本发明属于燃煤发电机组运行优化，具体涉及一种基于风煤比、水煤比预测电煤比的燃煤发电机组运行优化方法，适用于燃煤发电机组运行经济性的优化。
背景技术：
1、在全球化石能源枯竭、温室效应日益严重的现实威胁下，世界范围内正在掀起能源清洁化的热潮，以化石能源为主的能源结构正逐步向风、光、水等可再生能源为主的能源结构转型。“智能发电”的概念在国家能源转型背景下应运而生。智能发电时代同时也是大数据时代。信息化、数字化技术在燃煤电站的应用产生了大量的运行生产数据，燃煤电站已经成为大数据的重要应用领域之一。但直到目前，这些数据还缺乏深度利用；发电厂数据深度挖掘具有巨大的潜在价值。
2、在过去的三十年里，人工神经网络被广泛用于电站锅炉燃烧过程的建模、控制和优化。由于许多高度相关的因素会影响炉膛内的燃烧过程，通常需要选择其中几个重要的参数来形成更加简化的ann模型，而后进一步使用相关的燃烧优化策略。此外，为了探究火电机组参与调峰的经济性，实时度电成本模型被应用于建立效益测算与调峰补偿报价预测模型，通过使用滑窗与bp神经网络等数据挖掘方法，对案例机组实时度电成本进行预测分析，为机组调峰策略提供数据参考。
3、但是由于相较于传统优化控制方法，以神经网络为代表的机器学习学习算法所需计算时长久，难以适用于锅炉燃烧的实时控制。前期中国专利：一种锅炉汽轮发电机组运行参数及相对发电煤耗率预测方法，授权公告号：cn111852596b，授权公告日：2023年4月18日，提出了一种以一台660mw的燃煤发电机组近一年的dcs储存的历史运行数据为基础，充分分析并利用该数据中潜在的性能优化模式与节能诊断规则，实现了锅炉发电机组运行参数以及相对发电功率的预测，克服了电厂传统经济指标计算中无法及时获得相关物理量从而导致的经济性评价的滞后性。
4、有必要在以影响发电机组运行经济性的多参数及发电煤耗率的基础上，进一步分析发电机组历史运行数据中电煤比对于风煤比与水煤比的响应关系，并构建电煤比预测模型，并将该分析方法应用于燃煤发电机组的锅炉燃烧及运行优化，改善机组运行经济性的效果，对发电机组的节能减排、提高经济性具有实际的科学意义。
技术实现思路
1、本发明要解决的技术问题是：克服现有技术的缺点和不足，提供一种基于风煤比、水煤比预测电煤比的燃煤发电机组运行优化方法，本发明使用数据驱动的方法，在对燃煤发电机组dcs控制系统中的发电量、燃料用量、总风量以及给水量进行数据采集，并计算不同采样时间下的风煤比、水煤比以及电煤比，而后进一步使用风煤比与水煤比通过多项式函数拟合电煤比的变化，根据模型的变化规律以及机组当前风煤比与水煤比的取值范围，为机组运行优化调整风煤比、水煤比提供定量依据。
2、本发明解决技术问题的技术方案是：一种基于风煤比、水煤比预测电煤比的燃煤发电机组运行优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
3、1.一种基于风煤比、水煤比预测电煤比的燃煤发电机组运行优化方法，所述电煤比即发电量与燃料量的比值，其特征在于：根据电煤比的需求对风煤比、水煤比的调整方向进行定量预测，具体步骤如下：
4、1)对燃煤发电机组的运行数据进行采集、分析与建模：
5、a.对燃煤发电机组记录的运行数据中不同时间段内的参数进行数据采集，包括发电量p、燃料用量f、总风量a以及给水量w；
6、b.对所采集的发电机组运行数据中的异常值，包括数据漏读与误读，进行剔除处理，而后根据公式(1)分别计算风煤比af、水煤比wf以及电煤比pf：
7、pf＝p/f，af＝a/f，wf＝w/f (1)
8、其中，p＝{p1，p2，p3，…，pi，…，pl}，p为l个采样时间内的发电机组的发电量；f＝{f1，f2，f3，…，fi，…，fl}，f为l个采样时间内的发电机组的燃料用量；a＝{a1，a2，a3，…，ai，…，al}，a为l个采样采样时间内的发电机组的总风量；w＝{w1，w2，w3，…，wi，…，wl}，w为l个采样时间内的发电机组的给水量；pf＝{pf,1，pf,2，pf,3，…，pf,i，…，pf,l}，pf为l个采样时间内的发电机组的电煤比；af＝{af，1，af,2，af,3，…，af,i，…，af,l}，af为l个采样时间内的发电机组的风煤比；wf＝{wf,1，wf,2，wf,3，…，wf,i，…，wf,l}，wf为l个采样时间内的发电机组的水煤比。
9、c.分析风煤比af、水煤比wf的变化对于电煤比pf的影响，并构建电煤比pf对风煤比af与水煤比wf的响应模型，如式(2)：
10、pf＝f(af，wf) (2)
11、d.求解电煤比pf对风煤比af与水煤比wf的最优响应模型，使用二阶多项式函数对公式(2)进行拟合：
12、
13、其矩阵形式可以写作pft＝ma，即：
14、
15、在求解多项式系数[a0；a1；a2；a3；a4]的过程中，mtm为满秩矩阵，方程(4)存在最小二乘解，其moore-penrose伪逆解形式为：
16、
17、2)发电机组运行过程优化：
18、基于步骤1)计算获得的模型，利用拟合结果对锅炉以及机组运行优化调整：根据运行数据中得到的风煤比af和水煤比wf的实际运行值，预测发电机组的电煤比pf，并根据提高电煤比pf的需求对风煤比af和水煤比wf的调整方向进行定量预测，最终实现改善机组运行经济性的目标。
19、本发明的有益效果是：基于燃煤发电机组的dcs系统中特定数据，包括发电量、燃料用量、总风量以及给水量，提出使用电煤比来计算机组运行经济性，形成风煤比、水煤比以及电煤比全部以单位燃料量为基准来计量的燃煤机组的主要概念体系，并使用风煤比和水煤比通过多项式拟合电煤比的变化，充分利用了应用在燃煤电站中的信息化、数字化技术所产生的大量的运行数据，为机组运行优化调整风煤比、水煤比提供了定量依据，显著改善了燃煤发电机组运行的经济性，具有科学合理、思考全面、成本较低、预测准确、普适性强等优点。
1.一种基于风煤比、水煤比预测电煤比的燃煤发电机组运行优化方法，所述电煤比即发电量与燃料量的比值，其特征在于：根据电煤比的需求对风煤比、水煤比的调整方向进行定量预测，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述基于风煤比、水煤比预测电煤比的燃煤发电机组运行优化方法，其特征在于：所述电煤比用于判断燃煤发电机组运行经济性。
3.根据权利要求1所述基于风煤比、水煤比预测电煤比的燃煤发电机组运行优化方法，其特征在于：所述数据采集的时间设置为1-3分钟。
4.权利要求1所述基于风煤比、水煤比预测电煤比的燃煤发电机组运行优化方法，其特征在于：所述数据采集的时间长度为一个月。
5.根据权利要求1所述基于风煤比、水煤比预测电煤比的燃煤发电机组运行优化方法，其特征在于：所述步骤1)中第b步包括对所采集的发电机组运行数据中的异常值，包括数据漏读与误读，进行剔除处理。
6.根据权利要求1所述基于风煤比、水煤比预测电煤比的燃煤发电机组运行优化方法，其特征在于：所述步骤1)中第d步包括分负荷段使用风煤比与水煤比对电煤比进行拟合分析，将负荷360-620mw划分13个负荷段，每个负荷段设置为10-30mw。
7.根据权利要求1所述基于风煤比、水煤比预测电煤比的燃煤发电机组运行优化方法，其特征在于：所述步骤2)包括计算电煤比预测模型取极值时的风煤比与水煤比，根据极值点，结合发电机组的具体运行状态，优化运行过程中的风煤比与水煤比。
