[发明专利]一种发电机组运行的方法

权利要求书

1.一种发电机组运行的方法，其特征是，主要包括如下步骤：

步骤（1）：从负荷、冷却介质温度、冷却介质流量、主蒸汽压力四个因素确定电厂机组内能够调整机组性能且便于调整的两因素为冷却介质流量和主蒸汽压力；

步骤（2）：在负荷与冷却介质温度达到设定值时，采用均匀设计实验方法对能够调整机组性能的两因素进行试验，采用两元回归分析方法确定回归方程；

步骤（3）：在负荷一定，但冷却介质温度变化时，进行一系列热力试验，得到冷却介质温度不同时对应的冷却介质流量与主蒸汽压力所确定的一系列热电厂热力设备的特性方程所组成的方程组；

步骤（4）：建立运行调整的数学模型：根据峰谷平三个负荷的不同确定对应的三个方程组；

步骤（5）：根据网上调度负荷与冷却介质温度确定使用的方程，在稳定一个因素的情况下，控制另一个因素的水平，使机组运行控制在要求的范围内。

2.如权利要求1所述的一种发电机组运行的方法，其特征是，所述步骤（1）与步骤（2）中能够调整机组性能的因素有主蒸汽压力和冷却介质流量。

3.如权利要求1所述的一种发电机组运行的方法，其特征是，所述步骤（2）的具体步骤为：针对步骤（1）中的便于调整的因素各取n个水平，n个水平要全面测试需要进行n*n次试验，采用均匀设计安排试验，通过二元回归分析确定标煤供电煤耗率与主蒸汽压力和冷却介质流量的回归方程；根据网上负荷P与环境温度t，选择主蒸汽压力的n个状态值a₁、a₂…a_i…a_n和主蒸汽压力对应的冷却介质流量的n个状态值b₁、b₂…b_i…b_n，计算对应的出n种标煤供电煤耗率y₁、y₂…y_i…y_n；n的取值范围是5,7,9…31；i的取值范围是1≤i≤n；

数据计算结果如下：

x‾1=(a1+a2+···+ai+···+an)/n]]>x‾2=(b1+b2+···+bi+···+bn)/n]]>

y‾=(y1+y2+···yi+···+yn)/n]]>

l11=(a1-x‾1)2+(a2-x‾1)2+···+(ai-x‾1)2+···+(an-x‾1)2]]>

l22(b1-x‾2)2+(b2-x‾2)2+···+(bi-x‾2)2+···+(bn-x‾2)2]]>

l12=(a1-x‾1)(b1-x‾2)+(a2-x‾1)(b2-x‾2)+···+(ai-x‾1)(bi-x‾2)+···+(an-x‾1)]]>

(bn-x‾2)]]>

lyy=(y1-y‾)2+(y2-y‾)2+...+(yi-y‾)2+...+(yn-y‾)2]]>

l1y=(a1-x‾1)(y1-y‾)+(a2-x‾1)(y2-y‾)+···+(ai-x‾1)(yi-y‾)+···+(bn-x‾1)(yn-y‾)]]>

l2y=(b1-x‾2)(y1-y‾)+(b2-x‾2)(y2-y‾)+···+(bi-x‾2)(yi-y)+···+(bn-x‾2)(yn-y‾)]]>

于是正规方程组为

l11β^1+l12β^2=l1yl21β^1+l22β^2=l2y]]>

解得：β^1=β1,]]>β^2=β2]]>

解得：β0=y‾-β1x‾1-β2x‾2]]>

回归方程为：y=β₀+β₁x₁+β₂x₂

回归平方和为：U=β₁l_1y+β₂l_2y

残差平方和为：Q=l_yy-U

复相关系数为：判断回归方程是否显著；

残差标准差为：Sy=Qn-2-1]]>

又因l11l12l21l22-1=C11C12C21C22]]>

又F1=2β12C11Q,]]>F2=2β22C22Q]]>

对α，由F分布表查得F_α（1，n-2-1），若F₁，F₂>F_α（1，n-2-1），说明两个变量是显著的，如果不显著，增加试验因素的水平数，重新试验、计算，直到最终建立的回归方程既显著而又含有重要的变量；

试验主蒸汽压力平均值；试验冷却介质流量平均值；试验计算的供电煤耗率平均值；l₁₁-试验主蒸汽压力数据与总平均值的离差平方和，反映指标观察值的总的波动；l₂₂-试验冷却介质流量与总平均值的离差平方和；l₁₂-试验主蒸汽压力、试验冷却介质流量与其对应总平均值的离差积之和；l_yy-试验计算的供电煤耗率与其对应总平均值的离差平方和；l_1y-试验主蒸汽压力、计算的供电煤耗率与其对应总平均值的离差积之和；l_2y-试验冷却介质流量、计算的供电煤耗率与其对应总平均值的离差积之和；回归方程y=β₀+β₁x₁+β₂x₂回归系数β₁的最小二乘估计；回归方程y=β₀+β₁x₁+β₂x₂回归系数β₂的最小二乘估计；α-临界概率值；以上从求平均值开始，直到建立两元线性回归方程；

U-回归平方和U=β₁l_1y+β₂l_2y；Q-残差平方和，反映了试验误差造成的数据波动Q=l_yy-U；R-复相关系数显然-1≤R≤1,如果|R|很接近于1，说明线性关系很好；利用统计量R检验y与x₁，x₂的线性关系的密切程度，以此对回归方程进行显著性检验；

C₁₁-正规方程的系数矩阵的逆矩阵中主对角线上的第一个元素；C₂₂-正规方程的系数矩阵的逆矩阵中主对角线上的第二个元素；C₂₁-正规方程的系数矩阵的逆矩阵中副对角线上的第一个元素；C₁₂-正规方程的系数矩阵的逆矩阵中副对角线上的第二个元素；F₁-用统计量对进行F检验；F₂-用统计量对进行F检验；以此对回归系数进行显著性检验。