[发明专利]基于大数据分析技术的供热机组可调出力区间评估方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据分析技术的供热机组可调出力区间评估方法，从机组供热负荷、环境温度和当量负荷给煤量三维角度运用多维聚类算法，对供热机组生产运行大数据进行划分，然后运用高斯分布，按照设定的约束条件进行寻优迭代计算，评估特定工况下机组的调峰能力区间，可以实现全网可调出力的及时更新，有利于电力调度运行人员尽早了解全省机组发电能力变化情况，保证电网的稳定运行。

主权项

基于大数据分析技术的供热机组可调出力区间评估方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1，定义给定机组的历史供热数据集为其中，为机组工况数据，为机组运行数据，M为机组历史供热数据样本数，i∈[1,M]；步骤2，运用多维聚类算法，将整个历史供热数据集按不同的工况，划分成若干个数据子集S＝{S1,S2,…,SK}；其中，K为工况类型个数，Sj为第j种工况的供热数据；步骤3，采用高斯分布对每个工况下机组发电功率集P＝{p1,p2,…,pn}进行描述；μP=Σl=1npln]]>σP2=Σl=1n(pl-μP)2n-1]]>其中，μP为均值，为方差，n为一工况下机组放电功率样本数，pl为一工况下机组第l个放电功率样本，l∈[1,n]；步骤4，对每个工况下，对机组发电功率集的高斯分布的置信区间进行寻优迭代计算，使该置信区间满足预先设定的约束条件，该置信区间的上、下限为相应工况下调峰能力区间的上、下限。