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    基于GM估計(jì)的電-氣-熱綜合能源系統(tǒng)分解協(xié)調(diào)魯棒狀態(tài)估計(jì)方法

    2023-11-10 12:56:16張愛軍劉紫玉邢華棟
    智慧電力 2023年10期
    關(guān)鍵詞:元件子系統(tǒng)邊界

    張愛軍,劉紫玉,邢華棟,慕 騰,杜 翔

    (1.國網(wǎng)內(nèi)蒙古電力科學(xué)研究院,內(nèi)蒙古呼和浩特 010020;2.內(nèi)蒙古自治區(qū)電力系統(tǒng)智能化電網(wǎng)仿真企業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,內(nèi)蒙古呼和浩特 010020;3.三峽大學(xué)電氣與新能源學(xué)院,湖北宜昌 443000)

    0 引言

    眾所周知,在電網(wǎng)中由于各個(gè)區(qū)域電網(wǎng)的技術(shù)和行業(yè)限制,對專有信息進(jìn)行壁壘保護(hù),互連電網(wǎng)子系統(tǒng)之間的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)很難共享,例如廣東電網(wǎng)與香港電網(wǎng)互聯(lián),而雙方對自身網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、完整潮流和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等都視為機(jī)密,信息并不共享[1-3]。因此,為確保在線電力互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)安全分析的準(zhǔn)確性,一般采用不依賴于外部網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)據(jù)及其完整潮流信息的非拓?fù)潇o態(tài)等值方法[4-6]進(jìn)行分析。

    同理,在綜合能源系統(tǒng)(Integrated Energy System,IES)中,完備的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)不能共享。在僅能交換邊界耦合元件的數(shù)據(jù)信息情況下,此時(shí)集中式狀態(tài)估計(jì)(State Estimation,SE)明顯不再適用,而需采用分布式的SE 算法[7-10],各子系統(tǒng)單獨(dú)計(jì)算,并通過邊界條件最終獲取系統(tǒng)全局一致解。

    在文獻(xiàn)[8]中提出用于電-氣-熱IES 系統(tǒng)的基于正交變換的分布式SE,在該估計(jì)模型中,與雙線性的加權(quán)最小絕對值方法[11-15]類似將非線性方程實(shí)現(xiàn)線性化,然后通過交替向乘子法將集中式SE 轉(zhuǎn)化為分布式SE。故而與集中式SE 方法相比,交替向乘子法可解決在缺乏統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心、具有商業(yè)壁壘情況下的IES 系統(tǒng)SE。然而,該算法的構(gòu)造基礎(chǔ)是傳統(tǒng)加權(quán)最小二乘(Weight Least Square,WLS),因而沿襲了WLS 的低抗差性。

    統(tǒng)一聯(lián)合SE,可將電氣熱聯(lián)合估計(jì),增加系統(tǒng)量測相關(guān)性,獲得全局一致解[16-20]。文獻(xiàn)[21]同時(shí)對電力系統(tǒng)和天然氣系統(tǒng)融合考量,對兩者構(gòu)建的耦合系統(tǒng)進(jìn)行穩(wěn)態(tài)分析,并構(gòu)建了穩(wěn)態(tài)分析模型。文獻(xiàn)[22]建立了熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)模型。文獻(xiàn)[23]研究了考慮電力、天然氣和區(qū)域供熱系統(tǒng)為一體的統(tǒng)一能流分析。然而由于商業(yè)隱私性和保密性,在缺乏全局網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、參數(shù)和數(shù)據(jù)信息情況下,統(tǒng)一聯(lián)合SE難以實(shí)際進(jìn)行[24-25]。

    分解協(xié)調(diào)SE,可在各電氣熱系統(tǒng)相對獨(dú)立、歸屬不同部門管轄,網(wǎng)絡(luò)參數(shù)保密信息互不通暢情況下,僅需耦合元件的電氣熱網(wǎng)絡(luò)邊界數(shù)據(jù),即可獲得精度更高、吻合程度更高的全局一致解,有利于提升數(shù)據(jù)精度和準(zhǔn)確度,且不需要系統(tǒng)參數(shù)完全互換,保持商業(yè)機(jī)密信息的相對獨(dú)立。

    為此,本文提出一種電、氣、熱相結(jié)合的IES 分解協(xié)調(diào)魯棒SE 方法。該方法的創(chuàng)新之處在于:(1)考慮耦合元件邊界條件約束,通過虛擬測量在電、氣、熱3 個(gè)子系統(tǒng)中的交互,將IES 的SE 分解為3 個(gè)獨(dú)立子部分,實(shí)現(xiàn)集中式估計(jì)變?yōu)榉植际焦烙?jì);(2)通過耦合元件的能量轉(zhuǎn)換計(jì)算節(jié)點(diǎn)解耦處的虛擬測量值,并加入到原始測量向量中反映子系統(tǒng)間的作用,依次求解電、熱、氣子系統(tǒng)的分解SE,直到估計(jì)結(jié)果滿足全局收斂條件,實(shí)現(xiàn)高效求解。

    1 IES量測模型

    1.1 電力子系統(tǒng)量測模型

    電力系統(tǒng)的量測量包含各節(jié)點(diǎn)注入功率(其中包括有功功率P和無功功率Q)、電壓模值V和支路功率(支路有功功率為Pb,支路無功功率為Qb)。構(gòu)建整個(gè)量測量為ze=[PQ V PbQb]T,狀態(tài)量為各節(jié)點(diǎn)電壓模值為V和相角θ,構(gòu)建的整個(gè)狀態(tài)量矩陣為xe=[Vθ]T。

    量測量與狀態(tài)量的方程可表示為:

    式中:Pi,Qi分別為節(jié)點(diǎn)i注入的有功功率和無功功率;Vi和Vk分別為節(jié)點(diǎn)i、節(jié)點(diǎn)k處的電壓模值;δik為節(jié)點(diǎn)i,k間的相位差值;Gik為節(jié)點(diǎn)i,k間支路的電導(dǎo);Bik為節(jié)點(diǎn)i,k間支路的電納;Ne為電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)總數(shù);Pik,Qik分別為節(jié)點(diǎn)i,k間支路的有功功率和無功功率。

    1.2 天然氣子系統(tǒng)量測模型

    在氣網(wǎng)中,量測量包含氣節(jié)點(diǎn)壓力平方π、管道支路流氣量f和各節(jié)點(diǎn)流出流氣量L,構(gòu)建的量測量整體狀態(tài)矩陣為zg=[πf L]T,狀態(tài)量為各氣節(jié)點(diǎn)壓力平方,由xg=[ ]πT表示。

    量測量與狀態(tài)量的方程可表示為:

    式中:fij為節(jié)點(diǎn)i,j間流氣量;lgi為節(jié)點(diǎn)i氣體流出量;σgi為與節(jié)點(diǎn)i相連的管道集合;πi為節(jié)點(diǎn)i壓力平方;sij為節(jié)點(diǎn)i,j間天然氣流向標(biāo)識;pi,pj為節(jié)點(diǎn)壓力,當(dāng)pi>pj,為+1,當(dāng)pi<pj,為-1;Kij為與管道有關(guān)的系數(shù);q為與氣體輸送壓力有關(guān)的系數(shù)。

    1.3 熱力子系統(tǒng)量測模型

    在熱力系統(tǒng)中,其穩(wěn)態(tài)模型主要分為水力模型和熱力模型2 類。

    在水力模型中,針對節(jié)點(diǎn)注水量Ri和管道位置處儲存水量mij建立的節(jié)點(diǎn)方程如下:

    式中:hi,hj為節(jié)點(diǎn)壓強(qiáng);Gij為管道參數(shù);pipe為節(jié)點(diǎn)集合。

    在熱力模型中,涉及的相關(guān)熱負(fù)荷方程如下:

    式中:?i為節(jié)點(diǎn)i熱負(fù)荷;Tsi,Tri為節(jié)點(diǎn)i供應(yīng)溫度和返回溫度;Cp為水比熱容。

    在熱力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中,包含的量測量為節(jié)點(diǎn)處的壓強(qiáng)h、注水量R、不同節(jié)點(diǎn)間的水流量m、熱力模型中熱負(fù)荷?、供應(yīng)溫度Ts及返回溫度Tr,構(gòu)建的整體量測量矩陣為zh=[hR m ? TsTr]T。

    狀態(tài)量則包含h,Ts和Tr,構(gòu)建的狀態(tài)量矩陣為xh=[hTsTr]T。

    在熱力模型中涉及的主要方程為:

    2 IES分解協(xié)調(diào)狀態(tài)估計(jì)模型

    2.1 IES狀態(tài)估計(jì)模型

    2.2 耦合元件模型

    在本文中,僅考慮熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組(Combined Heat and Power Plant,CHP)單元作為耦合元件。CHP 單元的能量形式轉(zhuǎn)換表達(dá)式為:

    式中:?CHP為CHP 產(chǎn)熱功率;PCHP為CHP 產(chǎn)電功率;cm為CHP 產(chǎn)熱產(chǎn)電功率比;FCHP為天然氣消耗量;cgas為天然氣熱值;η為CHP 效率。

    考慮耦合元件邊界條件約束,并將其作為虛擬量測,通過虛擬量測在電、氣、熱3 個(gè)子系統(tǒng)中的交互,將IES 的SE 分解為3 個(gè)獨(dú)立子部分。

    3 IES分解協(xié)調(diào)狀態(tài)估計(jì)算法

    本文將整個(gè)IES 解耦為電力、熱力和天然氣子系統(tǒng),通過CHP 耦合節(jié)點(diǎn)的能量轉(zhuǎn)換進(jìn)行互聯(lián)。因此,IES 的SE 可以分解為3 個(gè)相對獨(dú)立的子系統(tǒng)SE,分別采用基于GM 估計(jì)的魯棒SE 進(jìn)行計(jì)算。

    3 個(gè)子系統(tǒng)SE 之間的協(xié)調(diào)主要體現(xiàn)在CHP 節(jié)點(diǎn)虛擬測量的交互過程中,如圖1 所示。

    在各子系統(tǒng)的獨(dú)立SE 中,根據(jù)其他2 個(gè)子系統(tǒng)的估計(jì)結(jié)果,通過CHP 耦合元件的能量轉(zhuǎn)換計(jì)算,解耦CHP 節(jié)點(diǎn)的虛擬測量值,然后加入到各子系統(tǒng)的原始測量向量中,以反映子系統(tǒng)間的相互作用。

    以電力子系統(tǒng)獨(dú)立SE 為例,分別從熱力子系統(tǒng)和天然氣子系統(tǒng)獲得CHP 節(jié)點(diǎn)的有功功率虛擬測量值,用于電力子系統(tǒng)SE。當(dāng)電力子系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)收斂時(shí),則CHP 的電力輸出估計(jì)值是已知的。然后,CHP 的熱功率輸出值和燃?xì)庀牧靠捎蒀HP 耦合元件關(guān)系得出,并分別傳遞給熱力和天然氣子系統(tǒng)作為其SE 的虛擬測量值。

    依次求解電、熱和天然氣子系統(tǒng)的分解協(xié)調(diào)SE,直至最終估計(jì)結(jié)果滿足全局收斂條件為止,IES 魯棒估計(jì)過程才算結(jié)束。全局收斂條件表達(dá)式如下所示:

    式中:ε為收斂精度,設(shè)為10-5。

    通過式(1)—式(9)分解協(xié)調(diào)魯棒SE,各子系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)獨(dú)立計(jì)算,只需交換耦合元件邊界信息,即可通過協(xié)調(diào)獲得IES 的全局最優(yōu)估計(jì)。IES 分解協(xié)調(diào)SE 算法流程如圖2 所示,其中y表示迭代次數(shù),Ymax表示最大迭代次數(shù)。

    圖2 IES分解協(xié)調(diào)狀態(tài)估計(jì)流程圖Fig.2 Calculation flow chart of decomposition and coordination state estimation for IES

    4 算例仿真與分析

    4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與仿真條件

    基于圖3 所示的電-氣-熱IES 系統(tǒng)[24-25],對本文所提電-氣-熱IES 系統(tǒng)分解協(xié)調(diào)魯棒SE 方法的準(zhǔn)確性、魯棒性和計(jì)算效率進(jìn)行驗(yàn)證。圖3 中,CHP主要作用是將電、氣、熱3 個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行耦合。Nodee,Nodeg,Nodeh分別為電、氣和熱子系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)。

    圖3 電-氣-熱綜合能源系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Network structure diagram of electricity-gas-heat IES

    本文采用ERx作為估計(jì)結(jié)果精度的評價(jià)指標(biāo):

    式中:ERx為狀態(tài)量x估計(jì)值相對真值的總體偏差;T為蒙特卡羅模擬次數(shù);N為整個(gè)耦合網(wǎng)絡(luò)涉及到的節(jié)點(diǎn)總數(shù);n為第n個(gè)狀態(tài)量估計(jì)值;xn,ture為第n個(gè)狀態(tài)量真實(shí)值。

    此外,以整個(gè)系統(tǒng)中存在的耦合元件建立邊界等式約束,同時(shí)將S1和S2作為衡量耦合元件邊界的指標(biāo),建立如下表達(dá)式:

    式中:NCHP為涉及的CHP 元件總個(gè)數(shù);ρ1和ρ2為邊界匹配指標(biāo);t為第t次蒙特卡羅模擬;為節(jié)點(diǎn)i的CHP 產(chǎn)熱功率;為節(jié)點(diǎn)i的CHP 產(chǎn)電功率;為節(jié)點(diǎn)i的天然氣消耗量。

    S1和S2數(shù)值越小,表明設(shè)立的邊界匹配效果越好,越能反映實(shí)際情況。

    在該系統(tǒng)中,量測值是完全測量結(jié)果,將其作為真值。此外,在量測值基礎(chǔ)上疊加高斯噪聲,則該疊加值可當(dāng)實(shí)際測量值處理?;诿商乜_模擬多次計(jì)算,蒙特卡洛模擬次數(shù)為2×103次。將基于WLS 的電、氣、熱各子系統(tǒng)單獨(dú)SE 結(jié)果、基于GM 估計(jì)的集中式SE 結(jié)果與本文所提分解協(xié)調(diào)SE方法的結(jié)果進(jìn)行對比。

    4.2 仿真結(jié)果與分析

    4.2.1 有壞數(shù)據(jù)時(shí)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果比較

    將CHP1 單元的產(chǎn)電功率PCHP1量測設(shè)為原來的1.35 倍,產(chǎn)熱功率?CHP1量測設(shè)為原來的1.25 倍,天然氣消耗量FCHP1設(shè)為原來的1.30 倍,CHP1 的量測視為壞數(shù)據(jù),并采用基于WLS 的單獨(dú)估計(jì)、基于GM 的集中估計(jì)和本文所提分解協(xié)調(diào)狀態(tài)估計(jì)方法分別進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果如表1—表3 所示。其中ERV,ERθ,ERπ,ERh,ERTs,RTr分別為節(jié)點(diǎn)電壓模值、相角、壓力平方、壓強(qiáng)、供應(yīng)溫度、返回溫度總體偏差,均為標(biāo)幺值。

    表1 有壞數(shù)據(jù)時(shí)電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果Table 1 SE results of electric network with bad data

    表2 有壞數(shù)據(jù)時(shí)氣網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果Table 2 SE results of gas network with bad data

    表3 有壞數(shù)據(jù)時(shí)熱網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果Table 3 SE results of heat network with bad data

    由表1—表3 結(jié)果可知,基于WLS 的單獨(dú)SE結(jié)果ERx指標(biāo)均較大,而集中式SE 方法和本文所提分解協(xié)調(diào)SE 方法ERx指標(biāo)均較小,且均明顯小于基于WLS 的單獨(dú)SE 結(jié)果,說明本文所提分解協(xié)調(diào)SE 方法結(jié)果精度高,魯棒性能好。

    4.2.2 邊界條件匹配情況比較

    在無壞數(shù)據(jù)和有壞數(shù)據(jù)情況下,單獨(dú)估計(jì)、集中估計(jì)和本文所提分解協(xié)調(diào)狀態(tài)估計(jì)方法的耦合元件邊界匹配指標(biāo)如表4 和表5 所示,其中max(ρ1)和max(ρ2)為最大邊界匹配指標(biāo),表中指標(biāo)均為標(biāo)幺值。

    表4 無壞數(shù)據(jù)時(shí)邊界匹配指標(biāo)Table 4 Boundary matching indicator without bad data

    表5 有壞數(shù)據(jù)時(shí)邊界匹配指標(biāo)Table 5 Boundary matching indicator with bad data

    由表4 和表5 可知,基于WLS 的單獨(dú)估計(jì)耦合元件邊界匹配指標(biāo)均較大,所得結(jié)果不可避免地存在誤差。由于集中估計(jì)可將耦合元件的邊界條件作為等式約束,則該方法可以嚴(yán)格保證結(jié)果滿足邊界約束。本文方法在各子系統(tǒng)的獨(dú)立SE 中,根據(jù)其他2 個(gè)子系統(tǒng)的估計(jì)結(jié)果,通過CHP 耦合元件的能量轉(zhuǎn)換計(jì)算,解耦CHP 節(jié)點(diǎn)的虛擬測量值,然后加入到各子系統(tǒng)的原始測量向量中,以反映子系統(tǒng)間的相互作用。本文將耦合元件誤差收斂閾值設(shè)為10-5,每次全局收斂只需滿足邊界匹配條件比10-5小即可,故而耦合元件的S1和S2和max(ρ1)和max(ρ2)始終小于10-5。

    4.2.3 計(jì)算效率比較

    在圖3 電-氣-熱互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中,逐一增加耦合元件數(shù)量,從1 個(gè)耦合元件逐漸增加到4 個(gè)耦合元件。耦合元件數(shù)量越多,意味著IES 中的耦合越來越緊密。在每個(gè)耦合場景中,測量配置均為全量測,在有壞數(shù)據(jù)情況下利用基于GM 估計(jì)的集中式估計(jì)和本文所提分解協(xié)調(diào)魯棒SE 方法分別進(jìn)行計(jì)算。隨著耦合元件的逐一增加,計(jì)算時(shí)間對比分別如圖4 所示。

    圖4 有壞數(shù)據(jù)時(shí)計(jì)算時(shí)間對比圖Fig.4 Comparison of computing time with bad data

    由圖4 可知,隨著耦合元件的增多,網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)越來越緊密,對于集中式魯棒SE 方法而言,耦合元件數(shù)量的增加導(dǎo)致雅可比矩陣的維數(shù)擴(kuò)大甚至可能導(dǎo)致數(shù)值問題,因而估計(jì)時(shí)間將顯著增加。對于本文所提方法,為了滿足所有耦合元件邊界約束的全局收斂,因而也需要更多的時(shí)間進(jìn)行協(xié)調(diào)計(jì)算。但顯然,在各種耦合條件下,本文所提分布式分解協(xié)調(diào)SE 方法估計(jì)時(shí)間更短,在計(jì)算效率上更有優(yōu)勢。

    5 結(jié)語

    本文針對IES 系統(tǒng)中電、氣、熱各子系統(tǒng)完備的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)不可共享問題,提出基于GM 估計(jì)的電-氣-熱IES 分解協(xié)調(diào)魯棒SE 方法?;陔?氣-熱IES 系統(tǒng)典型結(jié)構(gòu)進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果證實(shí)了本文所提分解協(xié)調(diào)SE 方法的有效性,可在電、氣、熱各個(gè)子系統(tǒng)要求商業(yè)隱私和保密性情況下,有效地進(jìn)行各個(gè)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì),并顯著提高計(jì)算效率。

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