基于数据驱动的电厂集控运行优化策略研究

国能神皖马鞍山发电有限责任公司 马忠礼

随着信息技术的飞速发展和智能化水平的提高，电力系统的运行管理面临着新的挑战和机遇，电厂作为电力系统的核心组成部分，其集中控制运行的优化策略对于保障电网安全稳定运行、提高电能利用效率和降低运行成本具有重要意义。传统的电厂集控运行优化策略主要基于经验规则和静态模型，难以适应电力系统运行的复杂性和变化性，因此需要借助数据驱动对大数据的深度挖掘、分析，实现对电厂集控运行的精细化和智能化。

1 存在问题

1.1 数据不完整、不准确、不一致

电厂作为一个错综复杂的系统，其运行数据的采集、传输和处理环节多且复杂，每一个环节都有可能成为数据质量下降的源头。例如，由于传感器的老化、损坏或者校准不准确，采集到的数据可能存在偏差；在数据传输过程中也可能因为网络延迟或者信号干扰而发生数据丢失或数据错误；而在数据处理阶段，算法设计不合理或参数设置不当也会产生误差[1]。

1.2 缺乏灵活性和自适应性

传统的电厂集控运行策略在灵活性和自适应性方面的缺乏，这一问题的根源在于传统策略往往基于预设的规则和固定的模型，而忽视了电厂运行环境的动态变化和不确定性，当电网负荷波动或者设备状态变化时传统策略往往无法及时调整，导致运行效率下降，甚至出现安全隐患。由于传统策略通常缺乏自我学习和适应的能力，因此在面对新的运行条件时往往需要人工干预。这不仅增加了运维成本，还降低了运行的自动化水平。因此设计出既能够适应电厂运行环境的动态变化，又能够自我学习和优化的集控运行策略，成为提高电厂运行效率和安全性的关键[2]。

1.3 缺乏综合考虑多种因素的能力

电厂运行是一个涉及众多变量和参数的复杂系统，包括但不限于负荷需求、设备性能、环境条件，以及市场动态等，然而传统的运行策略往往只能针对单一或少数因素进行优化，难以实现对整个系统多维度因素的综合平衡和协调[3]。例如，在负荷需求波动较大时单纯追求设备效率的最大化可能会导致资源配置不合理，从而影响系统的稳定性和经济性；同样忽视环境因素或市场变化的策略可能会在长期运行中造成资源浪费或经济损失。在这一背景下基于数据驱动的优化策略以其强大的数据分析能力和多维度优化能力，为解决这一问题提供了新的视角和方法。

2 优化对策

2.1 改进数据采集和处理方法，提高数据质量和一致性

改进数据采集和处理方法，从而提高数据的质量和一致性，这需要通过采用先进的传感器技术和高精度的测量设备，确保原始数据的准确性和可靠性；对于数据的传输和存储过程，采用稳定高效的通信协议和数据管理系统，以减少数据在传输过程中的丢失和损坏。数据的预处理环节也至关重要，通过有效的数据清洗、校正和标准化处理，可以消除数据中的噪声和异常值，保证数据的一致性和可比性，在数据处理和分析阶段采用机器学习和深度学习技术等先进的算法和模型，可以从大量复杂的数据中提取有价值的信息，为电厂集控运行的优化决策提供科学依据。建立健全的数据质量监控和管理机制、定期对数据采集和处理过程进行评估和优化也是保证数据质量和一致性的重要措施。通过这些综合性的改进措施，可以为基于数据驱动的电厂集控运行优化提供更加准确、可靠和一致的数据支持，从而提高整个优化策略的有效性和可靠性。

2.2 采用数据驱动的优化方法，实现灵活性和自适应性

采用数据驱动优化方法的核心在于利用大数据技术和人工智能算法，对电厂运行中的海量数据进行深入分析和挖掘，从而实现对运行策略的实时优化和调整[4]。第一，需要建立一个全面的数据分析框架，整合电厂运行中的各类数据，包括负荷数据、设备状态数据、环境数据等；第二，利用机器学习、深度学习等人工智能技术，对这些数据进行模式识别和趋势预测以准确把握电厂运行的动态变化。基于此可以设计智能的优化算法，根据实时数据和预测结果，动态调整电厂的运行参数和控制策略以适应不断变化的运行环境和需求，数据驱动的优化方法还具有较强的自学习和自适应能力，能够不断从历史数据和运行经验中学习，进一步提升优化策略的准确性和效率。

2.3 设计综合考虑多种因素的集控运行优化策略

面对电厂集控运行优化的复杂多维需求，设计一套综合考虑多种因素的运行优化策略显得尤为迫切，该策略应当建立在一个高度整合的框架之上，既要考虑操作层面的直接控制系统如分布式控制系统（DCS）、网络控制系统（NCS）和紧急控制系统（ECS）等，又需涵盖信息层面的管理信息系统（MIS）和安全信息系统（SIS），确保从设备到管理层面的信息流畅通无阻，实现信息的实时监控和动态分析[5]。电厂集控运行优化策略与信息流系统架构如图1所示。

在此基础上还需充分考虑生产调度、设备维护、能效管理、环境监测、安全保障，以及市场响应等因素，运用先进的算法如大数据分析、人工智能和复杂网络理论来进行系统性的优化计算，寻找各因素之间的最优平衡点。该策略要具备前瞻性，能够基于预测模型对未来可能发生的变化进行预测和准备，及时调整运行参数，应对可能出现的各种情况，这不仅可以在实际运行中实现高度的自适应性和灵活性，还能够在保障电厂稳定运行的同时，优化能源利用效率，提升整体的经济效益与环境友好度。

3 研究方法和实验设计

3.1 收集电厂集控运行数据和相关参数

本实验旨在验证基于数据驱动的电厂集控运行优化策略的有效性和可行性，实验组（采用数据驱动的优化策略）和对照组（采用传统的集控运行策略），对比其在不同时间段的负荷和能耗情况，从电厂实际运行中获取历史数据与使用模拟仿真平台生成数据收集数据。在收集数据后将对实验组和对照组的负荷和能耗数据进行清洗、校正和标准化处理，以消除噪声和异常值，保证数据的一致性和可比性，具体数据见表1。

表1 2023.11.1电厂集控运行负荷和能耗数据对比

随后，将根据实验设计对比实验组和对照组的运行数据，分析基于数据驱动的优化策略对电厂集控运行的影响，评估优化策略的有效性和可行性，通过这些步骤可以全面评估基于数据驱动的电厂集控运行优化策略在提高能源利用效率和降低运行成本方面的效果，为进一步研究和应用提供科学依据。

3.2 建立数据驱动的集控运行优化模型

在构筑基于数据驱动的电厂集控运行优化模型时必须梳理与分析各控制系统，包括分布式控制系统（DCS）、网络控制系统（NCS）、紧急控制系统（ECS），以及远程终端单元（RTU）的数据输出特性[6]。电厂集控系统数据同步与优化管理架构图如图2所示。

图2 电厂集控系统数据同步与优化管理架构图

依托于核心的同步数据库SyncBase5.0，本模型旨在实现数据流的实时整合与高效处理，这是确保模型准确性与快速响应的关键所在，将采用分层的数据分析方法并结合机器学习及深度学习技术，对各项关键数据进行训练和提炼以构建出反映电厂集控运行核心变量的预测模型。模型的设计理念着眼于模块化与个性化，以满足不同电厂的运行特性及需求，优化模型应具备自适应能力，能在设备性能波动、外部环境改变，以及市场供需变化等情况下自动调节控制策略。模型中融入的自学习机制能够通过分析历史操作数据与系统反馈，不断完善其决策逻辑，以实现决策精准度与操作响应速度的双重提升。在实验室环境中以模拟数据为基础，对模型进行初始阶段的训练与验证，此步骤是检验模型预测与优化能力的前提；在模型验证阶段，将导入真实的电厂运行数据进行对照分析，不仅可以帮助调整和优化模型参数，还能确保模型在真实场景中能达到预期的运行效率和能源管理效果。

3.3 进行实验验证和性能评估

实验验证通常由一系列模拟运行情境组成，这些情境精心设计以模仿现实世界中电厂可能遭遇的各类挑战，例如负荷剧烈波动、关键设备突发故障，以及环境条件的极端变化，在这些模拟情境中新优化模型将被置于与传统模型对照的环境中，通过比较两者在相同条件下的表现，评估新模型的改进效果。性能评估重点关注以下几个关键：系统的反应时间、能效比、运行成本，以及系统的稳定性和可靠性。在此基础上将使用多变量分析和假设检验等统计方法来处理实验数据，判定新模型在不同运行情境下的性能表现是否统计上显著优于传统模型。此外，还应考虑引入机器学习算法来识别模型性能与电厂运行参数之间的潜在关联，这些分析结果不仅可以验证新模型的有效性，还能够揭示优化模型对特定运行参数变化的敏感度，为今后的模型迭代和改进提供宝贵的信息。

4 结语

在电厂集控运行优化方案中，针对存在的问题提出了一系列解决方案，通过改进数据采集和处理方法，提高数据质量和一致性；采用数据驱动的优化方法，实现灵活性和自适应性；设计综合考虑多种因素的集控运行优化策略，能够有效提高电厂的运行效率和安全性。收集了电厂集控运行数据并建立了数据驱动的集控运行优化模型，通过实验验证和性能评估验证了优化策略的有效性和可行性，这些努力为电厂的智能化和高效运行提供了重要支持。