为“目的dna片段”。“鸟枪法”在基因测序中和热电负荷优化分配中的术语如表1所示：
[0134]
表1术语对照表
[0135][0136][0137]
基于“鸟枪法”的热电联产机组间热电负荷优化分配方法逻辑框图如图3所示，具体包括：
[0138]
第一步：提取目标dna链：提取机组历史运行工况序列。保证在约束条件下遍历机组所有工况点。具体地，从发电厂sis系统提取机组历史运行工况参数，保证在约束条件下遍历机组所有工况点，工况点参数包括电厂发电功率，厂用电率，锅炉效率，主蒸汽参数，再热蒸汽参数，给水参数，回热系统各段抽汽参数，加热器端差、进出口参数，热网送水、回水参数，热网供汽、疏水参数等技术参数，此外，还需给定工况下辅助热力设备(如小汽机、给水泵、凝结水泵和轴封加热器等)的有关数据。
[0139]
第二步：内切酶离散化：以一定的时间步长将提取的大量工况点做离散化处理，获得独立的具有代表性的工况点。这里的工况点在离散化处理时需做工况稳态判断。具体地，工况参数是以一定的时间步长提取的，在选定的时间范围内机组热电负荷保持稳定即认为是稳态。如：每1min提取一组历史工况参数，如该工况点前20min机组热电负荷与该工况点保持不变，认为该工况点已处于稳态，此时提取的参数即为该工况点典型参数，可以真实反映该负荷工况下机组特性。
[0140]
第三步：建立基因组随机文库：对上述离散化的工况点进行热经济性计算，采用发电厂原则性热力系统计算方法中的定功率计算法，根据公式(1)和公式(2)计算单机供热标煤耗率、发电标煤耗率，通过拟合软件datafit拟合得出针对每台机组的热电负荷与其单机分项标煤耗率的拟合关系，根据公式(3)计算单机综合标煤耗率，单机综合标煤耗率与对应工况点的热电负荷的函数关系即为相应机组的单机工况基础库，亦即为单机煤耗特性。发电煤耗不仅与发电量有关，还与供热抽汽量有密切关系，在确定机组煤耗特性时应同时考虑发电量和供热量的影响，采用曲面拟合机组特性更加准确。
[0141]
第四步：目标dna在载体基因中表达：在相应的给定负荷和约束条件下，将每台机
组的基因组随机文库拟合关系统一于目标函数下，在各机组单机工况基础库之间寻优，求解每一种可能方案的全厂综合标煤耗率。
[0142]
第五步：筛选目标产物：比较全部满足条件的运行方案所对应的全厂综合标煤耗率，选取数值最小值。
[0143]
第六步：确定所求目标dna片段：全厂最优运行方案即为最小的全厂综合标煤耗率所对应的运行方案。
[0144]
根据基于“鸟枪法”的热电联产机组间热电负荷优化分配方法，设计开发对应的通用软件。
[0145]
以某电厂两台300mw单抽机组为例，采用曲面拟合得出的机组煤耗特性如图4、图5、图6和图7所示，
[0146]
#1机组供热煤耗特性：
[0147][0148]
#1机组发电煤耗特性：
[0149][0150]
#2机组供热煤耗特性：
[0151][0152]
#2机组发电煤耗特性：
[0153][0154]
公式(10)、公式(11)、公式(12)和公式(13)的系数如表2所示。
[0155]
表2系数表
[0156][0157]
本发明根据鸟枪法开发设计配套热电负荷优化分配的通用软件，部分界面如图8和图9所示。图10为本发明提供的利用基于“鸟枪法”的热电联产机组间热电负荷优化分配软件应用结构示意图，如图10所示，应用该通用软件进行热电负荷优化分配。在该软件中添加两台单抽机组，更新机组煤耗特性，设定热电负荷约束条件，即可获得针对某电厂专用的负荷优化分配方案，软件从sis系统在线读取当前全厂总热电负荷，经计算给出当前负荷最佳分配方案及各机组煤耗参数。在各负荷点工况下，按全厂综合标准煤耗率计算，平均可以节约3.6g/kwh。经济效益和环保效益非常可观。利用本发明所述方法的负荷优化软件实时从sis系统中读取当前全厂总负荷，经计算给出优化分配方案，优化结果可以写入sis系统，运行调度人员可根据结果对全厂各机组进行调度。
[0158]
因此，该配套通用软件能够实现在线实时负荷优化分配，并且具有以下优点：
[0159]
(1)该软件封装包括背压机组，单抽机组和双抽机组的负荷分配计算模型，可根据电厂机组类型构成添加匹配的机组类型及机组台数，更新机组煤耗特性、约束条件。
[0160]
(2)本软件通过计算机和sis系统交互完成优化过程，计算机从sis系统中读取当前所需负荷优化参数，经本软件计算优化后再将结果写入sis系统，可实现在线实时优化。
[0161]
(3)本软件通过计算可以给出最佳热电负荷分配方案，并可得到该优化方案下的单机供热标煤耗、发电标煤耗、单机综合标煤耗和全厂综合标煤耗。
[0162]
实施例二
[0163]
为了执行上述实施例一对应的方法，以实现相应的功能和技术效果，下面提供一种热电负荷优化分配系统，如图11所示，所述系统包括：
[0164]
供热系统工况确定模块1，用于根据给定的全厂总负荷，确定供热系统工况。
[0165]
单机综合煤耗率确定模块2，用于根据单机分项煤耗率，确定单机综合煤耗率。所述单机分项煤耗率包括发电标准煤耗率和供热标准煤耗率。
[0166]
全厂综合标准煤耗率确定模块3，用于根据所述单机综合煤耗率，确定全厂综合标准煤耗率。
[0167]
目标函数建立模块4，用于以所述全厂综合标准煤耗率最小为目标建立目标函数。
[0168]
约束条件确定模块5，用于根据所述供热系统工况，确定所述目标函数的约束条件。所述目标函数的约束条件为供热系统工况下单台机组热负荷和单台机组电功率的可调范围。
[0169]
分配方案确定模块6，用于根据所述约束条件，基于鸟枪法计算所述目标函数的最优解，确定最优热电负荷分配方案。
[0170]
实施例三
[0171]
本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行计算机程序以使电子设备执行实施例一的热电负荷优化分配方法。
[0172]
可选地，上述电子设备可以是服务器。
[0173]
另外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现实施例一的热电负荷优化分配方法。
[0174]
本发明提供的热电负荷优化分配方法、系统、设备及介质，具有以下优势：
[0175]
1.本发明所述方法以大量历史运行数据为计算基础，可以真实反映机组实际运行特性，为负荷的准确分配提供有力支持。
[0176]
2.本发明所述方法不仅关心发电煤耗，同时还考虑供热煤耗，选取全厂综合标准煤耗率作为热经济指标，可以更全面准确地评价方案的优劣。
[0177]
3.发电煤耗不仅与发电量有关，还与供热抽汽量有密切关系，因此，在本发明所述方法确定机组煤耗特性时同时考虑发电量和供热量的影响，采用曲面拟合的方式，结果更加准确。
[0178]
4.本发明所述方法适用范围广，对目标函数没有特殊要求，不必要诸如连续性、导数存在和单峰的假设，在整个负荷分配基础库空间寻优，可得全局最优解。
[0179]
5.利用本发明所述方法开发设计配套通用软件，可通过与sis系统交互实现实时在线负荷优化分配。
[0180]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0181]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：
1.一种热电负荷优化分配方法，其特征在于，所述方法包括：根据给定的全厂总负荷，确定供热系统工况；根据单机分项煤耗率，确定单机综合煤耗率；所述单机分项煤耗率包括发电标准煤耗率和供热标准煤耗率；根据所述单机综合煤耗率，确定全厂综合标准煤耗率；以所述全厂综合标准煤耗率最小为目标建立目标函数；根据所述供热系统工况，确定所述目标函数的约束条件；所述目标函数的约束条件为供热系统工况下单台机组热负荷和单台机组电功率的可调范围；根据所述约束条件，基于鸟枪法计算所述目标函数的最优解，确定最优热电负荷分配方案。2.根据权利要求1所述的热电负荷优化分配方法，其特征在于，所述发电标准煤耗率为：所述供热标准煤耗率为：其中，pe
i
为第i台机组发电功率，q
hij
为第i台机组供热量，为第i台机组发电标准煤耗量，为第i台机组供热标准煤耗量，η
tp(ei)
为第i台机组发电热效率，η
tp(hij)
为第i台机组供热热效率。3.根据权利要求2所述的热电负荷优化分配方法，其特征在于，所述单机综合煤耗率为：其中，为单机综合标准煤耗率，为第i台机组发电标准煤耗率，为第i台机组供热标准煤耗率。4.根据权利要求3所述的热电负荷优化分配方法，其特征在于，所述全厂综合标准煤耗率为：其中，为全厂综合标准煤耗率，为单机综合标准煤耗率，pe
i
为第i台机组发电功率，q
hij
为第i台机组供热量。5.根据权利要求4所述的热电负荷优化分配方法，其特征在于，所述目标函数为：其中，为全厂综合标准煤耗率，pe
i
为第i台机组发电功率，q
hij
为第i台机组供热量，
为单机综合标准煤耗率。6.根据权利要求1所述的热电负荷优化分配方法，其特征在于，所述根据供热系统工况，确定所述目标函数的约束条件，具体包括：根据单台机组设计供热抽汽量，确定单台机组最大热负荷和单台机组最小热负荷；根据所述供热系统工况，确定单台机组的最大蒸发量、最小蒸发量和最小凝汽量；根据所述单台机组的最大蒸发量，确定单台机组最大电功率；根据所述单台机组的最小蒸发量和所述单台机组的最小凝汽量，确定单台机组最小电功率；根据所述单台机组最大热负荷、所述单台机组最小热负荷、所述单台机组最大电功率和所述单台机组最小电功率，确定所述目标函数的约束条件；所述目标函数的约束条件为供热系统工况下单台机组热负荷和单台机组电功率的可调范围。7.根据权利要求1所述的热电负荷优化分配方法，其特征在于，所述根据所述约束条件，基于鸟枪法计算所述目标函数的最优解，确定最优热电负荷分配方案，具体包括：从发电厂sis系统中获取单台机组在所述约束条件下的历史运行工况；按照设定的时间步长对所述历史运行工况离散化，得到离散化工况点；对所述离散化工况点进行稳态判断；当所述离散化工况点为稳态时，所述离散化工况点为稳态离散工况点；采用发电厂原则性热力系统计算方法中的定功率计算法，计算各所述稳态离散工况点的煤耗率，得到单机分项煤耗率；对所述单机分项煤耗率和对应的所述稳态离散工况点热负荷和电功率进行曲面拟合，根据得出机组单机煤耗特性；其中，为机组单机煤耗特性，为第i台机组发电标准煤耗率，为第i台机组供热标准煤耗率；根据所述机组单机煤耗特性，确定满足所述约束条件的多种运行方案；根据所述多种运行方案，计算所述目标函数的最优解，得到数值最小的全厂综合标煤耗率；根据所述数值最小的全厂综合标准煤耗率对应的运行方案，确定最优热电负荷分配方案。8.一种热电负荷优化分配系统，其特征在于，所述系统包括：供热系统工况确定模块，用于根据给定的全厂总负荷，确定供热系统工况；单机综合煤耗率确定模块，用于根据单机分项煤耗率，确定单机综合煤耗率；所述单机分项煤耗率包括发电标准煤耗率和供热标准煤耗率；全厂综合标准煤耗率确定模块，用于根据所述单机综合煤耗率，确定全厂综合标准煤耗率；目标函数建立模块，用于以所述全厂综合标准煤耗率最小为目标建立目标函数；约束条件确定模块，用于根据所述供热系统工况，确定所述目标函数的约束条件；所述目标函数的约束条件为供热系统工况下单台机组热负荷和单台机组电功率的可调范围；分配方案确定模块，用于根据所述约束条件，基于鸟枪法计算所述目标函数的最优解，确定最优热电负荷分配方案。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程
序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1至7中任一项所述的热电负荷优化分配方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的热电负荷优化分配方法。

技术总结
本发明公开了一种热电负荷优化分配方法、系统、电子设备及介质，涉及发电厂节能优化技术领域，该方法包括：根据给定的全厂总负荷确定供热系统工况；根据单机分项煤耗率确定单机综合煤耗率；单机分项煤耗率包括发电标准煤耗率和供热标准煤耗率；根据单机综合煤耗率确定全厂综合标准煤耗率；以全厂综合标准煤耗率最小为目标建立目标函数；根据供热系统工况确定目标函数的约束条件；目标函数的约束条件为供热系统工况下单台机组热负荷和单台机组电功率的可调范围；根据约束条件，基于鸟枪法计算目标函数的最优解，确定最优热电负荷分配方案。本发明能够在给定的全厂总负荷下，根据机组运行特性确定各机组最佳热电负荷分配方案，使全厂煤耗最低。使全厂煤耗最低。使全厂煤耗最低。


技术研发人员：丁晓冬 展宗波 姜伟 张亮 王岩 张雷
受保护的技术使用者：丁晓冬
技术研发日：2023.02.09
技术公布日：2023/7/12