(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211050067.7 (22)申请日 2022.08.31 (71)申请人 华能莱芜发电有限公司 地址 271102 山东省济南市莱芜区高庄街 道办事处对仙门村 申请人 山东纳鑫电力科技有限公司 (72)发明人 董鹏　李念震　蔺建波　杨柏依　 时坤　赵亮　王涛　朱志军　 李成路　马清峰　 (74)专利代理 机构 济南方维专利代理事务所 (普通合伙) 37385 专利代理师 王乾 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于网源协同的机组负荷快调方法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种基于网源协同的机组负 荷快调方法及系统， 所述方法包括如下步骤： 由 机组的控制系统提供控制信号作为机组负荷调 节的方式， 包含应用模式和监测模式； 在应用模 式与监测模式之间重新配置所述控制系统， 并将 所述控制系统配置为 以控制系统内部设置的逻 辑模块分别设置匹配应用模式和监测模式的控 制逻辑， 在所述应用模式和所述监测模式下， 所 述控制逻辑用于基于实时采集的物 性参数， 将所 述物性参数输入至人工智能系统以筛选出设定 的调节方案并基于所述调节方案在满足并网端 额定负荷前提下以物性参数进行实时调节并达 到机组功率和物性 参数之间的平衡 。 权利要求书3页 说明书9页 附图1页 CN 115375162 A 2022.11.22 CN 115375162 A 1.基于网源协同的机组负荷快调方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 由机组的控制系统提供控制信号作为机组负荷调节的方式， 包含应用模式和监测模 式； 在应用模式与监测模式之间重新配置所述控制系统， 并将所述控制系统配置为以控制 系统内部设置的逻辑模块分别设置匹配应用模式和监测模式的控制逻辑， 在所述应用模式 和所述监测模式下， 所述控制 逻辑用于基于实时采集的物性参数， 将所述物性参数输入至 人工智能系统以筛选出设定的调节方案并基于所述调节方案在满足并网端额定负荷前提 下以物性 参数进行实时调节并达 到机组功率和物性 参数之间的平衡。 2.根据权利要求1所述的基于网源协同的机组负荷快调方法， 其特征在于， 在所述应用 模式下， 并网端总体负荷和并网端额定负荷相同， 所述机组按照设定的第一控制 逻辑以控 制物性参数保持在基础阈值内， 此时机组功率和物性 参数之间处于静态 平衡中； 当所述并网端总体负荷和并网端额定负荷之间的差值超出设定范围后， 此时， 分为两 种情况， 包括： 第一种情况下， 所述并网端总体负荷大于并网端额定负荷， 依据所述差值判断需要将 机组功率进行下调的下调节值， 将实时采集机组的第一物性参数输入至人工智能系统， 所 述人工智能系统中设置有神经网络模型， 所述神经网络模型以所述下调节值为训练参数对 输入的第一物性参数进行训练配置， 以得到所述下调节值对应的第一调节方案， 并基于所 述第一调节方案在 满足并网端额定负荷前提下以对第一物性参数进行实时调节， 在 对第一 物性参数进行实时调节的过程中， 一个单位量的第一物性参数的调节对应的由所述控制系 统控制机组功率进行对应的下调， 以达到当所述并网端总体负荷和并网端额定负荷相同 时， 机组功率和第一物性 参数之间保持静态 平衡； 第二种情况下， 所述并网端总体负荷小于并网端额定负荷， 依据所述差值判断需要将 机组功率进行上调的上调节值， 将实时采集机组的第二物性参数输入至人工智能系统， 由 所述神经网络模型以所述上调节值为训练参数对输入的第二物性参数进 行训练配置， 以得 到所述上调节值对应的第二调节 方案， 并基于所述第二调节 方案在满足并网端额定负荷前 提下以对第二物性参数进行实时调节， 在对第二物性参数进行实时调节的过程中， 由所述 控制系统控制 机组功率按照一个单位量进行上调时， 同步控制第二物性参数对应上调， 当 所述并网端总体负荷和并网端额定负荷相同时， 所述机组功 率和第一物性参数之 间保持静 态平衡。 3.根据权利要求1所述的基于网源协同的机组负荷快调方法， 其特征在于， 所述物性参 数至少包括给 水压力和温度、 新蒸汽压力和温度以及再 热热段蒸汽压力和温度。 4.根据权利要求1所述的基于网源协同的机组负荷快调方法， 其特征在于， 所述控制系 统包括： 控制单元； 执行单元； 多个采集单 元； 逻辑模块， 所述逻辑模块设置有多个独立的控制逻辑， 每一所述控制逻辑用于在控制 单元的控制下基于对应的采集单元采集的物性参数在神经网络模型中进行训练配置以得 到对应的调节方案； 时序控制单元， 与控制逻辑分别连接， 用于基于调节方案来设定调节方案的执行逻辑，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115375162 A 2基于所述执行逻辑， 所述控制单元控制执行单元按照所述执行逻辑对应的对物性参数进 行 调节控制以当所述并网端总体负荷和并网端额定负荷相同时达到机组功率和物性参数之 间的平衡。 5.基于网源协同的机组负荷快调系统， 其特 征在于， 包括： 控制系统； 人工智能系统； 所述控制系统提供控制信号作为机组负荷调节的方式， 包含应用模式和监测模式； 在 应用模式与监测模式之 间重新配置所述控制系统， 并将所述控制系统配置为以控制系统内 部设置的逻辑模块分别设置匹配应用模式和监测模式的控制逻辑； 所述人工智能系统用于 在所述应用模式和所述监测模式下， 基于实时采集的物性参数， 在控制 逻辑的支配下将所 述物性参数输入至人工智能系统以筛选出设定的调节方案并基于所述调节方案在满足并 网端额定负荷前提下以物性 参数进行实时调节并达 到机组功率和物性 参数之间的平衡。 6.根据权利要求5所述的基于网源协同的机组负荷快调系统， 其特征在于， 所述控制系 统包括： 控制单元； 执行单元； 多个采集单 元； 逻辑模块， 所述逻辑模块设置有多个独立的控制逻辑， 每一所述控制逻辑用于在控制 单元的控制下基于对应的采集单元采集的物性参数在神经网络模型中进行训练配置以得 到对应的调节方案； 时序控制单元， 与控制逻辑分别连接， 用于基于调节方案来设定调节方案的执行逻辑， 基于所述执行逻辑， 所述控制单元控制执行单元按照所述执行逻辑对应的对物性参数进 行 调节控制以当所述并网端总体负荷和并网端额定负荷相同时达到机组功率和物性参数之 间的平衡。 7.根据权利要求5所述的基于网源协同的机组负荷快调系统， 其特征在于， 所述物性参 数至少包括给 水压力和温度、 新蒸汽压力和温度以及再 热热段蒸汽压力和温度。 8.根据权利要求5所述的基于网源协同的机组负荷快调系统， 其特征在于， 在所述应用 模式下， 并网端总体负荷和并网端额定负荷相同， 所述机组按照设定的第一控制 逻辑以控 制物性参数保持在基础阈值内， 此时机组功率和物性 参数之间处于静态 平衡中。 9.根据权利要求5所述的基于网源协同的机组负荷快调系统， 其特征在于， 当所述并网 端总体负荷和并网端额定负荷之间的差值超出设定范围后， 所述并网端总体负荷大于并网 端额定负荷， 依据所述差值判断需要将机组功率进行下调的下调节值， 将实时采集机组的 第一物性参数输入至人工智能系统， 所述人工智能系统中设置有神经网络模型， 所述神经 网络模型以所述下调节值为训练参数对输入的第一物性参数进行训练配置， 以得到所述下 调节值对应的第一调节方案， 并基于所述第一调节方案在 满足并网端额定负荷前提下以对 第一物性参数进行实时调节， 在对第一物性参数进行实时调节的过程中， 一个单位量的第 一物性参数的调节对应的由所述控制系统控制机组功率进 行对应的下调， 以达到当所述并 网端总体负荷和并 网端额定负荷相同时， 机组功率和第一物性 参数之间保持静态 平衡。 10.根据权利要求5所述的基于网源协同的机组负荷快调系统， 其特征在于， 当所述并权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115375162 A 3