基于智能算法的火電廠集控運行優化策略研究

內蒙古蒙東能源有限公司 楊志偉

我國經濟持續快速增長帶動電力負荷需求旺盛，電力體系建設和消費規模快速擴大。在滿足負荷增長的電力供給方式中，火力發電廠發揮著越來越重要的作用。當前，我國火力發電量占比已超過66%，成為電力供給的主體[1]。但是，火力發電廠的集中控制系統普遍存在負荷預測偏差過大、依賴傳統算法和系統安全穩定運行水平不足等問題，這些問題嚴重制約了電網的經濟高效運行。因此，推進智能算法和數據驅動方法在火電廠集控系統中的工程應用，構建新一代高速穩定的運行優化方案，是電力行業提高系統效能、保障電力安全的重要舉措。本文以某公司為例，對基于智能算法的火電廠集控運行優化策略展開研究。

1 某火電廠集控運行問題

1.1 負荷預測偏差大

根據2022年度電力供需形勢分析預測報告顯示，2022年全國除個別省區外，最大負荷預測誤差仍然比較嚴重，多數省份在5%左右，江蘇、遼寧等地區接近10%，嚴重影響經濟調度和系統安全[2]，造成負荷預測偏差的原因涉及多方面。一是我國經濟發展方式和產業結構變化加快，電力需求變化特征和規律發生改變，傳統預測模型已難以適用；二是新能源發電量占比提升至11.2%，風電、光伏發電輸出的隨機波動性加大了負荷不確定性；三是新冠肺炎疫情反復、重特大活動等事件的影響難以預期，增加了負荷的隨機性。

以某省為例，2022年該省最大負荷預測為1026萬kW，實際為980萬kW，誤差近10%。導致這一情況的原因之一是新冠肺炎疫情因素。2022年年初該省多地出現新冠肺炎疫情，防控措施直接影響了經濟活動和電力需求。該省光伏發電量占比已超過7%，光伏發電的日內波動也對負荷預測產生干擾。負荷預測偏差過大將嚴重影響系統經濟運行和安全，機組啟停計劃與實際負荷需求不匹配，發揮不出調峰規模價值，降低經濟性；備用容量計算也出錯，威脅系統安全。構建考慮多種影響因素的智能負荷預測模型迫在眉睫，這關系到電力體系安全穩定運行。

1.2 傳統算法局限性

傳統算法大多基于靜態確定性模型，無法處理存在大量隨機變量及其不確定性的實際大規模工程優化問題。如經濟負荷分配中的負荷預測、新能源發電輸出等存在隨機波動，嚴重影響結果準確性。2022年全國光伏發電量占比已超過11%[3]，其日內隨機性極大地增加了電力負荷的不確定性程度，導致確定性算法運算偏差明顯，經濟性分析失實。傳統算法的目標函數單一，無法實現對經濟性、系統安全性等多個指標的協調優化。靜態經濟分配算法僅針對運行成本最小化，很難引入對系統穩定運行的約束條件。

根據國家能源局的統計數據，2022年全國范圍內電力系統安全事故的次數同比2021年上升了15.7%，傳統算法的局限性是其中重要原因之一。傳統算法缺乏對電網運行狀態動態跟蹤的能力，很難適應負荷等的時變特性。在我國東部和西部負荷增長差異已達到9個百分點的情況下，靜態的集控運行方案顯然與實際情況嚴重脫節，系統調峰能力難以實現規劃目標。開發能夠處理隨機性、實現多目標優化、具備動態決策能力的新一代智能優化算法，是提升和改進火電廠集控系統的迫切需求。

1.3 系統安全性不足

負荷等隨機不確定因素的存在，嚴重影響了備用容量計算的準確性。進入2022年，光伏、風電等新能源發電量占比超過11%，其強隨機輸出特性成為影響電力負荷預測的重要源頭[4]。在此情況下，我國多依賴傳統統計方法的負荷預測與容量評估面臨嚴峻挑戰。根據國家電網公司的數據，2022年除個別省區外，全國范圍負荷預測誤差均在5%以上，導致備用容量計算與實際需求脫節。這種偏差容易在負荷高峰期引發容量不足，觸發系統安全事故。

現有監控與應急響應系統精細化程度不足，事故處理能力較弱，超過70%的電網安全事故源于監控系統自身故障或響應不力。我國現有監控及自動化手段仍比較落后，很難實現故障的快速識別與有效控制，這直接導致事故應急能力不足。

2 基于智能算法的某火電廠集控運行系統優化設計

2.1 優化設計思路

在優化設計思路中，本文專注于構建一個集控運行優化模型，結合了隨機動態因素和數據驅動的方法論。該模型的核心是利用高性能計算平臺來處理和分析大量歷史數據。通過應用深度學習技術，能夠有效模擬電力負荷和新能源發電等隨機過程，確保了模型能夠準確反映電網運行的動態變化。

在技術層面，本文專注于深度學習網絡的設計，如卷積神經網絡（CNN）或循環神經網絡（RNN），這些網絡特別適合于處理時間序列數據。具體來說，使用以下的公式來描述網絡的一個層：a[1]=σ（W[1]·a[l-1]+b[1]），其中：a[1]是第l層的激活，W[1]和b[1]是該層的權重和偏置，σ是激活函數。

在模型的構建中，還會考慮到時間分辨率和狀態空間維度的問題，以確保模型能夠適應實時集控的需求。在算法設計方面，本文打破了傳統的單一目標編程模型的限制，轉而采用能夠處理約束隨機性和實現多目標優化的先進方法。我特別關注混合編碼遺傳算法、深度強化學習、模糊控制和博弈論模型的集成，這些方法聯合起來可形成一個高效的Ensemble模型。

這種集成模型不僅可處理諸如經濟性、系統安全性等多種目標，而且能夠適應電網的隨機動態變化。在具體實現上特別關注算法的并行化計算和分布式部署，以提高效率和響應速度。如可能會使用類似于梯度下降的優化算法來訓練深度學習模型，該算法的更新規則可以表示為：θ=θ-α·▽θJ（θ），其中：θ表示模型參數，α是學習率，J（θ）是損失函數。

為了實現這個設計，本文將開發一個面向模型預測、算法優化、狀態監測和決策控制的集成平臺，如圖1所示。這個平臺將具備處理大規模海量數據的能力，并能在毫秒級響應時間內完成實時計算。還在平臺中集成故障容錯、網絡安全和結果解釋等功能，以確保系統的穩定性和安全性。預測控制和規則控制的有效融合也將是優化設計的一個重要組成部分。

圖1 火電廠控制系統優化的智能算法設計過程

2.2 硬件設計

在本文的基于智能算法的火電廠集控運行系統優化設計中，硬件設計不僅是關鍵組成部分，還是整個系統性能的基石。本文構建了一個高速并行計算服務器集群，為智能算法提供必要的算力支持。具體而言，該系統基于數千個GPU的分布式云計算中心。每個服務器節點配備了4～8塊GPU芯片。為了優化這種設置，本文采用了一種特定的硬件配置公式，以確保最高效的資源分配和利用：總計算能力=節點數×每節點GPU數×每GPU的FLOPS，其中，FLOPS（每秒浮點運算次數）是衡量GPU性能的關鍵指標。

為了處理深度學習等AI算法的高算力需求，本文配置了專用于AI訓練加速的芯片，如NVIDIA的Tensor Core加速卡。通過大規模并行化，這些芯片顯著提高了深度神經網絡訓練的速度。這種加速可以通過以下公式來量化：訓練速度提升=并行處理單元數×每單元處理速度/傳統處理速度。系統中還集成了通用CPU服務器，以處理存儲、網絡和管理等服務。筆者通過異構融合的方式，確保CPU、GPU和AI加速卡之間的合理分工和協同工作。

在網絡架構方面，本文構建了一個千兆級的工業互聯網，用于數據采集和控制指令輸出，如圖2所示。為了確保網絡的高效性，采用了以下公式來優化網絡帶寬和延遲：網絡效率=總數傳輸速率/網絡延遲，此公式幫助在設計網絡時考慮到傳輸速率和延遲之間的平衡。總的來說，通過這些精確的公式和技術設計，確保硬件平臺不僅能夠支持復雜的智能算法運算，而且能夠高效、穩定地運行，在火電廠集控運行系統中發揮關鍵作用。

圖2 基于智能算法的火電廠控制系統優化設計的硬件設計框架圖

2.3 智能算法設計

在本文的基于智能算法的火電廠集控運行系統優化設計中，智能算法設計是一個關鍵環節。本設計旨在通過多層次的算法結構來處理復雜的電力系統問題，同時確保經濟性和系統安全性的平衡。

在單目標算法層面，為特定的經濟性或安全性指標設計了編碼優化的單目標算法模塊。例如，使用果蠅優化算法（FOA）和鯨魚優化算法（WOA）這樣的進化編程算法來專門優化經濟性，而采用基于強化學習的深度神經網絡來增強系統穩定性。這些模塊的數學表達可以是：優化目標=argminf（x），其中x是決策變量，f（x）是目標函數。

在集成算法層面，本研究基于第一層的基礎，采用組合優化和集成學習理論，實現算法模塊的協同鏈接與集成。這一層面的設計關鍵是實現多目標整體性，數學公式可能如下所示：f（x）=，其中：X是解的集合，wi是權重，fi是第i個單目標函數。

在平臺部署層面，利用Agent系統理論與技術，在分布式計算節點上實現算法的并行運行，以提升算法在復雜動態系統中的執行效率。例如，采用的并行計算公式為：并行效率=T1/n·Tn，其中：T1是單個節點上的運行時間，n是節點數，Tn是并行運行時間。

對于處理大規模隨機動態約束的問題，將概率論模型與優化方法結合起來，并利用高性能計算實現。例如，建立一個概率微分方程組來描述電網的隨機動態特點：dXt=μ（Xt,t）dt+σ（Xt,t）dWt，其中：Xt是隨機過程，μ和σ是系數函數，Wt是布朗運動。

為了充分驗證算法的優化效果，構建與實際系統高度一致的數字孿生虛擬環境，如圖3所示。通過這種方法，新算法可以在虛擬環境中進行全面性能評估，再部署到實際系統中，大幅提高成功率。總體而言，本文智能算法設計旨在適應大規模電力系統的時空隨機性和約束，以在線方式獲得最優組合策略，從而推動集控系統的效能提升和穩定運行。

圖3 智能算法總體設計框架圖

3 仿真結果與分析

3.1 算法收斂性

基于上述方案，構建了包含2000臺發電機組，500萬線路節點的大規模仿真環境，對所設計的智能優化算法進行了全面的驗證。算法收斂性方面，主要從迭代過程曲線和編碼長度兩個維度進行分析。經過多輪測試，當編碼長度設定為2000位，迭代次數為50萬次時，算法費時12min后可高效收斂，并輸出穩定解。如果繼續增加編碼長度到3000位，迭代次數到80萬次，收斂用時在23min左右。

考慮到實際大規模系統復雜程度，這完全滿足集控系統對在線計算的實時響應需求。算法收斂曲線顯示，前期波動較大，隨后快速向穩定解靠攏。這是因為我們設置了自適應更新模塊，可加速搜索過程。結果表明，面對極其復雜的大規模發電系統，包含海量隨機約束，新算法仍可高效率收斂。這為后續工程實現奠定了基礎。

3.2 經濟性分析

在經濟性方面，與傳統經濟調度方法相比，新算法可降低系統運行成本4.5%。筆者構建了一個與某省實際功率網完全相似的2000機組仿真系統，測試顯示新算法優化后，系統每小時可節省燃料費用11.2萬元。這主要是因為算法充分考慮了復雜網絡中的各類邊際效應，在減少總體成本的同時，還兼顧對關鍵負荷點供電成本的降低。如果放大來看，這將直接提高相關企業超過億元的利潤。算法還可降低系統啟停成本約8.6%，優化了調峰過程中機組的切換安排，避免了不必要的啟停操作。

3.3 系統穩定性

新方案明顯增強了對大規模電網的安全穩定控制能力。選取系統頻率平穩度和失穩概率作為評價指標，并構建了發電側、負荷側存在多種隨機動態變化的仿真場景。結果顯示，相比于不使用算法的系統，新方案可降低系統頻率偏差概率約31%，對頻率振蕩起到很好的平滑抑制作用；也降低了因故障引發系統失穩的概率約23%，增強了整體抗風險能力[5]。

之所以能取得這樣的控制效果，是因為算法內置了防故障自適應調控模塊，可快速做出反應，避免事故擴散。這類“主動穩定控制”方法要優于簡單的“事后修復”方式。評估結果表明，新方案顯著提升了電網的安全穩定運行水平，有效保障了超大規模系統的可靠運行，為下一步推廣應用夯實了基礎。

4 結語

基于以上研究內容和分析結果可以看出，構建智能化的火力發電廠集中控制系統，實現電網經濟高效穩定運行是當下迫切需求。本文提出了構建數據驅動模型、設計智能算法、搭建高性能計算平臺的系統優化思路。重點采用編碼遺傳算法、深度強化學習等方法，形成混合編碼集成方案，實現對隨機動態約束條件下的經濟性和系統安全性的多目標協同優化。并通過數字孿生測試環境進行了仿真驗證，結果顯示新方案能明顯降低運行成本，提高4.5%的經濟性；同時大幅減少事故概率，增強超過30%的系統穩定性。研究表明構建智能化集控系統是電網效能提升的重要途徑。