申请/专利权人：湖南大唐先一科技有限公司;广西电网有限责任公司

申请日：2020-10-10

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN112348696B

主分类号：G06Q50/06

分类号：G06Q50/06;G06N3/0499;G06N3/084;G06F30/27;G06F113/08;G06F119/08;G06F119/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2021.03.02#实质审查的生效;2021.02.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于BP神经网络的供热机组调峰上限评估方法及系统，引入基于热耗率的变工况计算，通过获取主蒸汽流量接近最大的主蒸汽流量的历史工况数据，并根据这些数据，基于热耗率的热力学计算得到在该供热工况下若主蒸汽流量达到最大值时的电负荷值，作为该工况下的计算调峰上限值。然后建立神经网络评估模型，借助BP神经网络模型的自学习性和误差反向传播特性，以最大限度的减少计算调峰上限的误差，从而能够得到更客观准确的调峰上限值。整个评估过程不会影响正常的供热和供电，工作量和耗费的时间都相对较少。

主权项：1.一种基于BP神经网络的供热机组调峰上限评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取主汽流量大于N％THA工况的历史数据；S2、对历史数据进行预处理，所述预处理包括数据清理、数据集成、数据变换和数据归约，从而获得相应的数据集；S3、对预处理后的历史数据进行热耗率的变工况计算，得到计算调峰上限值；所述步骤S3中对预处理后的历史数据进行热耗率的变工况计算的具体步骤为：选取不供热时的热耗率验收工况为基准工况，获取数据集较基准工况下主蒸汽流量相近的工况，然后进行热耗率的变工况计算，计算公式如下： 其中，P为变工况下的发电功率，P1为变工况下的电功率，D1为变工况下的主蒸汽流量，h1为变工况下的主蒸汽焓，q1为变工况下的热耗率，D0为锅炉的最大蒸发量；S4、通过函数构建BP神经网络，从所述数据集中选取影响调峰上限值的历史机组工况数据作为输入量，以步骤S3中的计算调峰上限值为输出量，训练BP神经网络；S5、获取需要评估调峰上限的实时机组工况数据，输入训练好的BP神经网络模型，得到当前的调峰上限评估值。

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