基于长短时记忆神经网络的深度调峰火电机组一次调频能力在线估计.pdf
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1、第 52 卷 第 8 期 Vol.52 No.8 2023 年 8 月 THERMAL POWER GENERATION Aug.2023 修 回 日 期:2022-12-26 第一作者简介:张小科(1985),男,硕士,高级工程师,主要研究方向为电源调频技术、网源协调技术,。DOI:10.19666/j.rlfd.202212211 基于长短时记忆神经网络的深度调峰火电 机组一次调频能力在线估计 张小科1,王子杰2,夏大伟1,王建波3,胡怀中2(1.国网河南省电力公司电力科学研究院,河南 郑州 450052;2.西安交通大学自动化科学与工程学院,陕西 西安 710100;3.国网河南省电力公
2、司,河南 郑州 450000)摘要随着“碳达峰、碳中和”战略目标的推进,火电机组更多地参与深度调峰运行。深度调峰工况下,火电机组蓄热量不足,一次调频能力下降,导致以额定工况标定的机组一次调频能力与实际调频能力之间出现很大偏差,威胁电网频率安全。对此,提出一种基于长短时记忆(LSTM)神经网络的深度调峰火电机组一次调频能力在线估计方法。利用 LSTM 神经网络的时序记忆能力和非线性特征提取能力将面向稳态机组设计的静态模型改进为考虑机组动态运行过程的动态模型,修正机组变负荷过程、一次调频历史动作等扰动因素造成的误差。通过分级建模方法,针对机组蓄热、汽轮机做功动态等调频能力影响因素的不同特性,设计具
3、有不同神经网络结构的子模型,将锅炉侧影响纳入考虑范畴,提高调频估计结果精度。采用某电厂机组运行数据检验该方法,结果表明,与电力系统采用的传统方法相比,该方法估计结果具有更高精度,并且在稳态和变负荷等不同工况下均有较好的应用效果。关键词深度调峰;一次调频;LSTM 神经网络;在线估计 引用本文格式 张小科,王子杰,夏大伟,等.基于长短时记忆神经网络的深度调峰火电机组一次调频能力在线估计J.热力发电,2023,52(8):172-178.ZHANG Xiaoke,WANG Zijie,XIA Dawei,et al.On-line estimation of primary frequency r
4、egulation capability of deep peak regulation thermal power unit based on LSTM neural networkJ.Thermal Power Generation,2023,52(8):172-178.On-line estimation of primary frequency regulation capability of deep peak regulation thermal power unit based on LSTM neural network ZHANG Xiaoke1,WANG Zijie2,XI
5、A Dawei1,WANG Jianbo3,HU Huaizhong2(1.Electric Power Research Institute of Stata Grid Henan Electric Power Company,Zhengzhou 450052,China;2.School of Automation Science and Engineering,Xian Jiaotong University,Xian 710100,China;3.Stata Grid Henan Electric Power Company,Zhengzhou 450000,China)Abstrac
6、t:With the promotion of Chinas“carbon peaking and carbon neutral”strategy,thermal power units are more involved in deep peak regulation.Under the conditions of deep peak regulation,the thermal power unit is insufficient in heat storage,and the primary frequency regulation capability decreases,result
7、ing in a large deviation between the units primary frequency regulation capability calibrated under the rated operating condition and the actual frequency regulation capability,threatening the frequency security of the power grid.Aiming at this problem,an online estimation method of primary frequenc
8、y regulation capability of deep peak regulation thermal power units based on LSTM neural network is proposed.The static model of steady-state unit design was improved to a dynamic model,considering the dynamic operation process of the unit by using the time sequence memory ability and nonlinear feat
9、ure extraction ability of LSTM neural network,and the errors caused by the disturbance factors such as the load changing process and the historical action of primary frequency regulation were corrected.Based on the hierarchical modeling method,the sub-models with different neural network structures
10、were designed for the different characteristics of the factors affecting the frequency regulation capacity,such as heat storage of the unit 第 8 期 张小科 等 基于长短时记忆神经网络的深度调峰火电机组一次调频能力在线估计 173 http:/ and steam turbine work performance,and the effects of furnace side were taken into account to improve the
11、accuracy of frequency regulation estimation results.Compared with the traditional method used in the power system,the estimation result of this method has higher accuracy,and has better performance under different working conditions such as steady state and variable load.Key words:deep peak regulati
12、on;primary frequency regulation;LSTM neural network;online estimation 随着国家“碳达峰、碳中和”战略目标的深入推进,可再生能源发电的装机容量迅速增加1,大规模可再生能源入网使得越来越多的火电机组参与深度调峰运行2。部分深度调峰火电机组的运行实践表明,深度调峰导致火电机组的一次调频能力降低,增加了区域电网协调调度的困难,威胁电网安全稳定运行。因此,研究深度调峰火电机组的一次调频能力在线估计方法,辅助电网实现高效精准的区域优化调度,对于维持电力系统调频稳定、保证电网安全具有重大意义。近年来,为了实现对火电机组一次调频能力的精准评
13、估,国内外大量学者针对火电机组的一次调频能力进行了研究。文献3-4通过构建一次调频过程的机理模型,进行火电机组一次调频能力的估计。文献5-8采用神经网络、支持向量机等方法构建机组一次调频的“黑箱”模型,估计机组在非额定负荷下的一次调频能力。文献9-10通过整定阀门流量特性曲线对基于机理的传统方法进行修正,提高调频能力估计精度。文献11基于机组出力曲线的变化特征对机组一次调频能力进行了估计。文献12基于广域相量测量系统中机组的历史数据,得到电网中单机的一次调频能力预测值。以上文献虽然采用多种方法进行火电机组一次调频能力的估计,但仍是针对机组额定工况或某一特定工况进行的静态映射,然而深度调峰运行机
14、组的一次调频能力受到机组蓄热状态的制约,其变化趋势与机组历史运行过程中的蓄热状态高度相关,因此上述方法在深度调峰工况下出现了较大误差。本文对深度调峰工况下火电机组的一次调频进行针对性建模,将机组历史运行过程中因蓄热状态变化导致的一次调频能力变化纳入考虑范畴,解决传统静态建模方法不适合深度调峰工况的问题。长短时记忆(long-short term memory,LSTM)神经网络是一种特殊的循环神经网络(recurrent neural network,RNN),它可以将复杂系统内部状态映射和存储在神经单元中,尤其适合表征动态系统输入输出关系,将其用于表征火电机组蓄热状态变化可以充分发挥LSTM
15、神经网络的自身优势。因此,本文提出一种基于LSTM神经网络的深度调峰火电机组一次调频能力在线估计方法,利用 LSTM 神经网络提取机组蓄热变化、变负荷趋势等动态信息,解决传统一次调频能力估计方法存在不足,提高深度调峰火电机组一次调频能力估计精度。1 深度调峰火电机组一次调频能力影响因素分析 大量火电机组深度调峰运行实践表明,与常规工况相比,深度调峰工况下的一次调频过程在调频幅度与速度 2 方面有明显差异。造成此差异的因素较为复杂,需首先分析影响深度调峰工况下火电机组一次调频能力的关键因素。1.1 深度调峰机组蓄热对一次调频的影响 根据汽轮机的能量守恒定律可得:esPgh (1)式中:Pe为机组
16、负荷;gs为汽轮机做功等效蒸汽流量;h 为汽轮机做功等效焓降。汽轮机做功等效蒸汽流量 gs的计算公式为:tstspgKut (2)式中:K 为常系数;ut为高压调节阀开度;pt为主蒸汽压力;ts为过热蒸汽温度。将式(2)代入式(1)可得:tetspPKuht (3)机组参与一次调频时的负荷变化幅度上限受到限制,负荷变动幅度较小,此时可近似地认为汽轮机做功等效焓降h 与过热蒸汽温度 ts为常数,令1shKKt,将其代入式(3)可得:e1 ttPK u p (4)一次调频可认为是通过调节阀门开度,调节汽轮机进汽流量,改变机组蓄热,调整附加输出功率,进而响应电力系统频率变化的过程。因此,一次调频过程
17、中的调频负荷变化幅度可以表示为:e1ttPKu p (5)式中:Pe为一次调频负荷变化幅度;ut为一次调频过程中高压调节阀开度变化量。174 2023 年 http:/ 由式(5)可知,一次调频负荷变化幅度不仅与高压调节阀开度变化量有关,还受到主蒸汽压力的影响。而在深度调峰工况下,机组蓄热量减少,主蒸汽压力的运行值远低于额定值,机组的一次调频能力会因此有大幅降低。以河南省鹤壁丰鹤发电有限公司 2 号机组深度调峰下一次调频性能试验数据为例,该机组在100.0%额定负荷 600 MW 以及 33.3%额定负荷 200 MW 深度调峰工况下的一次调频性能试验数据如图 1 所示。由图 1 可见,该机组
18、在 100.0%额定负荷时,主蒸汽压力为 24.2 MPa,一次调频动作时,阀位指令增大 10%,机组负荷上升约 42 MW;在33.3%额定负荷时,主蒸汽压力为 9.6 MPa,一次调频动作时,阀位指令增大 10%,机组负荷上升约 20 MW。该组试验数据说明,在深度调峰工况下,火电机组蓄热量减少,一次调频负荷变化幅度降低,一次调频能力下降。图 1 某机组深度调峰下一次调频试验原始数据 Fig.1 Raw data of the primary frequency regulation test for deep peak regulation of a unit 1.2 深度调峰下汽轮机做
19、功动态特性变化对一次调频的影响 大量火电机组一次调频试验数据表明:在深度 调峰工况下,不仅一次调频过程的调频负荷变化幅度有所降低,机组响应速度也变慢。这是由汽轮机做功过程的动态特性变化导致的。汽轮机做功的相关场所包括高压缸、中压缸、低压缸、再热器及相关连通管道,这些设备在机理上可以认为是一个蒸汽容室。设 V 为蒸汽容室的容积,p 为蒸汽容室内的压力,为蒸汽密度,qin为流入蒸汽容室的气体质量流量,qout为流出蒸汽容室的气体质量流量,根据蒸汽容室内的质量守恒关系可得:inoutddqqVt (6)假设气体的状态变化是按多变过程进行的,则p/n=C,其中,n 为多变指数,C 为常量,则可得到:1
20、 ddlnln0ddddddpnpnCpttptnpt (7)将式(7)与npC代入式(6)可得:inout1ddnnVpqqtCnp (8)当无阀门作用时,忽略蒸汽温度的变化,蒸汽的压力与流量成正比,即 qout=K2p,K2为常数,将其代入式(8),可得:outinout12ddnnqVqqtK Cnp (9)对式(9)进行拉普拉斯变换,得到流出蒸汽容室的蒸汽流量与流入蒸汽容室的蒸汽流量之间的传递函数关系:outin12()1()1nnqsVqssK Cnp (10)由式(10)所示的传递函数关系可知,蒸汽在汽轮机内做功的动态特性表现为惯性特性,其惯性时间常数12/()nnTV K Cnp
21、与压力直接相关,压力下降时,惯性时间随之增长。深度调峰工况下,机组主蒸汽压力运行值远低于额定值,汽轮机做功的响应速度变慢,机组一次调频响应速度也因此变慢。以河南省国投南阳发电有限公司 2 号机组深度调峰下一次调频试验数据为例,该机组在 350 MW(35.0%额定负荷)和 1 000 MW(100.0%额定负荷)深度调峰工况下一次调频试验数据如图 2 所示。第 8 期 张小科 等 基于长短时记忆神经网络的深度调峰火电机组一次调频能力在线估计 175 http:/ 图 2 机组在深度调峰下一次调频性能试验数据 Fig.2 Performance testing data of the prima
22、ry frequency regulation for deep peak regulation of the unit 由图 2 试验数据可见,当机组一次调频回路转速由 3 000 r/min 强制升高为 3 004 r/min 时,机组在 1 000 MW 和 350 MW 负荷下的一次调频稳定时间分别为 4.446 s 和 38.742 s,负荷下降后,稳定时间增长 34.296 s。该组试验数据说明,在深度调峰工况下,汽轮机做功的响应速度变慢,机组一次调频响应速度也因此变慢。2 基于 LSTM 神经网络的深度调峰机组一次调频能力在线估计 火电机组蓄热状态与汽轮机做功动态特性是影响深度调
23、峰火电机组一次调频能力的关键因素,考虑二者不仅由机组的当前运行状态决定,还会受到深度调峰运行过程中燃烧效率、换热效率波动等诸多扰动因素影响,本文采用 LSTM 神经网络构建一次调频能力预测模型,并引入注意力(attention)机制进行多维输入数据的特征提取,辅以多层前馈(multi-layer perceptron,MLP)神经网络描述机组阀门流量特性,以有效提高调频能力估计精度。本文所构建基于LSTM神经网络的深度调峰火电机组一次调频能力在线估计模型总体结构如图 3 所示。图 3 基于 LSTM 神经网络的火电机组一次调频能力在线估计模型 Fig.3 Online estimation m
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