[发明专利]一种燃机负荷预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明一种燃机负荷预测方法、装置、设备及存储介质，其方法包括：基于燃机运行时的各项参数的历史工况数据，获取燃机负荷参数的强相关参数；基于最小二乘支持向量机算法构建强相关参数与燃机负荷参数的预测模型；基于燃机运行时的强相关参数的历史工况数据，对预测模型进行求解和更新；基于更新后的预测模型进行燃机负荷参数的预测，并获取预测结果；本发明能够有效的提升燃机负荷的预测性能和预测准确性。

技术领域

本发明涉及一种燃机负荷预测方法、装置、设备及存储介质，属于电力系 统技术领域。

背景技术

随着社会居民消费结构的改变和电力市场的深化改革，电网峰谷差和持续 时间都不断增大，用电量呈现的分布规律也日趋复杂，给电网的调度调峰带来 了严峻的挑战。

燃气—蒸汽联合循环机组的启停速度快、负荷调节灵活、能源转换效率高 等优点，尤其适合于电网调度的调峰任务，而燃机所带负荷能力的测算是燃机 调峰的重要基础。因此，本申请提出了一种燃机负荷预测方法、装置、设备及 存储介质。

本发明将动态主元分析和自适应最小二乘支持向量机两种在线分析建模方 法应用于燃气轮机的负荷估算，提出一种全新的技术方案。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种燃机负荷预测方法、 装置、设备及存储介质，将动态主元分析和自适应最小二乘支持向量机两种在 线分析建模方法应用于燃气轮机的负荷预测，能够提高整体的预测性能和预测 准确性。

为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

第一方面，本发明提供了一种燃机负荷预测方法，包括：

基于燃机运行时的各项参数的历史工况数据，获取燃机负荷参数的强相关 参数；

基于最小二乘支持向量机算法构建强相关参数与燃机负荷参数的预测模型；

基于燃机运行时的强相关参数的历史工况数据，对预测模型进行求解和更 新；

基于更新后的预测模型进行燃机负荷参数的预测，并获取预测结果。

优选的，所述基于燃机运行时的各项参数的历史工况数据，获取燃机负荷 参数的强相关参数包括：

获取t时间段内燃机运行时的各项参数的历史工况数据并进行预处理；

基于预处理后的历史工况数据构建样本矩阵X_t，其表达式如下：

其中，为t时间段内第n时刻的第m个参数的工况数据；

对样本矩阵X_t进行扩展得到样本增广矩阵X(s)，其表达式如下：

其中，为第t-n时间段的第m个参数的工况数据的集合向量，s为滞 后因子；

取样本增广矩阵X(s)中参数为燃机负荷的一列与其余列参数分别构成两列 参数矩阵；

对每个两列参数矩阵求取特征值λ₁和λ₂，并求出两列参数矩阵的关联度ρ， 其表达式如下：

取关联度大于预设的关联度边界值的两列参数矩阵，并获得燃机负荷的强 相关参数。

优选的，所述滞后因子s的获取包括：

对样本矩阵X_t进行主元分析，其表达式如下：

S＝T_kR_k+E