本发明涉及一种基于热网储热的热电联产机组一次调频方法，属于热电联产机组智能化运行技术领域。
背景技术：
目前，一次调频指各机组并网运行时，受外界负荷扰动变动影响，电网的频率会发生小幅度变化，这时各机组的调节系统自动参与调节作用，改变各机组发力，使之与外界负荷相平衡，维持电网正常运行频率。现有的一次调频技术往往采用强制调节汽轮机主蒸汽调节阀门，使电负荷在短时间内迅速做出相应改变的方法。
但目前的一次调频技术有许多缺点，主要包括响应时间长，电负荷变化慢等问题，甚至对于负荷变化波动较快的情况，过慢的一次调频技术会产生反向调频的问题，热电联产机组由于拥有加热器、热网管道、热交换器和采暖器等蓄热能力很强的系统，调频潜力巨大。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足，提供一种基于热网储热辅助热电联产机组进行一次调频的方法，随时在线评估一次调频能力，按需使用供热管网的储热能力进行辅助调频。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：
一种基于热网储热的热电联产机组一次调频方法，它包括：
步骤s1，使用机器学习方法从供热管网和热电联产机组的历史运行数据中挖掘在不同总蒸汽流量的情况下，热电联产机组的抽汽阀门开度大小与机组电功率之间的对应关系；
步骤s2，使用机器学习方法对供热管网的总热负荷进行在线实时预测和态势评估；
步骤s3，采用机理模型与数据模型结合的方法，在线实时评估并计算供热管网中的储热容量约束、保障末端用户供汽参数品质的约束，同时分析供热管网储热放热的容量裕度；
步骤s4，热电站根据电网公司分配的一次调频参与度和抽汽阀门在各时刻的开度可行空间、储热容量约束、用户供汽参数品质约束、供热管网储热放热的容量裕度计算热电联产机组参与一次调频的优化抽汽量，得到优化后的热负荷曲线，根据实时计算结果，在相应的时刻调节热电联产机组的抽汽阀门，增加或减少用于供热的汽轮机抽汽量至优化后的抽汽量。
进一步，所述步骤s1中，使用机器学习方法从供热管网和热电联产机组的历史运行数据中挖掘在不同总蒸汽流量的情况下，热电联产机组的抽汽阀门开度大小与机组电功率之间的对应关系，包括：
步骤s11，从存储供热管网和热电联产机组运行数据的scada系统中，获取与热电联产机组的抽汽阀门有关的历史数据及其输出电功率的历史数据；
步骤s12，使用数据挖掘技术从步骤s11中获取的历史数据中挖掘出在各种热电联产机组和供热管网的运行工况下，所述热电联产机组的抽汽阀门开度大小与机组电功率之间的对应关系。
进一步，所述步骤s2中，使用机器学习方法对供热管网的总热负荷进行在线实时预测和态势评估，包括：
步骤s21，获取热电联产机组所在供热管网的历史负荷数据、天气数据以及其他影响用户用热行为的数据；
步骤s22，结合步骤s21获取的历史负荷数据、天气数据及其他影响热用户的用热行为的数据，使用机器学习方法对供热管网负荷进行在线实时负荷预测，得到热用户的负荷预测值和热负荷态势。
进一步，所述步骤s3中，采用机理模型与数据模型结合的方法，在线实时评估并计算供热管网中的储热容量约束、保障末端用户供汽参数品质的约束，同时分析供热管网储热放热的容量裕度，包括：
步骤s31，获取当前供热管网的运行状态，在结合供热管网中热用户的负荷预测值和热负荷态势后，得到热电联产机组的抽汽阀门在各时刻的开度可行空间，开度可行区间的具体约束条件如下：
所述供热管网中的蒸汽压力约束条件：
pmin＜p＜pmax
pmin＝max(p1,p2,p3,...pn)；
所述供热管网中的蒸汽温度约束条件：
tmin＜t＜tmax
tmin＝max(t1,t2,t3,...tn)；
所述供热管网中的蒸汽量约束条件：
dmin＜d＜dmax；
其中，pmin表示供热管网中蒸汽压力的最小值，p1至pn代表热网中各个热用户所需要的蒸汽压力参数，取值为所有热用户所需蒸汽压力的最大值，pmax表示供热管网能承受的最大压力；
tmin表示供热管网中蒸汽温度的最小值，取值为所有热用户所需蒸汽温度的最大值，t1至tn代表热网中各个热用户所需的蒸汽温度参数，tmax表示供热管网能承受的最高温度；
dmin表示供热管网中的蒸汽量上限，dmax表示供热管网中的蒸汽量下限；
步骤s32，根据步骤s31中的蒸汽压力约束条件、蒸汽温度约束条件以及蒸汽量约束条件，计算抽汽阀门在各时刻的开度可行空间，返回计算结果至热电联产机组的控制系统，所述热电联产机组的抽汽阀门在各时刻的开度可行空间满足如下公式：
kmin,t＜kt＜kmax,t。
进一步，所述储热容量约束由供热管网中的蒸汽压力约束条件、蒸汽温度约束条件以及蒸汽量约束条件决定，当蒸汽压力、蒸汽温度以及蒸汽量同时处于最小值时储热量最小，当蒸汽压力、蒸汽温度以及蒸汽量同时处于最大值时储热量最大；
所述用户供汽参数品质约束由蒸汽压力与蒸汽温度决定；
所述储热放热的容量裕度为所述储热容量约束中储热量最大和最小之间的差距空间。
进一步，所述步骤s4中，热电站根据电网公司分配的一次调频参与度和抽汽阀门在各时刻的开度可行空间、储热容量约束、用户供汽参数品质约束、供热管网储热放热的容量裕度等各约束条件下计算热电联产机组参与一次调频的优化抽汽量，得到优化后的热负荷曲线，根据实时计算结果，在相应的时刻调节热电联产机组的抽汽阀门，增加或减少用于供热的汽轮机抽汽量至优化后的抽汽量，包括：
步骤s41，根据所述储热容量约束以及用户供汽参数品质约束，结合所述抽汽阀门在各时刻的开度可行空间，使用在不同总蒸汽流量的情况下热电联产机组的抽汽阀门开度大小与机组电功率之间的对应关系，在1s内快速得到满足一次调频所需的抽汽阀门的阀门开度变动量，根据所述阀门开度变动量得出优化抽汽量，所述优化抽汽量满足如下公式：
d＝f(pfront,pback,tfront,k)；
其中，d为热电联产机组的优化抽汽量，pfront为抽汽阀门前的压力，pback为抽汽阀门后的蒸汽压力，tfront为抽汽阀门前的蒸汽温度，k为抽汽阀门在某一具体时刻的开度；
步骤s42，将所述阀门变动量发送至热电联产机组的控制系统，以便实时决策调节；
步骤s43，所述热电联产机组的控制系统根据接收到的抽汽阀门的阀门开度变动量，向驱动各抽汽阀门的执行机构发出开度变动指令，所述执行机构根据开度变动指令将抽汽阀门调节至指定开度，得到优化后的热负荷曲线，实时在线利用供需的不平衡特性和管网的储热能力来提前改变机组的电功率，辅助机组进行一次调频。
进一步，所述供热管网中的负荷在优化前后需要满足如下平衡公式：
其中，t代表各时刻，因此预测时段是t 1至t t，hin,t代表热电联产机组在t时刻向供热管网的输入热负荷；hout,t代表t时刻供热管网中的所有热用户的负荷消耗量；st代表供热管网在t时刻的热负荷存储量和释放量，当st为“正”时代表存储热量，st为“负”时代表释放热量。
采用了上述技术方案，本发明随时在线评估一次调频能力，按需使用供热管网的储热能力进行辅助调频，提前预测热负荷的变化情况并通过调节汽轮机抽汽流量来调节机组的电功率满足电网负荷，本质上是利用了供热管网的储热能力以及供需的实时不平衡特性来灵活变动汽轮机的发电功率，使得热电机组能更快速地响应电网负荷的变化，使电网运行更加安全高效。
附图说明
图1是本发明的热电联产机组抽汽供热示意图；
图2是本发明的供热管网的优化后的热负荷曲线图；
图3是本发明的一种基于热网储热的热电联产机组一次调频方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明。
如图3所示，一种基于热网储热的热电联产机组一次调频方法，它包括：
步骤s1，使用机器学习方法从供热管网和热电联产机组的历史运行数据中挖掘在不同总蒸汽流量的情况下，热电联产机组的抽汽阀门开度大小与机组电功率之间的对应关系；
步骤s2，使用机器学习方法对供热管网的总热负荷进行在线实时预测和态势评估；
步骤s3，采用机理模型与数据模型结合的方法，在线实时评估并计算供热管网中的储热容量约束、保障末端用户供汽参数品质的约束，同时分析供热管网储热放热的容量裕度；
步骤s4，热电站根据电网公司分配的一次调频参与度和抽汽阀门在各时刻的开度可行空间、储热容量约束、用户供汽参数品质约束、供热管网储热放热的容量裕度计算热电联产机组参与一次调频的优化抽汽量，得到优化后的热负荷曲线，根据实时计算结果，在相应的时刻调节热电联产机组的抽汽阀门，增加或减少用于供热的汽轮机抽汽量至优化后的抽汽量。
其中，步骤s1中，使用机器学习方法从供热管网和热电联产机组的历史运行数据中挖掘在不同总蒸汽流量的情况下，热电联产机组的抽汽阀门开度大小与机组电功率之间的对应关系，包括：
步骤s11，从存储供热管网和热电联产机组运行数据的scada系统中，获取与热电联产机组的抽汽阀门有关的历史数据及其输出电功率的历史数据；
步骤s12，使用数据挖掘技术从步骤s11中获取的历史数据中挖掘出在各种热电联产机组和供热管网的运行工况下，热电联产机组的抽汽阀门开度大小与机组电功率之间的对应关系；抽汽阀门的开度大小和具体的运行工况(包括热电联产机组的运行工况、下游热力管网的阻力和水力工况等因素)共同决定了抽汽量的大小，数据挖掘技术可以从历史数据中挖掘出抽汽量大小与各种工况下汽轮机输出电功率变化值之间的对应关系，形成对照表和图线，为之后的决策做准备。
其中，步骤s2中，使用机器学习方法对供热管网的总热负荷进行在线实时预测和态势评估，包括：
步骤s21，获取热电联产机组所在供热管网的历史负荷数据、天气数据以及其他影响用户用热行为的数据(如节假日信息等)；
步骤s22，结合步骤s21获取的历史负荷数据、天气数据及其他影响热用户的用热行为的数据，使用机器学习方法对供热管网负荷进行在线实时负荷预测，得到热用户的负荷预测值和热负荷态势，预测时长可根据具体的使用情况而定。
其中，步骤s3中，采用机理模型与数据模型结合的方法，在线实时评估并计算供热管网中的储热容量约束、保障末端用户供汽参数品质的约束，同时分析供热管网储热放热的容量裕度，包括：
步骤s31，获取当前供热管网的运行状态，如压力、温度、管网内蒸汽量等参数，在结合供热管网中热用户的负荷预测值和热负荷态势后，得到热电联产机组的抽汽阀门在各时刻的开度可行空间，开度可行区间的具体约束条件如下：
供热管网中的蒸汽压力约束条件：
pmin＜p＜pmax
pmin＝max(p1,p2,p3,...pn)；
供热管网中的蒸汽温度约束条件：
tmin＜t＜tmax
tmin＝max(t1,t2,t3,...tn)；
供热管网中的蒸汽量约束条件：
dmin＜d＜dmax；
其中，pmin表示供热管网中蒸汽压力的最小值，p1至pn代表热网中各个热用户所需要的蒸汽压力参数，取值为所有热用户所需蒸汽压力的最大值，pmax表示供热管网能承受的最大压力；
tmin表示供热管网中蒸汽温度的最小值，取值为所有热用户所需蒸汽温度的最大值，t1至tn代表热网中各个热用户所需的蒸汽温度参数，tmax表示供热管网能承受的最高温度；
dmin表示供热管网中的蒸汽量上限，dmax表示供热管网中的蒸汽量下限；
步骤s32，根据步骤s31中的蒸汽压力约束条件、蒸汽温度约束条件以及蒸汽量约束条件，计算抽汽阀门在各时刻的开度可行空间，返回计算结果至热电联产机组的控制系统，热电联产机组的抽汽阀门在各时刻的开度可行空间满足如下公式：
kmin,t＜kt＜kmax,t。
其中，储热容量约束由供热管网中的蒸汽压力约束条件、蒸汽温度约束条件以及蒸汽量约束条件决定，当蒸汽压力、蒸汽温度以及蒸汽量同时处于最小值时储热量最小，当蒸汽压力、蒸汽温度以及蒸汽量同时处于最大值时储热量最大；
用户供汽参数品质约束由蒸汽压力与蒸汽温度决定，即蒸汽的压力和温度需要满足用户的要求，即满足公式pmin＝max(p1,p2,p3,...pn)和tmin＝max(t1,t2,t3,...tn)；
储热放热的容量裕度为储热容量约束中储热量最大和最小之间的差距空间。
其中，步骤s4中，热电站根据电网公司分配的一次调频参与度和抽汽阀门在各时刻的开度可行空间、储热容量约束、用户供汽参数品质约束、供热管网储热放热的容量裕度等各约束条件下计算热电联产机组参与一次调频的优化抽汽量，得到优化后的热负荷曲线，根据实时计算结果，在相应的时刻调节热电联产机组的抽汽阀门，增加或减少用于供热的汽轮机抽汽量至优化后的抽汽量，包括：
步骤s41，根据储热容量约束以及用户供汽参数品质约束，结合抽汽阀门在各时刻的开度可行空间，使用在不同总蒸汽流量的情况下热电联产机组的抽汽阀门开度大小与机组电功率之间的对应关系，在1s内快速得到满足一次调频所需的抽汽阀门的阀门开度变动量，根据阀门开度变动量得出优化抽汽量，优化抽汽量满足如下公式：
d＝f(pfront,pback,tfront,k)；
其中，d为热电联产机组的优化抽汽量，pfront为抽汽阀门前的压力，pback为抽汽阀门后的蒸汽压力，tfront为抽汽阀门前的蒸汽温度，k为抽汽阀门在某一具体时刻的开度；
步骤s42，将阀门变动量发送至热电联产机组的控制系统，以便实时决策调节；
步骤s43，热电联产机组的控制系统根据接收到的抽汽阀门的阀门开度变动量，向图1中驱动各抽汽阀门的执行机构发出开度变动指令，执行机构根据开度变动指令将抽汽阀门调节至指定开度，得到优化后的热负荷曲线，抽汽输入热网中的热负荷按照图2中t时刻之后的曲线波动，实时在线利用供需的不平衡特性和管网的储热能力来提前改变机组的电功率，辅助机组进行一次调频。
随后可以实时重复整个步骤s4，使热电站实时追踪电网分配的一次调频量。
其中，供热管网中的负荷在优化前后需要满足如下平衡公式：
上述平衡公式表示的是热网中的负荷在优化前后需要平衡，在一个预测周期内需要满足热网总体负荷一致，其中，t代表各时刻，因此预测时段是t 1至t t，hin,t代表热电联产机组在t时刻向供热管网的输入热负荷；hout,t代表t时刻供热管网中的所有热用户的负荷消耗量；st代表供热管网在t时刻的热负荷存储量和释放量，当st为“正”时代表存储热量，st为“负”时代表释放热量。
以上的具体实施例，对本发明解决的技术问题、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
1.一种基于热网储热的热电联产机组一次调频方法，其特征在于，它包括：
步骤s1，使用机器学习方法从供热管网和热电联产机组的历史运行数据中挖掘在不同总蒸汽流量的情况下，热电联产机组的抽汽阀门开度大小与机组电功率之间的对应关系；
步骤s2，使用机器学习方法对供热管网的总热负荷进行在线实时预测和态势评估；
步骤s3，采用机理模型与数据模型结合的方法，在线实时评估并计算供热管网中的储热容量约束、保障末端用户供汽参数品质的约束，同时分析供热管网储热放热的容量裕度；
步骤s4，热电站根据电网公司分配的一次调频参与度和抽汽阀门在各时刻的开度可行空间、储热容量约束、用户供汽参数品质约束、供热管网储热放热的容量裕度计算热电联产机组参与一次调频的优化抽汽量，得到优化后的热负荷曲线，根据实时计算结果，在相应的时刻调节热电联产机组的抽汽阀门，增加或减少用于供热的汽轮机抽汽量至优化后的抽汽量。
2.根据权利要求1所述的一种基于热网储热的热电联产机组一次调频方法，其特征在于，所述步骤s1中，使用机器学习方法从供热管网和热电联产机组的历史运行数据中挖掘在不同总蒸汽流量的情况下，热电联产机组的抽汽阀门开度大小与机组电功率之间的对应关系，包括：
步骤s11，从存储供热管网和热电联产机组运行数据的scada系统中，获取与热电联产机组的抽汽阀门有关的历史数据及其输出电功率的历史数据；
步骤s12，使用数据挖掘技术从步骤s11中获取的历史数据中挖掘出在各种热电联产机组和供热管网的运行工况下，所述热电联产机组的抽汽阀门开度大小与机组电功率之间的对应关系。
3.根据权利要求1所述的一种基于热网储热的热电联产机组一次调频方法，其特征在于，所述步骤s2中，使用机器学习方法对供热管网的总热负荷进行在线实时预测和态势评估，包括：
步骤s21，获取热电联产机组所在供热管网的历史负荷数据、天气数据以及其他影响用户用热行为的数据；
步骤s22，结合步骤s21获取的历史负荷数据、天气数据及其他影响热用户的用热行为的数据，使用机器学习方法对供热管网负荷进行在线实时负荷预测，得到热用户的负荷预测值和热负荷态势。
4.根据权利要求3所述的一种基于热网储热的热电联产机组一次调频方法，其特征在于，所述步骤s3中，采用机理模型与数据模型结合的方法，在线实时评估并计算供热管网中的储热容量约束、保障末端用户供汽参数品质的约束，同时分析供热管网储热放热的容量裕度，包括：
步骤s31，获取当前供热管网的运行状态，在结合供热管网中热用户的负荷预测值和热负荷态势后，得到热电联产机组的抽汽阀门在各时刻的开度可行空间，开度可行区间的具体约束条件如下：
所述供热管网中的蒸汽压力约束条件：
pmin＜p＜pmax
pmin＝max(p1,p2,p3,…pn)；
所述供热管网中的蒸汽温度约束条件：
tmin＜t＜tmax
tmin＝max(t1,t2,t3,...tn)；
所述供热管网中的蒸汽量约束条件：
dmin＜d＜dmax；
其中，pmin表示供热管网中蒸汽压力的最小值，p1至pn代表热网中各个热用户所需要的蒸汽压力参数，取值为所有热用户所需蒸汽压力的最大值，pmax表示供热管网能承受的最大压力；
tmin表示供热管网中蒸汽温度的最小值，取值为所有热用户所需蒸汽温度的最大值，t1至tn代表热网中各个热用户所需的蒸汽温度参数，tmax表示供热管网能承受的最高温度；
dmin表示供热管网中的蒸汽量上限，dmax表示供热管网中的蒸汽量下限；
步骤s32，根据步骤s31中的蒸汽压力约束条件、蒸汽温度约束条件以及蒸汽量约束条件，计算抽汽阀门在各时刻的开度可行空间，返回计算结果至热电联产机组的控制系统，所述热电联产机组的抽汽阀门在各时刻的开度可行空间满足如下公式：
kmin,t＜kt＜kmax,t。
5.根据权利要求4所述的一种基于热网储热的热电联产机组一次调频方法，其特征在于：
所述储热容量约束由供热管网中的蒸汽压力约束条件、蒸汽温度约束条件以及蒸汽量约束条件决定，当蒸汽压力、蒸汽温度以及蒸汽量同时处于最小值时储热量最小，当蒸汽压力、蒸汽温度以及蒸汽量同时处于最大值时储热量最大；
所述用户供汽参数品质约束由蒸汽压力与蒸汽温度决定；
所述储热放热的容量裕度为所述储热容量约束中储热量最大和最小之间的差距空间。
6.根据权利要求5所述的一种基于热网储热的热电联产机组一次调频方法，其特征在于，所述步骤s4中，热电站根据电网公司分配的一次调频参与度和抽汽阀门在各时刻的开度可行空间、储热容量约束、用户供汽参数品质约束、供热管网储热放热的容量裕度等各约束条件下计算热电联产机组参与一次调频的优化抽汽量，得到优化后的热负荷曲线，根据实时计算结果，在相应的时刻调节热电联产机组的抽汽阀门，增加或减少用于供热的汽轮机抽汽量至优化后的抽汽量，包括：
步骤s41，根据所述储热容量约束以及用户供汽参数品质约束，结合所述抽汽阀门在各时刻的开度可行空间，使用在不同总蒸汽流量的情况下热电联产机组的抽汽阀门开度大小与机组电功率之间的对应关系，在1s内快速得到满足一次调频所需的抽汽阀门的阀门开度变动量，根据所述阀门开度变动量得出优化抽汽量，所述优化抽汽量满足如下公式：
d＝f(pfront,pback,tfront,k)；
其中，d为热电联产机组的优化抽汽量，pfront为抽汽阀门前的压力，pback为抽汽阀门后的蒸汽压力，tfront为抽汽阀门前的蒸汽温度，k为抽汽阀门在某一具体时刻的开度；
步骤s42，将所述阀门变动量发送至热电联产机组的控制系统，以便实时决策调节；
步骤s43，所述热电联产机组的控制系统根据接收到的抽汽阀门的阀门开度变动量，向驱动各抽汽阀门的执行机构发出开度变动指令，所述执行机构根据开度变动指令将抽汽阀门调节至指定开度，得到优化后的热负荷曲线，实时在线利用供需的不平衡特性和管网的储热能力来提前改变机组的电功率，辅助机组进行一次调频。
7.根据权利要求6所述的一种基于热网储热的热电联产机组一次调频方法，其特征在于，所述供热管网中的负荷在优化前后需要满足如下平衡公式：
其中，t代表各时刻，因此预测时段是t 1至t t，hin,t代表热电联产机组在t时刻向供热管网的输入热负荷；hout,t代表t时刻供热管网中的所有热用户的负荷消耗量；st代表供热管网在t时刻的热负荷存储量和释放量，当st为“正”时代表存储热量，st为“负”时代表释放热量。
技术总结