一种熔融盐储热系统调整方法及装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115034452A(43)申请公布日2022.09.09(21)申请号202210583250.7G06Q50/06(2012.01)(22)申请日2022.05.26G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)(71)申请人西安热工研究院有限公司H02J3/28(2006.01)地址710032陕西省西安市碑林区兴庆路136号(72)发明人钟治琨陈予伦周飞高峰钱勇武李正欣胡高斌孙钢虎兀鹏越柴琦王小辉寇水潮杨沛豪张立松赵俊博(74)专利代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201专利代理师黄垚琳(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q10/06(2012.01)权利要求书4页说明书23页附图8页(54)发明名称一种熔融盐储热系统调整方法及装置(57)摘要本发明提出一种熔融盐储热系统调整方法及装置，其中，方法包括：通过获取火电机组的多个历史时刻的火电机组数据，实现根据各历史时刻的火电机组数据，训练长短期记忆LSTM网络，从而针对至少一个储热发电功率、放热发电功率、储热持续时间和放热持续时间的取值的组合，采用经过训练的LSTM网络，对输入的火电机组数据预测对应的历史时刻之后的后续时刻的储热发电功率、放热发电功率、储热持续时间和放热持续时间，以得到对应的预测值，在针对任意一个组合，根据各预测值，确定目标函数的取值，以根据目标函数的取值，确定目标组合之后，根据目标组合中储热发电功率、放热发电功率、储热持续时间和放热持续时间的取值，对熔融盐储热系统进行调整。CN115034452ACN115034452A权利要求书1/4页1.一种熔融盐储热系统调整方法，其特征在于，包括以下步骤：获取火电机组的多个历史时刻的火电机组数据；其中，火电机组数据包括储热发电功率、放热发电功率、基本负荷发电功率、储热持续时间、放热持续时间、自动发电控制AGC调频指令和调峰指令；根据各所述历史时刻的火电机组数据，训练长短期记忆LSTM网络；针对至少一个所述储热发电功率、所述放热发电功率、所述储热持续时间和所述放热持续时间的取值的组合，采用经过训练的LSTM网络，对输入的火电机组数据预测对应的历史时刻之后的后续时刻的所述储热发电功率、所述放热发电功率、所述储热持续时间和所述放热持续时间，以得到对应的预测值；针对任意一个所述组合，根据各所述预测值，确定目标函数的取值，以根据所述目标函数的取值，确定目标组合；其中，所述目标函数用于指示所述火电机组的循环电效率；根据所述目标组合中所述储热发电功率、所述放热发电功率、所述储热持续时间和所述放热持续时间的取值，对所述熔融盐储热系统进行调整。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述历史时刻的火电机组数据，训练长短期记忆LSTM网络，包括：将各所述历史时刻的火电机组数据作为训练数据，输入至所述LSTM网络执行多轮迭代训练；每当执行一轮迭代训练，采用所述LSTM网络，对输入的至少一个所述历史时刻的火电机组数据，预测对应历史时刻之后的后续时刻的所述储热发电功率、所述放热发电功率、所述储热持续时间和所述放热持续时间，以得到对应的预测值；根据各所述预测值和对应历史时刻之后的后续时刻的实际值之间的差异，训练所述LSTM网络。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将各所述历史时刻的火电机组数据作为训练数据，输入至所述LSTM网络执行多轮迭代训练，包括：采用归一化方法对各所述历史时刻的火电机组数据进行归一化处理，以得到所述训练数据；根据所述训练数据，生成LSTM网络的输入矩阵；其中，所述输入矩阵中各列对应历史时刻，所述输入矩阵中同一列中各元素用于指示列对应历史时刻所采集的所述火电机组数据；按照各所述历史时刻的顺序，将所述输入矩阵中的至少一列的所述火电机组数据输入至LSTM网络，以根据所述LSTM网络的输出确定所述储热发电功率、所述放热发电功率、所述储热持续时间和所述放热持续时间的预测值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述LSTM网络包括多个神经元，所述神经元包括遗忘门、输入门和输出门，所述每当执行一轮迭代训练，采用所述LSTM网络，对输入的至少一个所述历史时刻的火电机组数据，预测对应历史时刻之后的后续时刻的所述储热发电功率、所述放热发电功率、所述储热持续时间和所述放热持续时间，以得到对应的预测值，包括：每当执行一轮迭代训练，针对各所述神经元，将至少一个所述历史时刻的火电机组数据作为各所述神经元对应的输入数据；2CN115034452A权利要求书2/4页针对任意一个所述神经元，采用所述遗忘门对上一个所述神经元的输出数据和所述输入数据，确定所述输入数据对应的丢弃数据；采用所述输入门的第