一种评价机组AGC调节性能新指标的计算方法

摘要

本发明公开了一种评价机组AGC调节性能新指标的计算方法，包括以下步骤：对所有参与AGC调节的机组，每隔5s记录一次机组的实际出力和目标出力；计算机组跟踪AGC控制指令的相关性指标C、延迟性指标D、里程度指标M、精确度指标P、调节性能总指标K等。本发明完全利用机组跟踪AGC控制指令的实际出力和目标出力历史数据，不受设置的机组考核参数的影响，能够有效识别出机组跟踪效果较差的时段，能够更加全面、准确的评价AGC机组跟踪AGC控制指令的调节性能，并且可以通过修改不同性能指标权重，突出不同运行状态下机组的调节性能。

说明书

技术领域

本发明属于电力系统有功控制领域，更准确的说本发明涉及一种利用机组 实际出力和目标出力历史数据统计计算得到评价机组AGC调节性能新指标的方 法。

背景技术

频率是电能质量的重要指标之一,也是电力系统运行的主要控制参数。现 代电力系统保证频率质量的重要工具是自动发电控制(AutomaticGeneration Control,AGC)应用,AGC实时监测电网中负荷与发电的不平衡量，并将该不平衡 量通过ACE(AreaControlArea,区域控制偏差)的方式分配给电网内参与AGC 控制的机组，机组通过跟踪AGC下发的控制指令保证电网发用电的平衡。因此， 机组跟踪AGC控制目标的能力是保证电网频率质量的重要因素，电网公司就需 要对机组AGC调节性能的优劣进行评估，并制定相应的考核和奖惩办法来促进 和优化机组的AGC调节性能。

文献一《AGC机组调节效能定量评估与补偿方式研究》(电网技术,2001 年,25卷8期:15-19页)披露了一种对投入自动发电控制运行的机组进行合理 的调节性能定量评估与考核的方法，并提出将AGC机组的调节效能划分为3个 效能系数：调节容量、调节速率和调节偏差，文中提到这些指标能够较为客观 的反映AGC机组对系统的实际贡献。

文献二《基于CC-2000系统的华北AGC机组调节效能在线测定软件开发》 (电网技术，2005年第29卷18期22-25页)与文献一类似，披露了机组实 时调节效能的调节容量、调节速率和调节精度3个指标，在计及火电机组运行 特点的基础上分析了对这3个指标进行定量计算的方法，并给出了基于 CC-2000系统编制AGC机组调节效能在线测定软件的算法流程。

文献三《评价机组AGC调节性能新方法》(电网与清洁能源，2009年25 卷第2期21-27页)披露了一种简单、直观的“喇叭”曲线评价机组AGC调节 性能的方法来对机组执行AGC指令的好坏进行评价。该文披露的“喇叭”曲线 以图形的方式将机组实际调节过程与标准调节过程进行比较，对机组跟踪过程 进行分区，针对分区分别计算性能指标，再将两个分区指标值相加得到AGC机 组的调节性能综合指标K。

纵观目前文献中提到的表征AGC机组调节性能指标，大体上是基于机组跟 踪单个控制指令过程的实际跟踪过程提出的，主要包括机组的响应时间、调节 速率、调节精度和调节容量等，这些参数物理上比较明确，计算过程也比较简 单，但也存在一些问题，比如目前提出的AGC机组调节性能指标的计算结果受 机组考核参数的影响比较大，同时对部分机组目标出力与实际出力偏差较小的 指令则很难计算出机组的调节性能指标，另外当前实际应用的调节性能指标的 计算方法对于机组不跟踪甚至反调节的调节过程也无法进行有效计算。

发明内容

为了更加准确全面评价机组的AGC调节性能，全面反映机组跟踪指令的效 果，通过对机组参与AGC调节的历史数据进行数理分析，提出了相关性指标C、 延迟性指标D、里程度指标M和精确度指标P，并通过对这些指标的加权分析， 实现对机组跟踪AGC控制指令调节性能的合理评价。

为实现上述目的，本发明采取以下的技术方案实现:

一种评价机组AGC调节性能新指标的计算方法，包括以下步骤：

1)对所有参与AGC调节的机组，每隔5s记录一次机组的实际出力和目标 出力，并将记录结果写入文件；

2)计算机组跟踪AGC控制指令的相关性指标C，计算方法如下：

21)定义5分钟为一个固定计算周期，每个固定计算周期包含60个采样 点；

22)在每个固定计算周期初始时刻，计算其后5分钟内的机组目标出力数 据序列和机组实际出力数据序列的相关性系数；

23)设定延迟时间δ，δ∈[5秒,10秒,15秒,20秒，…,300秒]，保持机 组目标出力序列不变，机组实际出力序列依次向后延迟一个采样点，计算每次 延迟的实际出力序列和机组目标出力数据序列的相关性系数；

24)取步骤23)中所有相关性系数中的最大值乘于100％即为该固定周期 的相关性指标Cmin；

25)计算一小时内每一个整5分钟初始时刻的相关性指标，求取平均值作 为机组的该小时的相关性指标Chour；

3)计算机组跟踪AGC控制指令的延迟性指标D，计算方法如下：

31)在步骤2)计算相关性指标的过程中，可以得到每一固定周期初始时 刻机组实际出力序列与目标出力序列相关性系数最大值所对应的延迟时间，该 延迟时间等于延迟次数乘于采样时间间隔；

32)根据延迟时间再计算该固定周期的延迟性指标Dmin，计算方法是：

$D=(1-\frac{t}{T})\times 100\%---\left(1\right)$

式中：t为延迟时间，T为固定周期时长，这里是300秒；

33)计算一小时内每个整5分钟的延迟性指标Dmin，求取平均值即为机组 该小时的延迟性指标Dhour；

4)计算机组跟踪AGC控制指令的里程度指标M，计算方法如下：

41)计算每个整5分钟内机组目标出力变化绝对值总和，作为机组的理论 里程，记为M_expected；

42)计算每个整5分钟内机组实际出力跟踪目标出力变化的总和，记为 M_actual，该值是机组跟踪控制指令时实际出力与上一时刻实际出力差的累加， 如果实际出力超出目标出力则不计入，包括上调时实际出力大于目标出力和下 调时实际出力小于目标出力两种情况；

43)计算机组该整5分钟的里程度指标M，方法如下：

$M=\frac{M_{actual}}{M_{\exp ected}}\times 100\%---\left(2\right)$

44)计算一小时内每个整5分钟的里程度指标Mmin，求取平均值即为机组 该小时的里程度指标Mhour；

5)计算机组的精确度指标P，计算方法如下：

51)先获取机组额定调节速率，单位由MW/min换算成MW/s；

52)分析机组的目标出力序列，构建一个虚拟的目标出力序列；构建方法 如下：针对每个机组的真实目标出力，如果机组实际目标出力的下一个采样点 等于当前采样点，则机组虚拟目标出力等于真实目标出力；如果下一个采样点 不等于当前的目标出力，说明AGC向机组下发了新的控制指令，自下点开始机 组虚拟目标出力等于从当前目标出力基础上按照额定调节速率斜率向下一个 目标出力点靠近,直到虚拟目标出力等于下一个点的目标出力；

53)在固定5分钟周期内的任意采样时刻，采用式(3)计算机组跟踪的 精确度系数Ps，再对5分钟内所有采样时刻的Ps求平均，得到每个固定5分 钟周期机组的精确度指标P；

$P=(1-|\frac{P_{actualgen}-P_{v-t\arg et}}{Avg{\left(P_{v-t\arg et}\right)}_{\min }}\left|\right)\times 100\%---\left(3\right)$

式中：P_actualgen为机组每个采样时刻的实际出力，P_v-target为每个采样时刻 的虚拟目标出力，Avg(P_v-target)_min为当前5分钟时间段内虚拟目标出力的平均 值；

54)计算一小时内每个整5分钟的精确度指标Pmin，求取平均值即为机组 该小时的精确度指标Phour；

6)计算机组跟踪AGC控制指令调节性能总指标K，计算方法如下：

K_hour＝αC_hour+βD_hour+γM_hour+ηP_hour(4)

式中C_hour、D_hour、M_hour、P_hour分别为每个整小时机组的相关性指标、延 迟性指标、里程度指标和精确度指标；其中：

α+β+γ+η＝1(5)

计算每个小时的调节性能总指标K后，再计算每天24小时的平均调节性 能指标K。

进一步地，在所述步骤2)中，在每个固定计算周期内，利用机组实际出 力和目标出力序列的相关性与通过延迟机组实际出力序列得到的相关性最大 值的百分数作为机组的相关性指标。

进一步地，在所述步骤3)中，在每个固定周期内，机组实际出力和目标出 力相关性最大值的延迟时间作为机组的延迟度指标。

进一步地，在所述步骤4)中，在每个固定周期内，分别统计机组目标出 力绝对变化量和机组实际跟踪的实际出力变化量，两者的商的百分数作为机组 的里程度指标。

进一步地，在所述步骤5)中，在每个固定周期内，当发现机组目标出力 变化时，按照机组额定调节速率，虚拟出机组理想跟踪曲线作为机组的虚拟控 制目标，再用实际出力与虚拟目标出力偏差与固定周期内目标出力平均值的商 的百分数作为机组的精确度指标。

进一步地，将步骤2)、3)、4)、5)得到的各个独立性能指标再进行加 权计算得到机组综合调节性能指标，各个独立指标的加权系数总和为1。

进一步地，通过修改加权系数的值，修改独立指标在综合指标中的重要程 度。

本发明的有益效果：

(1)本发明提出的评价机组AGC调节性能指标完全利用机组跟踪AGC控 制指令的实际出力和目标出力历史数据，不受设置的机组考核参数的影响，能 够有效识别出机组跟踪效果较差的时段，能够更加全面、准确的评价AGC机组 跟踪AGC控制指令的调节性能，并且可以通过修改不同性能指标权重，突出不 同运行状态下机组的调节性能；

(2)本发明利用机组跟踪AGC控制指令的实际出力和目标出力历史数据， 采用固定时间段对实际出力、目标出力序列进行数理分析，得出包括相关性指 标C、延迟性指标D、里程度指标M和精确度指标P四项单项指标，再通过对 这些指标进行加权分析，得出一个机组调节性能综合指标K，利用这些指标能 够准确反映机组跟踪AGC控制指令的优劣，方便电网公司对AGC机组进行相应 的考核补偿。

以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说 明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。

附图说明

图1是本发明实施例的相关性指标与延迟度指标计算过程原理图；

图2是本发明实施例的里程度指标计算过程中实际里程与理想里程示意 图；

图3是本发明实施例的精确度指标虚拟目标出力序列生成示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出。下面通 过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对 本发明的限制。

一种评价机组AGC调节性能新指标的计算方法，包括以下步骤：

1)对所有参与AGC调节的机组，每5秒记录一次机组的实际出力和目标 出力，并将记录结果写入文件，每天一个文件；如图1所示；

2)计算机组跟踪AGC控制指令的相关性指标C，计算方法如下：

21)定义5分钟为一个固定计算周期，机组实际出力和目标出力采样点数 据间隔5秒，即每60个采样点为一个固定计算周期；

22)在每个固定计算周期初始时刻，计算其后5分钟内的机组目标出力数 据序列和机组实际出力数据序列的相关性系数,如附图1所示；

23)设定延迟时间δ，δ∈[5,10,15,20，…,300](单位为秒，间隔5秒， 共60个值)，保持机组目标出力序列不变，机组实际出力序列依次向后延迟 一个采样点，计算每次延迟的相关性系数,如附图1所示；

24)取所有60个相关性系数中的最大值再乘于100％为该固定周期的相关 性指标Cmin；

25)计算一小时内每一个整5分钟初始时刻的相关性指标，求取平均值作 为机组的该小时的相关性指标Chour；

具体地，如附图1所示，从00:00:00开始至一个固定计算周期即5分钟 (00:00:00-00:04:55)，该5分钟内目标出力序列Y，该5分钟内实际出力序 列为X1(编号从1到60)，计算目标出力序列Y与实际出力序列X1的相关性 系数C1并记录下来；接着，将实际出力序列后移一个采样点形成实际出力序 列X2(编号从2到61),再计算目标出力序列Y与实际出力序列X2的相关性 系数C2并记录下来；以此类推，分别计算出目标出力序列Y与实际出力序列 Xi的60个相关性系数Ci，取这60个相关性系数中最大的相关性系数乘以100％ 作为该5分钟时段的相关性指标Cmin；再后移5分钟(即从00:05:00-00:09:55) 计算这后移5分钟时段的相关性指标Cmin，以此类推，计算一小时内每一个整 5分钟初始时刻的相关性指标，求取平均值作为机组的该小时的相关性指标 Chour。

3)计算机组跟踪AGC控制指令的延迟性指标D，计算方法如下：

31)在步骤2)计算相关性指标的过程中，可以得到每一固定周期初始时 刻机组实际出力序列与目标出力序列相关性系数最大值所对应的延迟时间，该 延迟时间等于延迟次数乘于采样时间间隔；

32)根据延迟时间再计算该固定周期的延迟性指标Dmin，计算方法是：

$D=(1-\frac{t}{T})\times 100\%---\left(1\right)$

式中：t为延迟时间，T为固定周期时长，这里是300秒。

34)计算一小时内每个整5分钟的延迟性指标Dmin，求取平均值即为机组 该小时的延迟性指标Dhour；

4)计算机组跟踪AGC控制指令的里程度指标M，计算方法如下：

41)计算每个整5分钟内机组目标出力变化绝对值总和，作为机组的理论 里程，记为M_expected；

42)计算每个整5分钟内机组实际出力跟踪目标出力变化的总和，记为 M_actual，该值是机组跟踪控制指令时实际出力与上一时刻实际出力差的累加， 如果实际出力超出目标出力则不计入(上调时实际出力大于目标出力、下调时 实际出力小于目标出力)，如附图2所示；

43)计算机组该整5分钟的里程度指标M，方法如下：

$M=\frac{M_{actual}}{M_{\exp ected}}\times 100\%---\left(2\right)$

45)计算一小时内每个整5分钟的里程度指标Mmin，求取平均值即为机组 该小时的里程度指标Mhour；

5)计算机组的精确度指标P，计算方法如下：

51)先获取机组额定调节速率，单位由MW/min换算成MW/s；

52)分析机组的目标出力序列，构建一个虚拟的目标出力序列。针对每个 机组的真实目标出力，如果机组实际目标出力的下一个采样点等于当前采样 点，则机组虚拟目标出力等于真实目标出力；如果下一个采样点不等于当前的 目标出力，说明AGC向机组下发了新的控制指令，自下点开始机组虚拟目标出 力等于从当前目标出力基础上按照额定调节速率斜率向下一个目标出力点靠 近,直到虚拟目标出力等于下一个点的目标出力，如图3的虚线所示；

53)在固定5分钟周期内的任意采样时刻，采用式(3)计算机组跟踪的 精确度系数Ps，再对5分钟内所有采样时刻的Ps求平均，得到每个固定5分 钟周期机组的精确度指标P；

$P=(1-|\frac{P_{actualgen}-P_{v-t\arg et}}{Avg{\left(P_{v-t\arg et}\right)}_{\min }}\left|\right)\times 100\%---\left(3\right)$

式中：P_actualgen为机组每个采样时刻的实际出力，P_v-target为每个采样时刻 的虚拟目标出力，Avg(P_v-target)_min为当前5分钟时间段内虚拟目标出力的平均 值。

55)计算一小时内每个整5分钟的精确度指标Pmin，求取平均值即为机组 该小时的精确度指标Phour；

6)计算机组跟踪AGC控制指令调节性能总指标K，计算方法如下：

K_hour＝αC_hour+βD_hour+γM_hour+ηP_hour(4)

式中C_hour、D_hour、M_hour、P_hour分别为每个整小时机组的相关性指标、延 迟性指标、里程度指标和精确度指标；其中：

α+β+γ+η＝1(5)

计算每个小时的调节性能总指标K后，再计算每天24小时的平均调节性能 指标K。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术 人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡 本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推 理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范 围内。