CN112366726B - 火电机组一次调频系数优化方法及相关设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种火电机组一次调频系数优化方法、设备、存储介质及装置。通过建立电力***调频模型，根据电力***调频模型确定机组转差率范围，根据所述电力***调频模型确定开环传递函数，基于所述开环开环传递函数确定调速器死区范围。根据预设系数优化模型及调速器死区范围、所述机组转差率范围及预设系数优化模型确定综合适应度函数；通过粒子群优化算法优化得到所述综合适应度函数对应的最终粒子位置，再基于最终粒子位置得到最佳调频系数。本发明技术方案先确定调速器死区范围、所述机组转差率范围，在此基础上利用预设系数优化模型来计算综合适应度函数，最终优化得到最佳调频系数。该方案通过对调频系数进行优化，提高了电网调频的稳定性和机组的经济型与灵活性。

Description

火电机组一次调频系数优化方法及相关设备
技术领域
本发明涉及互联网领域，尤其涉及火电机组一次调频系数优化方法及相关设备。
背景技术
一次调频指电网频率偏离标准值(50Hz)时，负责调频的各机组自动地控制有功的出力，限制，稳定电网的频率变化的自动控制过程。整个电网是一个巨大的惯性***，根据转子运动方程，当电网有功缺额时，并网发电机的转子加速，电网频率升高，反之电网频率降低。一次调频控制参数的合理优化设置，直接决定了一次调频控制性能的有效性和调节能力水平的提高。作为最重要的一次调频控制参数之一，调速器的转速不等率的选取和调频死区设置的大小直接关系着一次调频的响应速度及出力情况。
随着入网新能源出力占比不断提高，常规机组被大量替代，电网调频能力随之下降。能源互联下，风电、光伏等新能源发电出力具有较强随机性和波动性，这些新能源入网运行，增加了负荷波动规律的复杂性，传统的一次调频实验中，往往只给出简单的阶跃负荷扰动或频率扰动，没有考虑新能源出力的波动规律。目前，传统的对于调频死区的设置基本采用的固定的±0.033Hz(±2r/min)的统一简单化设置。多能互存的电网中，分布式能源出力的特性与负荷波动的复杂性引发了电网频率的异常波动，调频机组一次调频控制动作频繁，电网调频的稳定性较差。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供火电机组一次调频系数优化方法、设备、存储介质及装置，旨在解决现有技术中电网调频的稳定性差的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种火电机组一次调频系数优化方法，所述火电机组一次调频系数优化方法包括以下步骤：
建立电力***调频模型；
根据电力***调频模型确定机组转差率范围；
根据所述电力***调频模型确定开环传递函数，基于所述开环传递函数确定调速器死区范围；
根据预设系数优化模型及调速器死区范围、所述机组转差率范围及预设系数优化模型确定综合适应度函数；
根据所述综合适应度函数及粒子群优化算法，最终优化得到最佳调频系数。
优选地，所述根据所述电力***调频模型确定开环传递函数，基于所述开环传递函数确定调速器死区范围，包括：
根据所述电力***调频模型确定开环传递函数；
获取调速器死区描述函数，生成对应的负倒特性的奈奎斯特图；
根据所述开环传递函数及所述奈奎斯特图确定调速器死区范围。
优选地，所述根据电力***调频模型确定机组转差率范围，包括：
基于所述电力***调频模型得到目标参数，所述目标参数包括调速器时间常数及原动机时间常数及发动机-电网等效惯量系数；
根据所述目标参数及预设稳定性规则确定机组转差率范围。
优选地，所述预设稳定性规则为：
Figure GDA0003533758020000021
其中，Ts为调速器时间常数，T0为原动机时间常数，Ms为发动机-电网等效惯量系数，R为机组转差率。
优选地，所述根据预设系数优化模型及调速器死区范围、所述机组转差率范围及预设系数优化模型确定综合适应度函数，包括；
根据网侧频率优化目标函数、发电侧频率优化目标函数、调速器死区范围所述机组转差率范围确定综合优化目标函数；
根据所述综合优化目标函数计算得到综合适应度函数。
优选地，根据所述综合适应度函数及粒子群优化算法，最终优化得到最佳调频系数包括：
对综合适应度函数进行迭代求解，计算得到在预设约束条件下的粒子位置；
根据优化得到的粒子位置，得到最佳调频系数。
优选地，所述网侧频率优化目标函数为：
Figure GDA0003533758020000031
其中，SPFRC为静态一次调频能力评价指标，DPFRC为动态一次调频能力评价指标；σi为联络线功率波动的标准差。ω1、ω2、ω3为权重系数；
所述发电侧频率优化目标函数为：
Figure GDA0003533758020000032
其中，C为一次调频过程中的煤耗水平；G为一次调频过程中的污染物排放水平；τ为机组在一段时间内的调频时间占比，用来衡量机组的损耗程度。ω4、ω5、ω6为权重系数。
为实现上述目的，本发明还提出一种设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行火电机组一次调频系数优化程序，所述火电机组一次调频系数优化程序被所述处理器执行时实现如上所述的火电机组一次调频系数优化方法的步骤。
为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有火电机组一次调频系数优化程序，所述火电机组一次调频系数优化程序被处理器执行时实现如上所述的火电机组一次调频系数优化方法的步骤。
为实现上述目的，本发明还提出一种火电机组一次调频系数优化装置，所述火电机组一次调频系数优化装置包括：
建立模块，用于建立电力***调频模型；
转差率计算模块，用于根据电力***调频模型确定机组转差率范围；
死区计算模块，用于根据所述电力***调频模型确定开环传递函数，基于所述开环传递函数确定调速器死区范围；
综合适应度函数计算模块，用于根据预设系数优化模型及调速器死区范围、所述机组转差率范围及预设系数优化模型确定综合适应度函数；
调频系数确定模块，用于根据所述综合适应度函数及粒子群优化算法，最终优化得到最佳调频系数。
本发明通过建立电力***调频模型，根据电力***调频模型确定机组转差率范围，根据所述电力***调频模型确定开环传递函数，基于所述开环传递函数确定调速器死区范围。根据预设系数优化模型及调速器死区范围、所述机组转差率范围及预设系数优化模型确定综合适应度函数；计算所述综合适应度函数对应的粒子位置，再基于粒子位置计算得到调频系数。本发明技术方案先确定调速器死区范围、所述机组转差率范围，在此基础上利用预设系数优化模型来计算综合适应度函数，最终优化获得最佳调频系数。该方案通过对调频系数进行优化，提高了电网调频的稳定性。
附图说明
图1是本发明火电机组一次调频系数优化方法第一实施例的流程示意图；
图2为图1中S300地具体流程示意图；
图3为本发明火电机组一次调频系数优化装置第一实施例的功能模块意图；
图4为本发明再热凝汽式汽轮机组模型示意图；
图5为本发明汽轮机调速***模型示意图；
图6为本发明发电机-电网模型示意图；
图7为本发明负荷扰动模型示意图；
图8为本发明电力***调频模型示意图；
图9为本发明开环频率特性和死区负倒特性奈奎斯特图；
图10为本发明三种典型场景负荷波动统计图；
图11为本发明风机与光伏出力波动统计图；
图12为本发明综合优化模型的层次结构图；
图13为本发明三种典型场景负荷波动统计图；
图14为本发明风机与光伏出力波动统计图；
图15为本发明综合优化模型的层次结构图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，本发明提出了一种调频系数优化方法。所述火电机组一次调频系数优化方法包括以下步骤：
步骤S100：建立电力***调频模型。需要说明的是，本实施例中，电力***调频模型包括有汽轮机组模型、调速器模型、同步发电机-电网模型及负荷扰动模型。
参照图4，本实施例中，汽轮机组模型采用再热凝汽式汽轮机组模型，再热凝汽式汽轮机组模型的关键参数包括高压汽室蒸汽容积时间常数TCH，再热蒸汽容积时间常数TRH，高压缸功率系数FHP，低压缸功率系数FLP，上述的参数通过历史数据参数辨识获得。阀门特性曲线通过阀门开度的历史记录数据模拟获得。
参照图5，本实施例中，调速器模型采用典型的汽轮机调速***模型，汽轮机调速***模型关键参数包括调速器死区deadband，转差率R，反馈时间常数Ts0及Ts1。
参照图6，发电机-电网模型中，Ms为发电机-电网等效惯量系数，Ds为***阻尼系数。
参照图7，负荷波动由波动较大且波动周期较长的随机负荷与波动较小且波动周期较小的随机负荷两部分构成。
参照图8，选取二次调频系数，图8中各参数代表地意义为：联络线交换系数T12、T13，KI积分增益KI、比例系数KP，机组反馈时间常数Ts0、Ts1，机组转差率R1、R2，阀门特性曲线模型，高压汽室蒸汽容积时间常数TCH，再热蒸汽容积时间常数TRH，高压缸功率系数FHP，低压缸功率系数FLP，发电机- 电网等效惯量系数Ms，***阻尼系数Ds，一次调频响应延迟系数ε1、ε2，二次调频系数β1，参与度α1、α2，二次调频PI系数KP1、KI1。
步骤S200：根据电力***调频模型确定机组转差率范围。
值得说明的是，步骤S200具体包括：
基于所述电力***调频模型得到目标参数，所述目标参数包括调速器时间常数及原动机时间常数及发动机-电网等效惯量系数；
根据所述目标参数及预设稳定性规则确定机组转差率范围。
将电力***调频模型的控制环节进一步简化，得到关键参数如调速器时间常数和原动机时间常数，根据稳定性原理，对机组的一次调频控制***进行稳定性分析，分析其稳定的预设稳定性规则为：
Figure GDA0003533758020000061
其中，Ts为调速器时间常数，T0为原动机时间常数，Ms为发动机-电网等效惯量系数，R为机组转差率。
从而得到调频控制***稳定运行的机组转差率最小值为：
Figure GDA0003533758020000062
机组转差率范围为：0.04≤R≤0.06。
步骤S300：根据所述电力***调频模型确定开环传递函数，基于所述开环传递函数确定调速器死区范围。
参照图2，具体地，步骤S300包括如下：
步骤S310：根据所述电力***调频模型确定开环传递函数；
步骤S320：获取调速器死区描述函数，生成对应的负倒特性的奈奎斯特图；
步骤S330：根据所述开环传递函数及所述奈奎斯特图确定调速器死区范围。
由于发电机、汽轮机组、调速器构成的***往往包含惯性环节，因此具有较好的低通滤波性能，满足采用描述函数法进行分析的条件。其中，三个部分组成的开环传递函数为：
G0(s)＝GGov(s)·GPr(s)·GGen(s)
死区环节用描述函数表示：
Figure GDA0003533758020000071
参照图9，采用典型数据，画出发电机组的单机一次调频***对应的开环传递函数频率特性与死区环节的负倒特性的奈奎斯特图。
G0(jω)没有包围-1/N(A)，则整个非线性***是稳定的。死区范围按照通用规定即可。这里设为：1r/min≤db≤4r/min。
进一步地，为后续调频系数优化计算做准备，选取某区域测得有功负荷数据，风电和光伏出力的数据，通过统计波动特征，得到符合实际的阶跃扰动情况。
将负荷数据归一化后，根据日负荷的总体特征，用K-means聚类方法，将负荷数据聚类为三类，即三种典型场景。
针对这三类场景，如表1，研究其负荷波动情况参照图10、图11及图12。分别得出对应三种典型场景的一次调频负荷阶跃扰动的概率组合情况。
表1负荷曲线场景分类
Figure GDA0003533758020000072
由上述的统计拟合结果分别得出对应三种典型场景的一次调频负荷阶跃扰动的概率组合情况，如表2。
表2负荷阶跃扰动的概率组合
Figure GDA0003533758020000073
上述为正值的负荷阶跃扰动，负值的负荷阶跃扰动同理，与正值的负荷扰动概率一一对应。
新能源出力波动特征：用非参数统计(non-parametricstatistics)方法对新能源发电的出力波动进行拟合，参照图13及图14；以0.01p.u.为区间，统计拟合结果得出新能源出力阶跃扰动的概率组合情况，如表3及表4。
表3风机出力阶跃扰动的概率组合
Figure GDA0003533758020000081
表4光伏发电出力阶跃扰动的概率组合
Figure GDA0003533758020000082
步骤S400：根据预设系数优化模型及调速器死区范围、所述机组转差率范围及预设系数优化模型确定综合适应度函数。需要说明的是，本实施例中，预设系数优化模型包括网侧频率优化目标函数、发电侧频率优化目标函数。
步骤S400具体包括；
根据网侧频率优化目标函数、发电侧频率优化目标函数、调速器死区范围及所述机组转差率范围确定综合优化目标函数；
根据所述综合优化目标函数计算得到综合适应度函数。
步骤S500：根据所述综合适应度函数及粒子群优化算法，最终优化得到最佳调频系数。
具体地，所述根据所述综合适应度函数及粒子群优化算法，最终优化得到最佳调频系数，包括：
对综合适应度函数进行迭代求解，计算得到在预设约束条件下的最终粒子位置；
根据优化得到的最终粒子位置，得到最佳调频系数。
需要说明的是，本实施例中，网侧频率优化目标函数F1如下：
Figure GDA0003533758020000083
式中，SPFRC为静态一次调频能力评价指标，DPFRC为动态一次调频能力评价指标，σi为联络线功率波动的标准差，ω1、ω2、ω3为权重系数。
其中，静态一次调频能力评价指标SPFRC表达式为：
SPFRC＝k1Δfmax+k2fk+k3Ts
式中，△fmax为电力***频率最大偏差值，fk为频率变化率，Ts为频率恢复到稳态值的时间，k1、k2、k3为权重值，权重值可根据经验进行赋值。
本实施例中，发电侧频率优化目标函数F2如下：
Figure GDA0003533758020000091
式中，C为一次调频过程中火电机组的煤耗水平，G为一次调频过程中的污染物排放水平。τ为机组在一段时间内的调频时间占比，用来衡量机组的损耗程度。ω4、ω5、ω6为权重系数。
其中，煤耗水平C为的函数为：
c(P)＝αP2+βP+χ
Figure GDA0003533758020000092
式中，α、β、χ为机组的煤耗特性系数；P为机组的实时功率(kW)，c(P) 为机组的实时煤耗值(t/h)，T为一次调频时间。
污染物排放水平G的函数为：
w(P)＝aP3+bP2+cP+d
Figure GDA0003533758020000093
式中，a、b、c、d为机组的污染物排放特性系数；w(Pi)为机组的实时污染物排放量(mg/h)，P为机组的实时功率(kW)。
由上可得，综合优化目标函数F为
F＝γ1F1′+γ2F2′
式中，F1′为网侧频率优化目标函数F1进行归一化后的结果，F2′为发电侧频率优化目标函数F2进行归一化后的结果；γ1、γ2为对应的权重值，主要由网侧和发电侧两个目标的重要程度而定。
进一步地，确定综合优化目标函数的权重系数，综合优化模型的层次结构图如图15，综合优化模型包括优化参数层、指标层、二级目标层及目标层。虚线箭头表示随着参数增大，指标值会随之减少；实线箭头表示随着参数减小，指标值会随之增大。对综合优化目标函数F进行AHP(Analytic Hierarchy Process，层次分析法)可获得权重向量ω′。
综合优化目标函数F可以表示为：
Figure GDA0003533758020000101
ω′＝[ω′1,ω′2,ω′3,ω′4,ω′5,ω′6]
式中ω′为权重向量。
进一步，可得到综合优化目标函数：
Kσ＝μΔP＝-0.01FΔP＝-0.01+μΔP＝-0.02FΔP＝-0.02 +...+μΔP＝-0.05FΔP＝-0.05+μΔP＝0.01FΔP＝0.01 +μΔP＝0.02FΔP＝0.02+...+μΔP＝0.05FΔP＝0.05
其中FΔP＝-0.01为负荷扰动为ΔP＝-0.01时综合优化目标函数；μΔP＝-0.01为负荷扰动为ΔP＝-0.01时的概率系数。由此，得到综合优化目标函数Kσ。
由综合优化目标函数Kσ，可以得到适应度函数：
Figure GDA0003533758020000102
其中θ为惩罚因子，此处取正无穷；ξn为第n个场景的出现概率，Kn,σ为第n个场景的综合优化目标函数，K∑为最后的综合优化目标函数，对K∑进行粒子群优化算法，最终得到的最优目标函数所对应的粒子位置即为优化后的最佳调频系数。
本发明通过建立电力***调频模型，根据电力***调频模型确定机组转差率范围，根据所述电力***调频模型确定开环传递函数，基于所述开环传递函数确定调速器死区范围。根据预设系数优化模型及调速器死区范围、所述机组转差率范围及预设系数优化模型确定综合适应度函数；计算所述综合适应度函数对应的粒子位置，再基于粒子位置计算得到调频系数。本发明技术方案先确定调速器死区范围、所述机组转差率范围，在此基础上利用预设系数优化模型来计算综合适应度函数，最终优化得到最佳调频系数。该方案通过对调频系数进行优化，提高了电网调频的稳定性。
为验证文中所提参数优化策略的可行性及参数优化选择方法的有效性，以三区域***为例进行仿真研究。具体的区域机组类型组成方式为：区域1 有2台容量不同的再热式汽轮机G1与G2，装机容量分别为300MWA和 100MVA；区域2有2台容量不同的凝汽式汽轮机G3与G4，装机容量分别为 600MWA和300MVA。区域3有1光伏机组群和1风电机组群，其中新能源机组出力占比为15％。
指标优化结果如表1，几个指标都有不同程度的优化。
表1指标优化结果
Figure GDA0003533758020000111
参数优化结果如表2。
表2指标优化结果
Figure GDA0003533758020000112
当综合考虑发电侧和网侧目标优化时，发电侧、网侧的目标都得到了一定的优化。区域1中，装机容量更大的G1与装机容量更小的G2相比，前者的死区优化值要小于后者，区域2中的G3与G4也是如此。另外，G1-G4的转差率优化结果相比优化前的0.05都有减少，区域1中，装机容量更大，死区设定值更小的G1与装机容量更小，死区设定值更大的G2相比，前者的转差率优化值要小于后者，区域2中的G3与G4也是如此，这是因为死区的存在，降低了***的一次调频性能，造成了机组的“等效转差率”的增大，通过转差率的优化，可以一定程度上改善这种现象，抵消掉死区对***一次调频的负面作用。
随着入网新能源出力占比不断提高，常规机组被大量替代，电网调频能力随之下降。多能互存的电网中，分布式能源出力的特性与负荷波动的复杂性引发了电网频率的异常波动，调频机组一次调频控制动作频繁，影响机网两侧的稳定性。一次调频参数的合理设置，可以有效地提高电力***的频率安全稳定性，同时又能兼顾机组的经济环保性。本发明兼顾网侧的频率稳定和发电侧的经济性的双目标，不同于以往只考虑单一简单的负荷阶跃扰动的情况，通过分析负荷波动情况，基于概率分布综合评估各种扰动情况下的一次调频过程；建立电网一次调频的仿真模型，通过粒子群算法对机组一次调频参数进行了优化，参数的优化不仅提高了机组的稳定性，经济型和灵活性，也提高了电网侧的频率稳定，一定程度上也促进了新能源的消纳。以此参数作为各火电厂机组参数梯度设定的优化标准，具有很高的参考价值。
为实现上述目的，本发明还提出一种设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行火电机组一次调频系数优化程序，所述火电机组一次调频系数优化程序被所述处理器执行时实现如上所述的火电机组一次调频系数优化方法的步骤。
为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有火电机组一次调频系数优化程序，所述火电机组一次调频系数优化程序被处理器执行时实现如上所述的火电机组一次调频系数优化方法的步骤。
参照图3，为实现上述目的，本发明还提出一种火电机组一次调频系数优化装置，所述火电机组一次调频系数优化装置包括：
建立模块10，用于建立电力***调频模型；
转差率计算模块20，用于根据电力***调频模型确定机组转差率范围；
死区计算模块30，用于根据所述电力***调频模型确定开环传递函数，基于所述开环传递函数确定调速器死区范围；
综合适应度函数计算模块40，用于根据预设系数优化模型及调速器死区范围、所述机组转差率范围及预设系数优化模型确定综合适应度函数；
调频系数确定模块50，用于根据所述综合适应度函数及粒子群优化算法，最终优化得到最佳调频系数。
需要说明地是，火电机组一次调频系数优化装置为火电机组一次调频系数优化方法对应地装置项，其具体实现方式参照火电机组一次调频系数优化方法的具体实施方式，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者***不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者***中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。词语第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序，可将这些词解释为名称。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘) 中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种火电机组一次调频系数优化方法，其特征在于，所述火电机组一次调频系数优化方法包括：
建立电力***调频模型；
根据电力***调频模型确定机组转差率范围；
根据所述电力***调频模型确定开环传递函数，基于所述开环传递函数确定调速器死区范围；
根据预设系数优化模型及调速器死区范围、所述机组转差率范围及预设系数优化模型确定综合适应度函数；
根据所述综合适应度函数及粒子群优化算法，最终优化得到最佳调频系数；
所述根据电力***调频模型确定机组转差率范围，包括：
基于所述电力***调频模型得到目标参数，所述目标参数包括调速器时间常数及原动机时间常数及发动机-电网等效惯量系数；
根据所述目标参数及预设稳定性规则确定机组转差率范围；
所述预设稳定性规则为：
Figure FDA0003547072080000011
其中，Ts为调速器时间常数，T0为原动机时间常数，Ms为发动机-电网等效惯量系数，R为机组转差率；
所述根据预设系数优化模型及调速器死区范围、所述机组转差率范围及预设系数优化模型确定综合适应度函数，包括：
根据网侧频率优化目标函数、发电侧频率优化目标函数、调速器死区范围、所述机组转差率范围确定综合优化目标函数；
根据所述综合优化目标函数计算得到综合适应度函数。
2.如权利要求1所述的火电机组一次调频系数优化方法，其特征在于，所述根据所述电力***调频模型确定开环传递函数，基于所述开环传递函数确定调速器死区范围，包括：
根据所述电力***调频模型确定开环传递函数；
获取调速器死区描述函数，生成对应的负倒特性的奈奎斯特图；
根据所述开环传递函数及所述奈奎斯特图确定调速器死区范围。
3.如权利要求1所述的火电机组一次调频系数优化方法，其特征在于，根据所述综合适应度函数及粒子群优化算法，最终优化得到最佳调频系数，包括：
对综合适应度函数进行迭代求解，计算得到在预设约束条件下的粒子位置；
根据优化得到的粒子位置，得到最佳调频系数。
4.如权利要求1所述的火电机组一次调频系数优化方法，其特征在于，所述网侧频率优化目标函数为：
Figure FDA0003547072080000021
其中，SPFRC为静态一次调频能力评价指标，DPFRC为动态一次调频能力评价指标；σi为联络线功率波动的标准差；ω1、ω2、ω3为权重系数；
所述发电侧频率优化目标函数为：
Figure FDA0003547072080000022
其中，C为一次调频过程中的煤耗水平；G为一次调频过程中的污染物排放水平；τ为机组在一段时间内的调频时间占比，用来衡量机组的损耗程度，ω4、ω5、ω6为权重系数。
5.一种设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行火电机组一次调频系数优化程序，所述火电机组一次调频系数优化程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的火电机组一次调频系数优化方法的步骤。
6.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有火电机组一次调频系数优化程序，所述火电机组一次调频系数优化程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的火电机组一次调频系数优化方法的步骤。
7.一种火电机组一次调频系数优化装置，其特征在于，所述火电机组一次调频系数优化装置包括：
建立模块，用于建立电力***调频模型；
转差率计算模块，用于根据电力***调频模型确定机组转差率范围；
死区计算模块，用于根据所述电力***调频模型确定开环传递函数，基于所述开环传递函数确定调速器死区范围；
综合适应度函数计算模块，用于根据预设系数优化模型及调速器死区范围、所述机组转差率范围及预设系数优化模型确定综合适应度函数；
调频系数确定模块，用于根据所述综合适应度函数及粒子群优化算法，最终优化得到最佳调频系数；
所述转差率计算模块还用于：
基于所述电力***调频模型得到目标参数，所述目标参数包括调速器时间常数及原动机时间常数及发动机-电网等效惯量系数；
根据所述目标参数及预设稳定性规则确定机组转差率范围；
所述预设稳定性规则为：
Figure FDA0003547072080000031
其中，Ts为调速器时间常数，T0为原动机时间常数，Ms为发动机-电网等效惯量系数，R为机组转差率；
所述根据预设系数优化模型及调速器死区范围、所述机组转差率范围及预设系数优化模型确定综合适应度函数，包括：
根据网侧频率优化目标函数、发电侧频率优化目标函数、调速器死区范围、所述机组转差率范围确定综合优化目标函数；
根据所述综合优化目标函数计算得到综合适应度函数。
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