基于粒子群算法的火力發(fā)電機(jī)組一次調(diào)頻參數(shù)優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及火力發(fā)電機(jī)組一次調(diào)頻技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于粒子群算法的一次 調(diào)頻參數(shù)優(yōu)化方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 電能具有不能大量?jī)?chǔ)蓄的特點(diǎn)，電能的生產(chǎn)和使用智能同時(shí)完成。但是電力系統(tǒng) 中，負(fù)荷總是變化的，負(fù)荷變化時(shí)造成頻率偏移的直接因素。電力系統(tǒng)中的負(fù)荷可分為確定 性負(fù)荷和隨機(jī)負(fù)荷，由于隨機(jī)性負(fù)荷具有不可預(yù)測(cè)性，因此，需要一次調(diào)頻作為二次調(diào)頻的 補(bǔ)充，以使發(fā)電機(jī)組快速對(duì)隨機(jī)性負(fù)荷變化帶來的頻率變化進(jìn)行響應(yīng)動(dòng)作，因此電力系統(tǒng) 中的發(fā)電機(jī)組都要求投入一次調(diào)頻。
[0003] 影響機(jī)組一次調(diào)頻性能的關(guān)鍵參數(shù)有調(diào)頻死區(qū)、轉(zhuǎn)速不等率、遲緩率、負(fù)荷調(diào)整最 大幅值限制、響應(yīng)行為時(shí)間要求等，其中最重要的參數(shù)是調(diào)頻死區(qū)和轉(zhuǎn)速不等率。
[0004] 《電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定導(dǎo)則》規(guī)定，機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)有關(guān)重要參數(shù)（調(diào)頻死區(qū)、調(diào)差系 數(shù)）的設(shè)置直接影響到系統(tǒng)頻率穩(wěn)定和電網(wǎng)安全，其設(shè)定值必須按照調(diào)度部門的意見，并 納入調(diào)度審核參數(shù)體系，否則不得并網(wǎng)運(yùn)行。國(guó)家電網(wǎng)公司Q/GDW669-2011《火力發(fā)電機(jī) 組一次調(diào)頻試驗(yàn)導(dǎo)則》要求給出了調(diào)頻死區(qū)的設(shè)置范圍為火電機(jī)組不大于±0. 033Hz或者 ±2r/min;轉(zhuǎn)速不等率設(shè)置范圍在4%~5%之間。
[0005] 實(shí)際發(fā)電廠在投入一次調(diào)頻時(shí)，存在一些顧慮：擔(dān)心一次調(diào)頻不利于機(jī)組搶負(fù)荷， 當(dāng)電網(wǎng)頻偏高，一次調(diào)頻投入時(shí)自動(dòng)關(guān)小調(diào)門開度以降低負(fù)荷，當(dāng)電網(wǎng)頻率波動(dòng)時(shí)，需要調(diào) 整氣門開度，影響機(jī)組穩(wěn)定性。同時(shí)目前的發(fā)電廠中習(xí)慣將所有類型的機(jī)組設(shè)置完全相同 的一次調(diào)頻參數(shù)，設(shè)置參數(shù)時(shí)只是在國(guó)家規(guī)定的范圍內(nèi)以穩(wěn)定機(jī)組出力，考核結(jié)果為目的， 在這種情況下其一次調(diào)頻的經(jīng)濟(jì)性并不是最佳的。因此，合適地設(shè)置各類型機(jī)組的調(diào)頻死 區(qū)和轉(zhuǎn)速不等率，使機(jī)組能夠以最低的煤耗正常的投入一次調(diào)頻功能，穩(wěn)定電網(wǎng)頻率，應(yīng)該 是作為一次調(diào)頻主體的發(fā)電廠所關(guān)注的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明提供一種基于粒子群算法的一次調(diào)頻參數(shù)優(yōu)化方法，可以使一次調(diào)頻過程 中煤耗量最低，提高發(fā)電廠中各機(jī)組一次調(diào)頻過程中的經(jīng)濟(jì)性。
[0007] -種基于粒子群算法的火力發(fā)電機(jī)組一次調(diào)頻參數(shù)優(yōu)化方法，包括如下步驟：
[0008] 步驟一、在MATLAB的Simulink中建立一次調(diào)頻經(jīng)濟(jì)性分析的多臺(tái)同步發(fā)電機(jī)機(jī) 并聯(lián)運(yùn)行模型，即多機(jī)并網(wǎng)模型；
[0009] 步驟二、采用粒子群優(yōu)化算法，利用MATLAB平臺(tái)對(duì)一次調(diào)頻調(diào)速系統(tǒng)的調(diào)頻死區(qū) 和轉(zhuǎn)速不等率進(jìn)行優(yōu)化：粒子群算法隨機(jī)產(chǎn)生粒子群的初始位置及初始速度，其中粒子的 位置表示機(jī)組調(diào)頻死區(qū)和轉(zhuǎn)速不等率的數(shù)值，粒子的速度表示調(diào)頻死區(qū)、轉(zhuǎn)速不等率下一 次迭代過程中的改變?cè)隽?，以粒子群的位置作為一次調(diào)頻參數(shù)的解，使用function函數(shù)進(jìn) 行主函數(shù)與Simulink中多機(jī)并網(wǎng)仿真模型的連接，將機(jī)組調(diào)頻死區(qū)和轉(zhuǎn)速不等率的值導(dǎo) 入Simulink模塊中的多機(jī)并網(wǎng)模型，進(jìn)行仿真運(yùn)行，用示波器以數(shù)組形式導(dǎo)出每臺(tái)機(jī)組在 一次調(diào)頻過程中的輸出功率以及系統(tǒng)在一次調(diào)頻過程中的頻率；
[0010] 步驟三、在Workspace中提取每次迭代后的導(dǎo)出數(shù)值，以式（1)作為衡量一次調(diào)頻 經(jīng)濟(jì)性的標(biāo)準(zhǔn)：
[0011]
[0012] 式⑴中，M為電網(wǎng)中發(fā)電機(jī)的數(shù)目；示機(jī)組i在一次調(diào)頻過程中的煤耗量， 從一次調(diào)頻開始動(dòng)作的t。時(shí)刻到一次調(diào)頻結(jié)束動(dòng)作ti時(shí)刻為止，Plt及Clt分別為機(jī)組i在 t時(shí)刻的瞬時(shí)功率及瞬時(shí)煤耗，r(k)為懲罰因子，其初值根據(jù)實(shí)際要求選取，此處取正無窮， Af為電力系統(tǒng)的頻率偏差，AP^t為機(jī)組一次調(diào)頻過程中第i臺(tái)機(jī)組t時(shí)刻的功率增幅； W表示為第i臺(tái)火電發(fā)電機(jī)組的一次調(diào)頻容量最大值，同時(shí)導(dǎo)出的數(shù)值需滿足以下約束 條件：
[0013] a)機(jī)組一次調(diào)頻容量限制：
[0014] 0 <ΑΡ, }Ι <ΑΡ,：
[0015] b)電力系統(tǒng)的頻率偏差不應(yīng)該超過±0. 2Hz，即：
[0016] Af< 〇. 2
[0017] 式（1)所示目標(biāo)函數(shù)由于采用了罰函數(shù)進(jìn)行處理，可將不滿足上述約束條件的粒 子進(jìn)行淘汰，使迭代過程中粒子逐漸收斂于滿足條件的最優(yōu)解；
[0018] 將式（1)中函數(shù)值S作為粒子群算法中的適應(yīng)度值fitness進(jìn)行判斷優(yōu)化算法是 否終止，若達(dá)到所需精度或滿足迭代次數(shù)則優(yōu)化過程結(jié)束，同時(shí)最終得到的最優(yōu)目標(biāo)函數(shù) 所對(duì)應(yīng)的粒子位置即為優(yōu)化后的一次調(diào)頻參數(shù)參考值
[0019] 本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)和積極效果：
[0020] 1、提出了考慮一次調(diào)頻過程的煤耗問題，以一次調(diào)頻過程中煤耗量最低，提升一 次調(diào)頻的經(jīng)濟(jì)性為優(yōu)化目標(biāo)，通過智能優(yōu)化算法配置一次調(diào)頻參數(shù)（死區(qū)和轉(zhuǎn)速不等率）， 符合當(dāng)今社節(jié)能減排的要求和趨勢(shì)；
[0021] 2、將智能算法引入一次調(diào)頻參數(shù)優(yōu)化的研究中，與以往僅通過仿真模型，人工設(shè) 定有限的幾組數(shù)據(jù)，以控制變量的方法分別確定調(diào)頻死區(qū)以及轉(zhuǎn)速不等率的方法相比，提 高了運(yùn)算的精確性，使結(jié)果更加具有說服力。
[0022] 3、針對(duì)于生產(chǎn)過程中的實(shí)際情況，分析小負(fù)荷擾動(dòng)（負(fù)荷擾動(dòng)在5%以下）條件下 的一次調(diào)頻參數(shù)優(yōu)化。當(dāng)系統(tǒng)處于小擾動(dòng)，在保證一次調(diào)頻能快速補(bǔ)足系統(tǒng)功率缺額穩(wěn)定 系統(tǒng)頻率的基礎(chǔ)上，一次調(diào)頻經(jīng)濟(jì)性將有很大的提升空間。
【附圖說明】
[0023] 圖1是本發(fā)明用于一次調(diào)頻經(jīng)濟(jì)性分析的多臺(tái)同步發(fā)電機(jī)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行模型框圖；
[0024]圖2是本發(fā)明基于粒子群算法的一次調(diào)頻參數(shù)優(yōu)化方法的流程示意圖；
[0025] 圖3是優(yōu)化前后的一次調(diào)頻參數(shù)進(jìn)行仿真計(jì)算擾動(dòng)為1%時(shí)的一次調(diào)頻頻率響應(yīng) 曲線圖；
[0026]圖4是優(yōu)化前后的一次調(diào)頻參數(shù)進(jìn)行仿真計(jì)算擾動(dòng)為2%時(shí)的一次調(diào)頻頻率響應(yīng) 曲線圖；
[0027] 圖5是優(yōu)化前后的一次調(diào)頻參數(shù)進(jìn)行仿真計(jì)算擾動(dòng)為3%時(shí)的一次調(diào)頻頻率響應(yīng) 曲線圖。
【具體實(shí)施方式】
[0028] 下面將結(jié)合本發(fā)明中的附圖，對(duì)本發(fā)明中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述。
[0029] 請(qǐng)參見圖2,本發(fā)明提供一種基于粒子群算法的火力發(fā)電機(jī)組一次調(diào)頻參數(shù)優(yōu)化 方法，包括如下步驟：
[0030] 步驟一、在MATLAB的Simulink中建立一次調(diào)頻經(jīng)濟(jì)性分析的多臺(tái)同步發(fā)電機(jī)機(jī) 并聯(lián)運(yùn)行模型，即多機(jī)并網(wǎng)模型，如圖1所示，其參數(shù)設(shè)置如表1所示：
[0031] 表1多機(jī)并網(wǎng)機(jī)組參數(shù)
[0032]
[0033] 圖中，Ql為單機(jī)容量占系統(tǒng)總?cè)萘康陌俜直?，可由?jì)算得出。
[0034] 步驟二、采用粒子群優(yōu)化算法，利用MATLAB平臺(tái)對(duì)一次調(diào)頻參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化：粒粒 子群算法隨機(jī)產(chǎn)生粒子群的初始位置及初始速度，其中粒子的位置表示機(jī)組調(diào)頻死區(qū)和轉(zhuǎn) 速不等率的數(shù)值，粒子的速度表示調(diào)頻死區(qū)、轉(zhuǎn)速不等率下一次迭代過程中的改變?cè)隽?，?粒子群作為一次調(diào)頻參數(shù)的解，使用function函數(shù)進(jìn)行主函數(shù)與Simulink中多機(jī)并網(wǎng)仿 真模型的連接，將機(jī)組調(diào)頻死區(qū)和轉(zhuǎn)速不等率的值導(dǎo)入Simulink模塊中的多機(jī)并網(wǎng)模型， 進(jìn)行仿真運(yùn)行，用示波器以數(shù)組形式導(dǎo)出每臺(tái)機(jī)組在一次調(diào)頻過程中的輸出功率以及系統(tǒng) 在一次調(diào)頻過程中的頻率。
[0035] 步驟三、在Workspace中提取每次迭代后的導(dǎo)出數(shù)值，以式（