[发明专利]一种提高电厂AGC控制KP值的方法

权利要求书

1.一种提高电厂AGC控制KP值的方法，其特征在于，包括：

步骤一，基于电厂协调控制系统，建立短期负荷精准预测模块、调节速度提升模块、调节精度提升模块和响应时间模块，对调节速率K1、调节精度K2和响应时间K3进行提升，进而控制KP值，其中KP＝K1*K2*K3；

步骤二，所述短期负荷精准预测模块，使用电厂负荷的历史数据进行预测；

步骤三，所述调节速度提升模块，根据所述短期负荷精准预测模块预测的负荷对锅炉一次风的前馈量进行调节，提升所述调节速率K1；

步骤四，所述调节精度提升模块，对锅炉主控增加负荷偏差，当负荷变化时，所述锅炉主控中的负荷偏差信号与汽轮机组压力偏差共同计算，根据计算结果修改汽轮机组压力的设定值，改变进入锅炉的煤量和风量；同时减小不灵敏区，提升所述调节精度K2；

步骤五，基于所述电厂协调控制系统和汽轮机数字电液控制系统，汽轮机组主控PID根据汽轮机组给定负荷和实际功率的偏差值对汽轮机组中主汽门和调门的开度进行调节，在调节过程中增加前馈以及压力修正回路，提升所述响应时间K3。

2.根据权利要求1所述的一种提高电厂AGC控制KP值的方法，其特征在于，所述短期负荷精准预测模块，使用电厂负荷的历史数据进行预测，包括：

步骤一，对电厂负荷的历史数据进行异常数据处理和归一化处理；

步骤二，确定LSTM模型中的寻优参数：神经元数量L1、学习率ε和训练迭代次数K，作为PSO算法的寻优变量，并分别确定所述寻优参数的寻优范围；

步骤三，初始化所述PSO算法的参数，所述参数包括：：PSO粒子的初始速度、位置、学习权重、训练次数和规模；

步骤四，确定所述PSO粒子的适应度函数；

步骤五，比较所述PSO粒子的适应度值；

步骤六，判断是否达到最大迭代次数，当达到所述最大迭代次数时，将的到的最优参数传给LSTM模型，并进行训练和预测，当没有达到最大迭代次数时，则执行所述步骤五。

3.根据权利要求2所述的一种提高电厂AGC控制KP值的方法，其特征在于，所述对电厂负荷的历史数据进行异常数据处理和归一化处理，包括：

步骤一，将所述历史数据中的不合理数值和空值，采用平均值代替；

步骤二，消除所述历史数据中数值差异过大的数据进行归一化处理，设定所述历史数据中的最大值为Xmax，最小值为Xmin，将Xmax和Xmin通过一个所述历史数据X通过线性化变换为区间[0，1]之间的值Xnorm，其计算公式为：

4.根据权利要求3所述的一种提高电厂AGC控制KP值的方法，其特征在于，所述确定所述PSO粒子的适应度函数，包括：

步骤一，计算平均绝对百分比误差MAPE，公式为：

其中，Yactual为电厂负荷的实际值，Ypre为电厂负荷的预测值，n为电厂负荷预测点的个数；

步骤二，设置所述适应度函数，f(x)＝min(MAPE)。

5.根据权利要求4所述的一种提高电厂AGC控制KP值的方法，其特征在于，所述在调节过程中增加前馈以及压力修正回路，提升所述响应时间K3，包括：

汽轮组机主控比例前馈，设定比例系数k，所述汽轮机组给定负荷为0至NMW，计算汽轮机组主控输出值的百分比，计算公式为：

其中，k设置为0.1；

汽轮机组微分前馈，表达式为：其中，k设置为1，T设置为17s。