[发明专利]电力辅助服务指标数据分析方法及装置

说明书

本发明公开了一种电力辅助服务指标数据分析方法及装置，该方法包括：根据所述AGC服务数据，以及AGC服务考核算法，确定AGC服务考核结果；根据所述调峰服务数据，以及调峰服务考核算法，确定调峰服务考核结果；根据所述旋转备用服务数据，以及旋转备用服务考核算法，确定旋转备用服务考核结果；将所述AGC服务考核结果、所述调峰服务考核结果和所述旋转备用服务考核结果作为考核结果参数输入至训练好的基于分类神经网络的控制参数推荐模型，以得到对应的推荐控制参数。可见，本发明能够利用考核算法对多种电力服务进行考核，并利用神经网络算法基于考核结果进行控制参数推荐，提高考核效率，并有效基于考核结果得到推荐的控制参数以优化电厂的工作。

技术领域

本发明涉及数据分析计算技术领域，尤其涉及一种电力辅助服务指标数据分析方法及装置。

背景技术

现有的电力辅助服务指标数据分析中，仅仅是单纯利用模糊的考核指标对发电厂的各项数据进行人工的考核，一方面效率太低，另一方面无法真正对发电厂的机组的控制提出真正的指导意见以优化发电厂的工作。可见，现有的电力辅助服务指标数据分析技术存在缺陷，亟待解决。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种电力辅助服务指标数据分析方法及装置，能够利用考核算法对多种电力服务进行考核，并利用神经网络算法基于考核结果进行控制参数推荐，从而提高考核效率，并有效基于考核结果得到推荐的控制参数以优化电厂的工作。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种电力辅助服务指标数据分析方法，所述方法包括：

获取AGC服务数据，根据所述AGC服务数据，以及AGC服务考核算法，确定AGC服务考核结果；

获取调峰服务数据，根据所述调峰服务数据，以及调峰服务考核算法，确定调峰服务考核结果；

获取旋转备用服务数据，根据所述旋转备用服务数据，以及旋转备用服务考核算法，确定旋转备用服务考核结果；

将所述AGC服务考核结果、所述调峰服务考核结果和所述旋转备用服务考核结果作为考核结果参数输入至训练好的基于分类神经网络的控制参数推荐模型，以得到对应的推荐控制参数；所述推荐控制参数用于指示目标机组的运作以使得考核结果更优；所述控制参数推荐模型通过包括有多个训练控制参数和对应的训练考核结果参数的训练数据集训练得到。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述AGC服务数据包括PLC受控信号文件、机组调试数据、调节起始时刻功率、目标出力、调节起始时刻、PLC可用次数、PLC并网次数、PLC额定容量、AGC指令时间、特定时刻的PLC出力功率；所述AGC服务考核结果包括升出力响应时间、升出力调节速率、升出力调节精度、降出力响应时间、降出力调节速率、降出力调节精度、响应时间合格率、调节速率合格率、调节精度合格率、AGC考核电量、AGC考核金额；所述调峰服务数据包括机组实时有功出力信息、机组启停调峰次数、额定容量、最小技术出力、机组申报出力下限、机组调峰能力下限和装机容量；所述调峰服务考核结果包括日考核电量、月考核电量；所述旋转备用服务数据包括最大可调容量、实际最大出力、受限时间、机组出力最大值、计划发电最大出力、申报最高可调出力、机组实时有功、机组额定容量；所述旋转备用服务考核结果包括旋转备用考核电量。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：

根据所述AGC服务数据和所述AGC服务考核结果，以及AGC服务补偿算法，确定AGC服务补偿结果；

根据所述调峰服务数据和所述调峰服务考核结果，以及调峰服务补偿算法，确定调峰服务补偿结果；

根据所述旋转备用服务数据，以及旋转备用服务补偿算法，确定旋转备用服务补偿结果；

根据冷备用服务数据，以及冷备用服务补偿算法，确定冷备用服务补偿结果。