频率是衡量电力系统电能质量的重要指标,当电力系统频率发生偏移时,会使得电能质量达不到要求,从而影响用户使用,甚至影响电力系统安全运行。自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)是维持频率稳定,保证负荷与发电平衡的重要技术手段。当频率偏移或发电负荷不平衡时,AGC通过调整设定值改变机组出力,使频率恢复至正常水平。当前大多数火电机组都设有AGC功能,但不同机组间的AGC性能差距较大。因此需要一个有效的方法,评价火电机组AGC性能是否满足要求。时间序列趋势指的是时间序列函数主要变化特征,根据其趋势可以挖掘出时间序列函数中的关键信息。本文提出了基于分段线性表示的火电机组AGC评价方法,将机组时间序列分成多个趋势段评价性能指标。首先,通过分段线性表示将AGC指令分成若干数据段,每段数据段使用最小二乘直线拟合。其次,对于每个数据段,通过斜率判断是否为稳态数据段,并将相邻两个稳态数据段及其之间的非稳态数据段视作一次AGC指令。再次,通过分段线性表示将实发功率指令分成若干数据段,对于每次AGC,通过时间约束与幅值变化方向找到其对应的实发功率响应阶段,将AGC与其对应的响应阶段视做一次完整的AGC响应过程。最后,读取AGC数据段的关键数据点并计算AGC性能指标。现有AGC性能评价方法分为读图评价法与建模评价法。与现有方法相比,本文所提方法具有受噪声影响小、不受数据信息量影响等特点。此外,本文提出了从历史数据中自动查找AGC所在位置的算法,通过此算法可以自动查找并评价历史数据中所有AGC性能指标,节约了人工成本。最后,通过工业案例验证了所提方法的有效性。