基于智能算法的空冷火电机组负荷预测研究

doi:10.3969/j.issn.1674-1951.2021.03.009

摘要/Abstract

摘要：

为及时准确地预测空冷机组的整机性能,引入了基于智能算法的大数据分析方法。针对某600 MW空冷火电机组全年的历史运行数据进行预处理与稳态工况筛选,分别建立了基于反向传播（BP）神经网络和随机森林算法的机组负荷预测模型。预测结果对比分析和模型敏感性分析表明,随机森林预测模型具有精度高、泛化能力强、训练时间短等优点。为优化随机森林模型,通过皮尔森相关系数筛选模型输入特征并根据机组功率进行分负荷工况建模,优化后的模型性能得到了进一步提升。

关键词: 燃煤电站, 负荷预测, 智能算法, 大数据, 随机森林算法, 反向传播神经网络, 直接空冷机组, 特征参数

Abstract:

In order to detect the performance of an air-cooling power unit timely and accurately, a big data analysis method based on intelligent algorithm is introduced. Load forecasting models taking BP neural network and Random Forest algorithm are developed for a 600 MW air-cooling thermal power unit based on pretreatment and steady state screening of its historical data. Through analyzing the prediction results and the sensitivity of the models, the Random Forest prediction model is proven to be of high precision, strong generalization ability and short training period. To optimize the Random Forest model, input characteristic parameters are filtered by Pearson's correlation coefficient and the model is set up according to working conditions under different loads. The optimized model can make more accurate prediction.

Key words: School of Energy, Power and Mechanical Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China

中图分类号:

TK262

彭维珂, 聂椿明, 陈衡, 徐钢. 基于智能算法的空冷火电机组负荷预测研究[J]. 华电技术, 2021, 43(3): 57-64.

PENG Weike, NIE Chunming, CHEN Heng, XU Gang. Study on load forecasting for air cooling thermal power units based on intelligent algorithm[J]. Huadian Technology, 2021, 43(3): 57-64.

图/表 17

图1

表1

表2

案例机组空冷单元基本参数

项目	单位	参数
风机直径	m	9.754
风机数量	台	56
风机转速	r/min	17.0 $∼$ 74.8
风机平均风量	m³/s	135 $∼$ 595
风机负荷率区间	%	25 $∼$ 110
冷却单元长度	m	11.800
冷却单元宽度	m	11.890

表2

表3

案例机组运行数据参数范围

项目	单位	参数范围
机组功率	MW	240 $∼$ 650
背压	kPa	5.62 $∼$ 50.00
主蒸汽压力	MPa	11.000 $∼$ 24.926
主蒸汽温度	℃	545 $∼$ 572
风机转速	r/min	500 $∼$ 4 088
凝结水温度	℃	34 $∼$ 72
风机功耗	kW	>100

表3

表4

图2

图3

表5

BP神经网络模型具体参数

项目	参数
训练方法	反向传播算法
隐层层数	1
激活函数	隐层/输出层: tansig/purelin
训练函数	trainlm
性能函数	均方误差
训练数据划分	训练集/验证集: 80%/20%
最大迭代次数	2 000
隐层神经元数目	5 $∼$ 70,步长5

表5

图4

图5

图6

表6

图7

图8

表7

图9

表8

随机森林分区建模与整体建模预测结果对比

项目	功率范围/MW	δ_MAE/MW	δ_MAPE/%	δ_RMSE/MW	R²	数据量
高负荷区子模型	>450	2.160 8	0.448 0	3.349 8	0.973 5	791
中高负荷区子模型	380 $∼$ 450	2.218 0	0.545 5	3.265 0	0.941 1	3 734
中负荷区子模型	320 $∼$ 380	2.001 2	0.573 4	2.978 2	0.939 9	8 200
低负荷区子模型	>320	1.126 5	0.370 8	1.695 5	0.925 1	2 835
分负荷区建模平均	250 $∼$ 650	1.902 0	0.523 4	2.832 2	0.939 2	15 560
整体建模	250 $∼$ 650	2.259 0	0.622 7	3.371 8	0.990 1	15 560

表8

参考文献 26

[1]	房丽萍 . 直接空冷机组冷端系统能效评价与故障诊断方法研究[D]. 北京:华北电力大学, 2015.
[2]	丁伟, 任少君, 司风琪 , 等. 一种基于HMF的火电机组短期负荷预测方法[J]. 热能动力工程, 2020,35(1):191-197.
	DING Wei, REN Shaojun, SI Fengqi , et al. A short term load forecasting method for thermal power units based on HMF[J]. Thermal Power Engineering, 2020,35(1):191-197.
[3]	骆小满, 皇甫成, 阮江军 , 等. 基于神经网络的热电联产机组热负荷和电负荷预测[J]. 热力发电, 2019,48(9):46-50.
	LUO Xiaoman, HUANG Fucheng, RUAN Jiangjun , et al. Prediction of heat load and electric load of cogeneration unit based on neural network[J]. Thermal Power Generation, 2019,48(9):46-50.
[4]	张然然, 刘鑫屏 . 火电机组超短期负荷预测[J] . 热力发电, 2018,47(7):52-57.
	ZHANG Ranran, LIU Xingping . Ultra-short-term load forecasting of thermal power units[J]. Thermal Power Generation, 2018,47(7):52-57.
[5]	王艳 . 300 MW机组直接空冷系统在线性能监测与运行优化[D]. 北京:华北电力大学, 2013.
[6]	AKPAN P U, FULS W F . Application and limits of a constant effectiveness model for predicting the pressure of steam condensers at off-design loads and cooling fluid temperatures[J]. Applied Thermal Engineering, 2019,158:113779.
[7]	韩瑜 . 基于数据挖掘的单元机组运行参数的优化研究[D]. 北京:华北电力大学, 2016.
[8]	刘丽华 . 环境因素影响下火电直接空冷系统性能研究[D]. 北京:华北电力大学, 2014.
[9]	苏创世 . 基于优化ELM算法的电站凝汽器故障诊断[D]. 北京:华北电力大学, 2019.
[10]	张维 . 掺烧煤泥循环流化床机组运行督导与智能预警[D]. 北京:华北电力大学, 2019.
[11]	高建强, 马亚, 钟锡镇 , 等. 基于遗传神经网络的直接空冷凝汽器故障诊断研究[J]. 华北电力大学学报(自然科学版), 2013,40(3):69-73.
	GAO Jianqiang, MA Ya, ZHONG Xizheng , et al. Fault diagnosis of direct air-cooled condenser based on Genetic neural network[J]. Journal of North China Electric Power University(Natural Science Edition), 2013,40(3):69-73.
[12]	闻新, 张兴旺, 朱亚萍 , 等. 智能故障诊断技术:MATLAB应用[M]. 北京: 北京航空航天大学出版社, 2015.
[13]	髙蕴华 . 火力发电厂直接空冷机组运行优化技术研究[D]. 保定:华北电力大学, 2018.
[14]	杨磊 . 基于BP神经网络的重力异常分离[J]. 工程地球物理学报, 2021,18(1) : 90-97.
	YANG Lei . Gravity anomaly separation based on BP neural network[J]. Chinese Journal of Engineering Geophysics, 2021,18(1):90-97.
[15]	吴子轩, 张宁, 高凯烨 , 等. 基于风险偏好调整的随机森林算法的航班航程油量预测[J]. 航空学报.DOI: 10.7527/S1000-6893.2021.24933.
	WU Zixue, ZHANG Ning, GAO Kaiye , et al. Volume prediction of trip fuel for flight based on random forest with adjustment of risk preference[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica.DOI: 10.7527/S1000-6893.2021.24933.
[16]	LU S L, LI Q P, WANG R , et al. Performance predictions of ground source heat pump system based on random forest and back propagation neural network models[J]. Energy Conversion and Management, 2019,197:111864.
[17]	卢维学, 吴和成, 万里洋 . 基于融合随机森林算法的PLS对降水量的预测[J]. 统计与决策, 2020,36(18):27-31.
	LU Weixue, WU Hecheng, WAN Liyang . Prediction of precipitation based on PLS fusion random forest algorithm[J]. Statistics and Decision, 2020,36(18):27-31.
[18]	文雯, 刘文哲, 肖祥武 , 等. 基于大数据和并行随机森林算法火电机组供电煤耗计算模型[J]. 热力发电, 2018,47(9):9-14.
	WEN Wen, LIU Wenzhe, XIAO Xiangwu , et al. Calculation model of coal consumption for power supply of thermal power unit based on big data and parallel random forest algorithm[J]. Thermal Power Generation, 2018,47(9):9-14.
[19]	LI X, WANG N, WANG L , et al. Identification of optimal operating strategy of direct air-cooling condenser for Rankine cycle based power plants[J]. Apply Energy, 2018,209:153-166.
[20]	张尚志, 谭鹏, 何彪 , 等. 基于滑动判别算法的低NO_x燃烧优化分析[J]. 热力发电, 2016,45(5):33-40.
	ZHANG Shangzhi, TAN Peng, HE Biao , et al. Combustion optimization for low NO_x-emission based on slippage distinguishing algorithm[J]. Thermal Power Generation, 2016,45(5):33-40.
[21]	姜寅, 任荭葳, 陈凯 , 等. 基于BP神经网络的风电系统控制器I/O硬件故障自诊断方法[J]. 华电技术, 2020,42(5):55-60.
	JIANG Yin, REN Hongwei, CHEN Kai , et al. Self-detecting method for faults in wind turbine controller I/O hardware based on BP neural network algorithm[J]. Huadian Technology, 2020,42(5):55-60.
[22]	XU J, GU Y J, CHEN D C , et al. Data mining based plant-level load dispatching strategy for the coal-fired power plant coal-saving: A case study[J]. Applied Thermal Engineering, 2017,119:553-559.
[23]	LV Y, LV X G, FANG F , et al. Adaptive selective catalytic reduction model development using typical operating data in coal-fired power plants[J]. Energy, 2020,192:116589.
[24]	YANG G T, WANG Y N, LI X L . Prediction of the NO_x emissions from thermal power plant using long-short term memory neural network[J]. Energy, 2020,192:116597.
[25]	WANG Z, WANG Y, ZENG R , et al. Random forest based hourly building energy prediction[J]. Energy Buildings, 2018,171:11-25.
[26]	LI J, BAI Y, LI B . Operation of air cooled condensers for optimised back pressure at ambient wind[J]. Applied Thermal Energy, 2018,128:1340-1350.

项目		单位	参数
主蒸汽	压力	MPa	24.20
	温度	℃	566.0
	流量	kg/s	501.56
再热蒸汽	压力	MPa	3.93
	温度	℃	566.0
	流量	kg/s	410.11
汽轮机排汽	压力	kPa	15.00
	温度	℃	54.0
	流量	kg/s	301.63
	排汽干度	%	93.22
给水温度		℃	282.2
机组功率		MW	600.00
热耗率		kJ/(kW·h)	7 965

判定指标	判定阈值	滑窗长度
机组功率	0.02	10
风机群功耗	0.06	10
主蒸汽温度	0.02	10
凝结水温度	0.02	10

模型评价指标	BP神经网络	随机森林	差异
δ_MAE/MW	2.581 3	1.903 7	-0.677 6
δ_MAPE /%	0.716 5	0.525 6	-0.190 9
δ_RMSE/MW	3.575 6	2.795 6	-0.780 0
R²	0.993 0	0.989 9	-0.003 1

模型评价指标	全因素模型	部分因素模型	差异
δ_MAE /MW	1.903 7	2.259 0	-0.355 3
δ_MAPE/%	0.525 6	0.622 7	-0.097 1
δ_RMSE/MW	2.795 6	3.371 8	-0.576 2
R²	0.989 9	0.990 1	-0.000 2