火电机组AGC指令特性分析.pdf

第 4 O卷第 5期 2 0 1 3年 9月 华北 电 力 大 学 学 报 J o u r n a l o f No a h Ch i n a El e c t r i c Po we r Un i v e r s i t y Vo 1 ． 40． No ． 5 S e p．，201 3 d o i 1 0 ． 3 9 6 9 ／ j ． I S S N ． 1 0 0 72 6 9 1 ． 2 0 1 3 ． 0 5 ． 1 5 火 电机组 A G C指令特性分析 王瑞琪 ，刘吉臻 ，高 萌，田 亮 华北 电力大学 新 能源电力系统国家重点实验室 ，北京 1 0 2 2 0 6 摘要 发 电质量由电 网调度所下发的发 电任务和 电厂 完成 情况来决定。从发电任务的 角度 出发 ，研 究了 A G C 指令 信号的特性 ，分别选取 了 K o l mo g o r o v复 杂性、样 本熵和 标 准差三 个特征 量对 其进 行数据 分析 。采集 某 1 0 0 0 MW机组在 月、 日、h 3个不 同时间尺度 的 A G C指令信号进行仿真分析 。说 明了所选特征 量在 一定程度 上可 以表征 A G C指令的特性 ，对 比发现样本 熵对 于信号复 杂程度 的识别 能力要 高于 K o l mo g o r o v复 杂性。建 议选取样本 熵和标 准差作 为发 电任 务等级划分的依据 ，从 而可 以定 量地 分析 电厂的发 电质量。 关键词 自动发 电控 制；K o l mo g o r o v复杂性 ；样本熵 ；标准差 ；发 电任务 中图分类号 T M 6 2 1 文献 标识 码 A 文章编号 1 0 0 7 2 6 9 1 2 0 1 3 0 5 0 0 8 4 0 6 Cha r a c t e r i s t i c a n a l y s i s o f AGC s i g n a l s i n t h e r ma l po we r u n i t W ANG Ru i q i ，LI U J i z he n，GAO Me n g，T I AN Li a ng S t a t e K e y L a b o r a t o r y o f A l t e r n a t e E l e c t r i c a l P o w e r S y s t e m w i t h R e n e w a b l e E n e r g y S o u r c e s ， N o r t h C h i n a E l e c t r i c P o w e r U n i v e r s i t y ， B e i j i n g 1 0 2 2 0 6 ，C h i n a Abs t r ac t Th e qu a l i t y o f e l e c t r i c g e ne r a t e d i n po we r p l a n t s de p e n ds o n t h e g e ne r a t i o n t a s k s d i s p a t c hi ng f r o m t he po we r g r i d a n d t he p l a n t s pe rfo r ma n c e ．Th i s pa pe r t a k e s t h e t a s ks i nt o a c c o un t a nd c o n s i d e r s t h e AGC s i g na l s c h a r a c t e r i s t i c s ． The Ko l mo g o r o v c o mp l e x i t y，s a mp l e e nt r o p y a n d s t a nd a r d de vi a t i o n h a v e b e e n c ho s e n t o a na l y s i z e t he s i g na l s ． Th i s me t h o d i s u s e d i n o n e 1 00 0 MW u ni t i n mu l t i s c a l e s s uc h a s mo n t h s，da y s a n d h o u r s a n d t he r e s u l t s i l l u s t r a t e t h e s e l e t t e d c ha r a c t e r i s t i c s c a n q ua nt i t a t i v e l y a na l y s i z e t he AGC s i g n a l s i n a c e r t a i n e x t e n t，me a n whi l e t h e d a t a a na l y s i s s h o ws t h a t s a mpl e e n t r o py h a s b e t t e r r e c o g ni t i o n a bi l i t y t ha n t h e Ko l mo g o r o v c o mp l e x i t y i n s i g na l c o mpl e x i t y a n a l y s i s ． We s u g g e s t t o pi c k s a mp l e e nt r o p y a n d s t a nd a r d d e v i a t i o n as t he ba s i s o f t h e g r a di ng di v i s i o r y i n ge ne r a t i o n t a s ks ，t h e n q ua n t i t a t i v e r e s e a r c h i n t h e qu a l i t y o f e l e c t r i c c a n b e pu t f o r wa r d． Ke y wo r dsAGC；Ko l mo g o r o v c o mp l e xi t y；s a mp l e e nt r o p y；s t a n da r d d e v i a t i o n；po we r g e ne r a t i o n t a s k 0 引 言 自动 发 电控 制 A G C 是 智 能 电网 中不 可 缺 少 的重要技术 ， 是保证电网安全 、 经济运行 的重要措 施之一， 也是 电网调度 自动化 系统 的重 要功能之 一 ⋯ 。负荷的随机波动是用户侧产生 A G C需求 收稿 日期2 0 1 3 0 5 2 3 ． 基金项 目 国 家 重 点 基 础 研 究 发 展 计 划 项 目 9 7 3 计 划 2 0 1 2 C B 2 1 5 2 0 3 ；国 家 自然 科 学 基 金 重 点 项 目 5 1 0 3 6 0 0 2 ． 的根 本原 因 ， 供 需 不 平衡 使 A G C成 为 电力 系统 不 可或 缺 的辅 助 服 务 之 一 ， 由 于 负 荷 是 随 机 波 动 的 ， 机组 在投 运 A G C功 能 期 间将 调 整 出 力 以跟 踪 电网负荷变化 ， 结果 可能使机组不仅不能运行 于 相 应 的最佳 运行 点 ， 还处 于 变 工况 运 行 状 态 ， 机 组 的煤耗将高于稳定工况下的煤耗 。 为了对 A G C机组 进行鼓励和补偿 ， “ 两个细 则 ” 中对 于 A G C提 出 了 补 偿 考 核 度 量 办 法 ， 定 义 了性 能指 标 ’ ， 但 是 该 考 核 仅 考 虑 了机 组 执 行 A G C的效 果 ， 而忽 略 了 A G C任 务 的难 易程 度 。 如 果 机组接 收到 的 A G C指令 很 复 杂 ， 需 要 不 断 地增 减 负荷 调整 出 力来 满 足 考 核 指 标 的 要 求 ， 那 么 对 第 5期 王瑞琪 ， 等 火 电机组 A G C指令特性分析 8 5 于机 组 的损 耗 也 是 可 想 而 知 的 ， 机 组 本 身 的 运 行 维 护 费用 也将 增 加 。因 此对 于机 组 的 考 核 除 了根 据“ 两个细则” 的标准 ， 还应考虑 A G C任务 的难易 程度 ， 即机 组 接 收 到 的 A G C指 令 的复 杂 程 度。 A G C指令信号复杂程度越 高， 对于机组的硬件和 D C S控制等要求 就越高 ， 机组能很好地 跟踪该指 令 所 得 到的补 偿 应该 高于 跟踪 简单 指令 。 现 阶段 学 者 们 对 于 A G C 的研 究 主要 集 中在 优 化 调 配 和控 制 方 面 。对 于 考 核 指 标 ， 文 献 [ 9 ] 提 出 了 一 种 简 单 、 直 观 的 “ 喇 叭 ” 曲线 评 价 机 组 A G C调节性能 的方法 ， 文献 [ 2 ] 从 电力市场 的 角度 出发 ， 研 究 了 A G C成 本 在 需 求 侧 包 括 联 络 线 和 发 电侧 包括 输 电 线 的分 摊 策 略 。而 目前 还 没 有 学 者 对 于 A G C 指 令 信 号 本 身 进 行 研 究 。 因此 本文从 指 令 信 号 本 身 出发 ， 对 其 进 行 数 据 挖 掘 ， 从 而 为发 电任 务 的难 易 程 度 提 出一 个 量 化 指 标 。 考虑到 A G C指令信号 的随机波动性 ， 本文从 复 杂性 的角度 出发 选 取 了 K o l mo g o r o v复杂 性 和 样 本 熵来 分 析 A G C指 令 ， 这 两个 复 杂 度 特 征 量 被 广 泛应用于生物 ， 医学， 机械振动等辅助非线性信号 的检 测 中 。同 时 选 取 标 准 差 作 为 第 3个 特 征 量 。通 过 采 集 某 1 0 0 0 M W机 组 月 、 日和 h 3个 不同时间尺度的 A G C指令信号进行仿真分析， 验 证 了本 文所 选 取 的 3个 特 征 量 在 一定 程 度 上 可 以 表征 A G C指令 的特性 ， 从而为发 电任务的等级划 分 提供 了依 据 。 1 A GC指令复杂性分析 1 ． 1 AGC指 令 A G C是 指 发 电 机 组 在 规 定 的 出 力 调 整 范 围 内 ， 跟踪 电力 调度 交 易机 构 下 发 的 指 令 ， 按 照一 定 调节 速 率实 时 调 整 发 电 出 力 ， 以 满 足 电力 系 统 频 率 和 联络 线功 率 控制 要求 的服 务 ’ 。 自动 发 电控 制是 现 代 电 网控 制 的 一 项基 本 和 重要 功 能 ， 是 建 立 在 电 网调 度 自动 化 能 量 管 理 系 统 E MS 与 发 电机组 协 调 控 制 系 统 C C S 之 间闭 环 控 制 的一 种 先 进 的技 术 手 段 。 实 施 A G C可 获 得以高质量电能为前提 的电力 供需实时平衡 ， 提 高 电 网运行 的 经 济 性 ， 减 少 调 度 运 行 人 员 的 劳 动 强 度 。 电力 系统 频率 的波 动 根 据 其周 期 长短 和 幅 值 大小 可分 为 3类 。A 类 频 率 波 动 的周 期 在 1 0 s 至 2～ 3 m i n ， 幅值在 0 ． 0 5～ 0 ． 5 H z 之 间 ， 主要 由冲 击负 荷变 动 引 起 ， 是 电 网 A G C主 要 调 节 对 象 。B 类 频 率 波动 的周期 在 2～ 3 ra i n至 1 0 2 0 m i n之 间 ， 幅值较大 ， 主要由生产 、 生活及气候变化引起 。 对这类频率波动的控制 ， 现在主要 由 E MS系统 的 超短期负荷预报软 件进行控制。c类 频率波 动 的周期 1 0 s之 内， 幅值 在 0 ． 0 2 5 H z以下 ， 由于 幅 值小 、 周期短 ， E MS不对其进行控制 ， 而 由机组 的 一 次调频进行调节。A G C控制指令 由控制基荷分 量 对 应 B类 频率 波 动 和 调节 毛 刺 分 量 对 应 A 类频 率波 动 两 部分 组成 。 综上可知 ， A G C指令是与时 间相关 的离散序 列点 ， 与用 电负 荷 息息 相 关 ， 在 短期 比如 h ， mi n ， s 时间 尺度上 波 动很大 ， 在 长 期 如月 、 季节 上 又表 现 出 了一定 的周期 性 。 电 网考察 电厂 的 A G C性能 指标 是 以 mi n为单 位来计算其调节速率的 ， 计算 A G C服务贡献补 偿 时 以 h数 来 计 算 机 组 的 A G C执 行 情 况 。鉴 于此 ， 本文对 A G C指令信号进行不 同时间尺度 的 考察 ， 定量分析信号在不 同尺度 的特性 ， 从而为评 价发电任务提出量化的参考标准。 1 ． 2特征 量选 取 A G C指令 的原始数据信号只能提供直观上 的 复 杂程 度 ， 缺 乏 定 量 指 导 。 因 此 需 要 找 出 能 反 映 其 复杂 程度 的特 征量来 定 量 地 表示 执 行 指令 的难 易 程度 。对 于 A G C指令 信 号 ， 我 们 通 过简 单 的均 值和峰值并不能判断其复杂程度 ， 如果 指令 要求 机组稳定地处于较大出力状态 ， 其峰值会很高， 但 是这 个指 令 本 身 并 不 复 杂 ， 机 组 可 以 比较 容 易 地 执行该指令 ， 同样 ， 均值也不能说 明任务的难易程 度。方差表示数据偏离平均值 的程度 ， 即可以表 示数 列 的离 散 程 度 ， 因此 考 虑 选 择 标 准 差 作 为 一 个特 征量 。由 于 标 准 差 是 常 见 的特 征 量 。 以 下 不 再做 详细 描述 。 复杂 性这 个 概 念 由来 已 久 ， 对 于 复 杂 性 的研 究也 涉 及 哲 学 、 生 物 、 天 文 、 物 理 、 化 学 等 各 个 学 科 。复杂性显示 了确定性 与随机性， 简单性 与复 杂性 ， 有序与无序之 间的辩证关系。文献 [ 1 4] 将 复杂性研究引入到了热工信号的分析中。 普遍认为复杂度的物理意义在于复杂度反映 了一个时间序列随着序列长度 的增加出现新模式 的速率 。复杂度越大 ， 说 明数据在窗 口长度时期 8 6 华 北 电 力 大 学 学 报 内随时间出现的新变化越多 ， 发生新变化 的速率 越快 ， 表明这一时期的数据变化是无序而复杂的。 反之， 复杂度越小 ， 则 说 明发 生新 变化 的速率越 慢 ， 数 据变化 是 规则 的 。 因此 ， 计 算 一个 时 间 序 列 的复杂 度 能 够 描 述 出 系 统 的 状 态 发 生 变 化 的情 况 。 本文 尝试选 取 K o l mo g o r o v复 杂 性 和样 本 熵 这 两个 复杂性 测 度来作 为 A G C指 令分析 特 征量 。 1 ． 2 ． 1 Ko l mo g o r o v复 杂性 K o l m o g o r o v 定义了第一个符号序列复杂性 ， 也 是 目前最常用的复杂性概念之一。对一给定的时 间序列 ， 使大于平均值 的数取为 1 ， 其它的取为 0 ， 这 样就 把一 时 间序 列 变 为 只 有 “ 0， 1 ” 字 符 的符 号 序列。K o l m o g o r o v复杂性 K复杂性 是指能够产 生某个“ 0 ， 1 ” 序列的最短程序 的比特数 。L e m p e l 和 Z i v提出了一种度量符号序列复杂性的简单方 法 ， 其 算法 描述 如下 1 首先将已知序列 { 。 ， ， ⋯， }重构， 令 大于平均值 的 x 为 “ 1 ”， 令 小 于平 均值 的 为 “ 0” ，这 样 就 得 到 一 个 “ 0 ，1”序 列 ，记 为 s 1 s 2 ⋯s 。 2 对上 面得 到 的“ 0 ， 1 ” 序 列 从 空 串 开 始 ， 设已生成前缀 S s ， s ⋯s ， ， rr t 在其后增加一 个 字符 Q s ， 形成 字符 串 S Q s 。 s ⋯S r ， 令 S Q 1 r 为 S Q减 去 最 后 一 个 字 符 所 得 的字 符 串 ， 若 Q属于 S Q 仃中 已有 的 “ 字句 ” ， 即能 从 S Q T r 的某 个子 串复 制得 到 ， 则 把 这个 字 符 加在 其 后 ， 称 之 为 “ 复制” ； 若 Q不属于 s Q 订， 则称之为“ 插入” ， “ 插 入” 时用一个“ ” 将前后分开 ， 如果 Q s 可以 从 S Q 仃 中“ 复 制” 得 到 ， 则继续 观察 Q S r l s m 能 否从 S Q T r的某个 字 串 “ 复 制 ” 得 到 ， 如 果 能 ， 则 再 考虑 Q s S r 2 S ， 如果不能， 则属于“ 插入”， 使 S S 1 S 2 ⋯S r S r l s r 2 ， 即在 S l S 2 ⋯S r S r l S r 2 后面加 “ ” 表 示 “ 插 入 ” 。 3 把“ ” 前面的所有字符看作 s ， 并重复步 骤 2 ， 直到所有的符号处理完毕。 例如 对 于序列 “ 0 l 1 0 ” a ． 从空串出发用插入操作 生成一个字符 ， 记 为 0 b ．S0 ， Q 1 ， S Q O 1 ， S Q 仃 0 ， Q不 属 于 字 句 ．s Q 仃， 记 为 0- 1 c ． S O 1 ， Q 1 ， S Q O 1 1 ， ．s Q O 1 ， Q属 于字 句 S Q 仃， 记 为 0 11 d ． SO 1 ， Q 1 0， s Q O 1 1 0 ， S Q 7 r0 1 1 ， Q 不属 于字 句 ．s Q ， 记为 0 1 1 0 4 至此 ， 得 到 一个 用 “” 分 成段 的字 符 串 ， 所分成段 的数 目定 义为序列复杂性 C n 。以上 “ 0 l 1 0 ” 的复杂 度 c 4 3 。据 L e m p e l 和 Z i v的研 究 ， 对几 乎所 有 的 “ 0， 1 ” 序 列 ， 其 复 杂度 都 会 趋 于 一 个定值 l i me n 6 n n ／l o g 2 n 1 b n 给 定 了随机 序列 的渐 进 行 为 ， 可 以用 它 来 归 一化 e n ，即 C n c n ／ b n 2 通常 用这 个 函数来 表 达 时 间序 列 的复 杂度 的 变化 。对一个完全随机 的序列 C ， 1 趋 于 1 ， 而规 则序列 C r ／ 则趋于 0 。 1 ． 2 ． 2 样本 熵 样本熵是在近似熵 概念 的基础上， 于 2 0 0 0 年 由 R i c h ma n提 出 的 一 种 改 进 的 复 杂 度 测 量 方 法 。它不但 具 备 了 近 似熵 的所 有 优 点 ， 而 且 降 低 了近似熵 引入 自身数据 比较的偏差 ， 具有更好 的精度。样本熵表示非线性动力学系统产生新模 式 的概率 大 小 ， 主 要 用 来 定 量 刻 画 系 统 的 规 则 度 及复杂度 。样本熵值越低 ， 序列 自我相似性越高 ， 产生新模 式 的概 率 越低 ， 时 间序列越 简单 ； 相反 地 ， 样本熵值越大 ， 产生新模式 的概率越高 ， 时间 序 列越 复杂 。样 本熵 只需 要 较 短 的数 据 就 可 以达 到分析的 目的 ， 而且具有很好的一致性 引。 样本熵具体算法步骤如下 设原始数据为 { 1 ， 2 ， ⋯， Ⅳ } ， 共 Ⅳ 点 。 1 按序号连续顺序组成一组 m维矢量 X i [ i ， i 1 ， ⋯ ， i m 一1 ] i 1 一 N m 1 2 定义 x i 与 J 之 间的距离 d [ ， X j ]为 两者对 应元 素 中差值 最 大 的一个 ， 即 a E x ， X j ] m a x[ I i k 一 k 1 ] ，k 0 1。 。 0≤ k≤ m 一1， i≠J ， 1≤ i ， J≤ N m 3 3 给定阈值 r ， 对每个 i 值统计 d [ i ， X j ] 小于 r 的数 目及此数 目与距离总数 Nm的 比值 ， 记作 c m r ， 即 c r { [ d E x i ， x ] r ] 的数 目， i ≠． 『 } i1～N m 1 4 第 5期 王瑞琪 ， 等 火电机组 A G C指令特性分析 8 7 4 求 其 c r 对 所 有 的 平 均 值 ， 记 作 6 r ，即 1 N 一 r c r 5 5 把 维 数加 1 ， 变 为 m 1 ， 重复 步 骤 1 ～ 4 ， 得 c “ r 和 ～。 r 。 6 理 论 上此 序列 样本 熵 为 S a m p E n m， r i m{ 一I n [ 咖 r ／ 咖 r ] } 6 一 般 而言 ， 该极 限值 以概率 1存在 。而在实 际 中 ， Ⅳ不 可 能为 ∞ 。 当 Ⅳ为有 限 制时 按照 上述 步骤 得 到 的是 序 列 长 度 为 Ⅳ 时 S a m p E n的 估 计 值 。记作 S a m p E n m， r ， N 一I n [ r ／ 6 r ] 7 S a m p E n的值显然与 m， r ， Ⅳ 的取值有关 。一 般根据 P i n c u s 的研究 ， 近似熵 的数据点数大致在 1 0 0～ 5 0 0 0 点 ， m 2， r0 ． 1～0 ． 2 S D S D 为 原 始数 据 的标 准差 。本 文选 取 r0 ． 2 S D 。 2 1 0 0 0 MW 火 力 发 电机 组 的 A GC 指令复杂性分 析 2 ． 1 AGC原 始数 据 选 取某 1 0 0 0 MW 机 组 实际运 行 的数 据 ， 然 后 分 别 从 月 、 日、 h 3个 不 同 的时 间 尺 度 进 行 分 析 。 鉴 于火 电机 组 A G C是 m i n级 别 的 控 制 ， 一 个 月 的 数据每 1 0 m i n采集 1 次 ， 1 天的数据每 3 0 s 采集 1 次 。 选 取 2 0 1 2年 3月 2 3 日 ～4月 2 3 13， 6月 1 3 日 ～ 7月 1 3日， 1 1月 2 3日 ～1 2月 2 3 日的数 据 ， 3 个 月 的数 据 如 图 1 所 示 ， 从 图 中可 以发 现 1 2月份 的指 令信 号 波动 明显 较 为平 缓 ， 6 ， 7月份 指 令 波 动 幅度较 为剧 烈 ， 这也 说 明 了 A G C指 令 复 杂 程 度 与 季节 有一 定 的关 系 。 选 取 3月 2 8 日 一2 9 日， 3月 3 0 日 ～3 1 E l ， 4 月 1 0日 一1 1日 3天 的指 令 信号 进 行 分析 ， 如 图 2 所示 ， 从 图 中 可 以 较 为 直 观 地 看 出 在 不 同天 的 同 一 时间段 内指令 的 波动情 况 较为 一致 。 2 ． 2 AGC特 征 量分 析 由于数 据 跨 度 范 围 较 大 ， 标 准 差 的 大 小 差 别 也会很大， 因此考虑先将每段数据 进行归一化处 理 ， 然后 再 计 算 其 标 准 差 。 同 时 在 对 数 据 进 行 归 ≥ 1 0 0 0 蓑 8 00 雷6 0 0 6 月1 3日0 0 0 6 月2 5日0 0 0 7 月7日0 0 0 图 1 1 0 0 0 MW 机 组 3个 月 的 指 令 信 号 Fi g ．1 AGC s i g na l s o f t h r e e mo n t h s i n o n e 1 0 00 MW un i t 0 咖 0 0 ～ ～ 一 6 0 0 L 二 3 月2 8 日0 0 0 3 月2 8 日8 0 0 3 月2 8 日1 6 0 0 3 月2 9 日0 0 0 蒌 ．厂 ， 婪 6 o 0 L 一 3 月3 0 日0 0 0 3 月3 0日8 0 0 3 月3 0 日1 6 0 0 3 J 3 3 1 日0 0 0 1 0 0 0 r s 。 。 ⋯． ． 厂 ／ √ ～ 6 00 4 月1 0 日0 0 0 4 月1 0日8 0 0 4 月1 0 日l 6 0 0 4 月1 1 日0 0 0 时fnq ／ s 图 2 1 0 0 0 MW 机 组 3天 的 指 令信 号 Fi g ． 2 AGC s i g n a l s o f t h r e e da y s i n o n e 1 0 00 MW u n i t 一 化后再计算其标准差与另外两个特征量较为一 致 ， 便 于分 析 。 计算月和 日时间尺度 的不 同特征量 ， 分别如 表 1和表 2所 示 。 表 1 月时间尺度的不 同特征量 Ta b． 1 Ch a r a c t e r i s t i c s o f AGC s i g n a l s i n mo n t h s c a l e 时间段 K复杂性／ p ． u ．样本熵／ p ． U ．标准差／ p ． a 表 2 日时 间 尺 度 的 不 同特 征 量 Ta b． 2 Cha r a c t e r i s t i c s o f AGC s i g na l s i n da y s c a l e 时间段 K复杂性／ p ． a ．样本熵／ p ． u ．标准差／ p ． u 分析 表 1和表 2的数 据 可 以发 现 ， 3个 特征 量 均 反映 了 A G C指令 的 特 性 。对 比 3个 月 的 特 征 8 8 华 北 电 力 大 学 学 报 量 ， 可 以明显 地发 现 6月 1 3日 一 7月 1 3日的 K复 杂性和样本熵值远高于其他 两个 月， 说 明这两个 特征量可以表征指令信号的复杂程度。指令的复 杂 程度 与夏 天用 电 负荷 过 大 ， 各 地 较 易 出 现 断 电 现象有一定的关系。 日时间尺度的特征量则反映 了这几天的指令信号复杂度差别与月时间尺度相 比较 小 ， 这 说 明在相 同的 季节 ， 电厂 每 天接 收 到 的 指令信号特性较为相似 ， 有一定的规律 。 对这 3天 的 指 令 进 行 细 化 分 析 ， 每 隔 4个 h 计算一次特征量 ， 这与现 在大部分电厂每天 的升 降负荷任务相关。将这 3天的不同时间段分别进 行 编号 。 从 2 8日 0 0 0 2 8日 4 0 0到 2 8日 2 0 0 0 2 9日 0 0 0分 别 编号 为 1 6 ， 依 次 类 推 ， 其 他 2 天 的 编号顺 次 ， 共 有 1 8个 时 间段 。计 算所 得 结 果 如 表 3所示 。 表 3小时时间尺度的不 同特征量 Ta b． 3 Cha r a c t e r i s t i c s o f AGC s i g na l s i n h o u r s c a l e 为了更为直观地反映 A G C指令 的特性 ， 将表 3中的 h尺度数据绘制散点图， 结果如图 3所示。 图 3直观地 反 映 了 3个特 征量 对于 A G C指令 的分 析情 况 ， K复杂 性 和样 本 熵 的趋 势 一致 ， 对 于 A G C指令 的 复杂程 度均 可 以很 好地 表 征 。复 杂度 主要关注信号的波动频率 ， 即产生新模式 的数量 。 3天 同一时间段的复杂度大小较为一致 ， 复杂度变 j 3 月 0 0 0 0 4 月 1 0日40 0 0 8 0 0 1 6 0 0 4 月 1 1日0 0 0 时 间／ s K o l mo g o r o v 复杂性十样本熵 一标准差 图 3 不 同特 征 量 对 比 Fi g ．3 Co mp a r i s o n a mo ng t hr e e c h a r a c t e r i s t i c s 化趋势也相同 ， 每天的 0 0 0 4 0 0的维持 阶段复 杂 度较 强 ， 4 0 0～ 8 0 0的升负荷 阶段 复杂 度 较 弱 ， 说 明这两个特征量主要关注信号来 回波动 的频繁 程度。当信号变化方 向较为一致时 ， 复杂度反而 降低 。 对 比复杂 度 曲线可 以发 现样 本熵 比 K复 杂性 对 于复杂 度 的识别 能 力更 强 ， 区分 效 果更 为 明显 ， 这 主要 与 K复杂性 的“ 过分 粗粒 化 ” 有 关 。 通 过标 准 差 曲线 可 以发 现 ， 标 准 差 主 要 关 注 的是曲线变化 的剧烈程度 ， 在升降负荷较 为明显 的时 间 段 标 准 差 很 大 。表 3中编 号 为 1 4的标 准 差数 据最 大 ， 1 4对 应 的是 4月 1 0 日 4 0 08 0 0 这个 时 间段 的 指 令 ， 对 照 图 2可 以 清 晰 地 看 出在 该时间段指令信号 由平缓 出现了一个 明显的上升 波 动 ， 负荷 由 6 5 0 MW 左 右 上 升 到 了 9 0 0 MW 左 右 。 对 比表 3 中 的 标 准 差 数 据 ， 发 现 这 3天 的 4 0 0～ 8 0 0时 间 段 的 标 准差 均 为 当 天 最 大 ， 这 与 大部分机组在每天早上都有一次涨负荷动作相一 致 ， 证 明了该 特征 量 的有效性 。 3个 特 征量 从 信 号 波动 的频 率 和 剧 烈 程 度 对 A G C指令进行 了定量分析 ， 从不 同角度反 映了信 号 的复 杂 程 度 ， 即任 务 的难 易 程 度 。鉴 于 样 本 熵 的区分程度要高于 K复杂性 ， 建议选取样本熵和 标准差对指令进行分析。 3 结 论 本文选 取了 K o l m o g o r o v复杂性 、 样本熵和标 准差 3个特征量对 A G C指令信 号进行 了定量 分 析 ， 为发 电任 务 的等级划分 提供 了较好 的依 据。 3 第 5期 王瑞琪 ， 等 火 电机组 A G C指令特性分析 8 9 电厂可以计算其所 接收到 的 A G C调度指令 的特 征 量 ， 同 时考虑 “ 两 个 细则 ” 的相 关 考 核指 标 ， 从 而 向电 网要 求 一 定 的 补 偿 和奖 励 。发 电任 务 越 难 ， 电厂完 成情 况 越 好 ， 则 电 厂 应 该 得 到 更 多 的奖 励 和补偿 。 对 某 1 0 0 0 MW 机 组 的 A G C 指 令 分 别 进 行 月 、 日和 h 3个 不 同时 间尺 度 的考 察 ， 说 明这 3个 特 征 量可 以从 不 同 的角 度 分 析 指令 的特 性 。 而且 通 过数 据 分 析 ， 发 现 样 本 熵 的复 杂 度 识 别 效 果 要 高于 K复杂性 ， 建议 采用样本熵和标准差作为对 发 电任务 等级 进 行划 分 的依 据 。 参考文献 [1]邢金 峰 ， 何 占宾 ， 杨兴字 ，等．自动发 电控制在河 北 南部 电网 中 的应 用[ J ] ．电力 自动 化设 备 ，2 0 1 1 ， 0 41 2 81 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