基于大数据分析的火电厂调频调峰优化研究

针对现行方法在火电厂调频调峰优化中的应用中存在较大偏差量和较低负荷消减率的问题,提出基于大数据分析的火电厂调频调峰优化模型。运用大数据分析技术对火电机组的历史负荷数据进行深入挖掘,通过分析这些数据,对火电机组的未来负荷进行预测,以火电机组的负荷最小化为目标,构建火电厂调频调峰优化的目标函数。为了找到最优解,采用蚁群算法对目标函数进行迭代计算,从而得到最佳的调频调峰优化策略,实现基于大数据分析的火电厂调频调峰优化。通过实验验证,所设计的方法有效地优化了偏差量,其范围为±1 MW,同时负荷消减率也得到了显著提升。在火电厂调频调峰优化方面,所提出的方法具有显著的优势和广阔的应用前景,不仅提高了火电厂的运行效率,还有助于降低其运营成本,对于推动火电厂的可持续发展具有重要的意义。