[发明专利]火电机组运行操作方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种火电机组运行操作方法，包括预先利用DDQN算法获得操作因子和中间变量之间对应关系模型；根据当前火电机组运行的边界条件，在预先创建的标杆数据库中查找在边界条件下，火电机组的经济效益最高时对应的理论中间变量；根据理论中间变量和对应关系模型，确定并输出理论中间变量对应理论操作因子，以便按照理论操作因子控制火电机组运行。本申请利用DDQN算法确定操作因子和中间变量之间的对应关系模型，经济效益最高时的理论中间变量确定出理论操作因子，以保证火电机组维持在较高的经济效益运行状态。本申请还提供了一种火电机组运行操作装置、设备以及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。

技术领域

本发明涉及火力发电技术领域，特别是涉及一种火电机组运行操作方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

电力能源是目前应用较为普遍的一种清洁能源。目前已有的发电站包括火力发电站、水力发电站、风力发电站以及核能发电站。目前我国投入应用的各种发电站中，火力发电站的发电仍然占据比较高的发电比例，广泛应用于工业用电和家庭用电。由此可见，降低电能使用成本，提高火力发电站的经济效益对各行各业的经济运转都存在重大意义。为了尽可能提高火力发电站的经济效益，需要尽可能的提高火电机组的发电效率并降低火电机组的发电成本。

发明内容

本发明的目的是提供一种火电机组运行操作方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，能够在一定程度上提高火电机组的经济效益。

为解决上述技术问题，本发明提供一种火电机组运行操作方法，包括：

预先通过历史操作因子和对应的历史中间变量，利用DDQN算法获得操作因子和中间变量之间对应关系模型；

根据当前火电机组运行的边界条件，在预先创建的标杆数据库中查找在所述边界条件下，所述火电机组的经济效益最高时对应的理论中间变量；

根据所述理论中间变量和所述对应关系模型，确定并输出所述理论中间变量对应理论操作因子，以便按照所述理论操作因子控制所述火电机组运行。

在本申请的可选地实施例中，在确定并输出所述理论中间变量对应理论操作因子之后，还包括：

按照预定周期采集周期时间内按照多组所述理论操作因子控制所述火电机组产生的实际中间变量；

根据所述实际中间变量和对应的所述理论操作因子，利用DDQN算法对所述对应关系模型进行修正。

在本申请的可选地实施例中，预先通过历史操作因子和对应的历史中间变量，利用DDQN算法获得操作因子和中间变量之间对应关系模型，包括：

采集历史操作因子和对应的历史中间变量；

将所述历史操作因子和所述历史中间变量均进行Lasso回归与数据聚类的数据处理；

将数据处理之后的所述历史操作因子和所述历史中间变量，利用DDQN算法进行学习获得所述对应关系模型。

在本申请的可选地实施例中，预先创建标杆数据库中最高经济效益对应的理论中间变量的过程，包括：

预先采集所述火电机组对应的多组历史中间变量以及每组所述历史中间变量对应的单位发电功率的历史耗煤量；

针对不同边界条件下的所述历史中间变量和对应的所述历史耗煤量进行神经网络训练，获得不同边界条件下，所述中间变量和对应的耗煤量之间的对应关系，并基于所述对应关系确定各个不同边界条件下，所述耗煤量最少时的中间变量为所述最高经济效益对应的理论中间变量。

在本申请的可选地实施例中，在确定并输出所述理论中间变量对应理论操作因子之后，还包括：

按照预设周期采集周期时间内所述火电机组的实际中间变量对应的边界条件以及单位发电功率的实际耗煤量；