基于GM估计的电-气-热综合能源系统分解协调鲁棒状态估计方法.pdf
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1、智慧电力Smart Power2023第51卷第10期Vol.51No.10Featured Focus特别推荐0引言众所周知,在电网中由于各个区域电网的技术和行业限制,对专有信息进行壁垒保护,互连电网子系统之间的实时数据很难共享,例如广东电网与香港电网互联,而双方对自身网络参数、完整潮流和拓扑结构等都视为机密,信息并不共享1-3。因此,为确保在线电力互联网络安全分析的准确性,一般采用不依赖于外部网络参数数据及其完整潮流信息的非拓扑静态等值方法4-6进行分析。同 理,在 综 合 能 源 系 统(Integrated EnergySystem,IES)中,完备的实时网络数据不能共享。在基于GM估
2、计的电-气-热综合能源系统分解协调鲁棒状态估计方法张爱军1,2,刘紫玉1,2,邢华栋1,2,慕腾1,2,杜翔3(1.国网内蒙古电力科学研究院,内蒙古 呼和浩特010020;2.内蒙古自治区电力系统智能化电网仿真企业重点实验室,内蒙古 呼和浩特010020;3.三峡大学 电气与新能源学院,湖北 宜昌443000)摘要:在综合能源系统(IES)中,数据分散在各个系统的数据子中心,且由于商业隐私和保密性要求,不能共享完备的实时网络数据。考虑耦合元件边界条件约束,并将其作为虚拟量测,创新性地通过虚拟量测在电、气、热3个子系统中的交互,将IES的状态估计(SE)分解为3个独立子部分。在各子系统中分别基于
3、极大似然(GM)鲁棒估计进行SE计算,根据其他两个子系统的估计结果,通过耦合元件的能量转换计算节点解耦处的虚拟测量值,并加入到原始测量向量中以反映子系统间的相互作用。依次求解电、热、气系统的SE,直到估计结果满足全局收敛条件。基于电-气-热IES系统典型结构进行仿真分析,验证了所提分解协调鲁棒SE方法的有效性。关键词:综合能源系统;极大似然估计;分解协调;状态估计中图分类号:TM744文献标志码:A文章编号:2096-4145(2023)10-0009-06Decomposition and Coordination Robust State Estimation Method forElec
4、tric-Gas-Heat Integrated Energy System Based on GM EstimationZHANG Aijun1,2,LIU Ziyu1,2,XING Huadong1,2,MU Teng1,2,DU Xiang3(1.State Grid Inner Mongolia Electric Power Research Institute,Hohhot 0l0020,China;2.Inner MongoliaEnterprise Key Laboratory of Smart Grid Simulation of Electrical Power System
5、,Hohhot 010020,China;3.College of Electrical Engineering and New Energy,China Three Gorges University,Yichang 443000,China)Abstract:In integrated energy system(IES),the data is scattered in the data sub-centers of the respective systems,and complete real-time network data cannot be shared due to bus
6、iness privacy and security demand.This paper considers the boundary condition constraintsof coupling element and uses it as a virtual measurement.Through the interaction of the virtual measurement in the three subsystems ofelectricity-gas-heat,the state estimation(ES)of IES is decomposed into three
7、independent subparts.In the general maximum(GM)robustestimation-based ES of each subsystem,the virtual measurement value of decoupling node is calculated through the energy conversion ofthe coupling element according to the estimation results of the other two subsystems,adding the value to the origi
8、nal measurement vectorto reflect the effect between the subsystems.The SE of the electric,heat,and gas subsystems is solved in turn,until the estimation resultmeets a global convergence condition.The simulation is done based on the typical structure of the electricity-gas-heat IES,and the resultsver
9、ify the effectiveness of the method proposed in this paper.Key words:IES;GM estimation;decomposition-coordination;state estimation基金项目:国家自然科学基金资助项目(61876097)Project Supported by the National Natural Science Foundation of China(61876097)009Smart Power智慧电力2023第51卷第10期Vol.51No.10特别推荐Featured Focus仅能交换边
10、界耦合元件的数据信息情况下,此时集中式状态估计(State Estimation,SE)明显不再适用,而需采用分布式的 SE 算法7-10,各子系统单独计算,并通过边界条件最终获取系统全局一致解。在文献8中提出用于电-气-热 IES 系统的基于正交变换的分布式 SE,在该估计模型中,与双线性的加权最小绝对值方法11-15类似将非线性方程实现线性化,然后通过交替向乘子法将集中式 SE 转化为分布式 SE。故而与集中式 SE 方法相比,交替向乘子法可解决在缺乏统一数据中心、具有商业壁垒情况下的 IES 系统 SE。然而,该算法的构造基础是传统加权最小二乘(Weight Least Square,W
11、LS),因而沿袭了 WLS 的低抗差性。统一联合 SE,可将电气热联合估计,增加系统量测相关性,获得全局一致解16-20。文献21同时对电力系统和天然气系统融合考量,对两者构建的耦合系统进行稳态分析,并构建了稳态分析模型。文献22建立了热电联产系统模型。文献23研究了考虑电力、天然气和区域供热系统为一体的统一能流分析。然而由于商业隐私性和保密性,在缺乏全局网络结构、参数和数据信息情况下,统一联合 SE难以实际进行24-25。分解协调 SE,可在各电气热系统相对独立、归属不同部门管辖,网络参数保密信息互不通畅情况下,仅需耦合元件的电气热网络边界数据,即可获得精度更高、吻合程度更高的全局一致解,有
12、利于提升数据精度和准确度,且不需要系统参数完全互换,保持商业机密信息的相对独立。为此,本文提出一种电、气、热相结合的 IES 分解协调鲁棒 SE 方法。该方法的创新之处在于:(1)考虑耦合元件边界条件约束,通过虚拟测量在电、气、热 3 个子系统中的交互,将 IES 的 SE 分解为 3 个独立子部分,实现集中式估计变为分布式估计;(2)通过耦合元件的能量转换计算节点解耦处的虚拟测量值,并加入到原始测量向量中反映子系统间的作用,依次求解电、热、气子系统的分解 SE,直到估计结果满足全局收敛条件,实现高效求解。1IES量测模型1.1电力子系统量测模型电力系统的量测量包含各节点注入功率(其中包括有功
13、功率 P 和无功功率 Q)、电压模值 V 和支路功率(支路有功功率为 Pb,支路无功功率为 Qb)。构建整个量测量为ze=PQVPbQbT,状态量为各节点电压模值为 V 和相角,构建的整个状态量矩阵为xe=VT。量测量与状态量的方程可表示为:Pi=Vik=1NeVkGikcosik+BiksinikQi=Vik=1NeVkGiksinik+BikcosikVi=ViPik=-V2iGik+ViVkGikcosik+BiksinikQik=V2iBik+ViVkGiksinik+Bikcosik(1)式中:Pi,Qi分别为节点 i 注入的有功功率和无功功率;Vi和Vk分别为节点 i、节点 k 处
14、的电压模值;ik为节点 i,k 间的相位差值;Gik为节点 i,k 间支路的电导;Bik为节点 i,k 间支路的电纳;Ne为电网节点总数;Pik,Qik分别为节点 i,k 间支路的有功功率和无功功率。1.2天然气子系统量测模型在气网中,量测量包含气节点压力平方、管道支路流气量f和各节点流出流气量L,构建的量测量整体状态矩阵为zg=fLT,状态量为各气节点压力平方,由xg=T表示。量测量与状态量的方程可表示为:lgi=(i,j)gifij)i=p2ifij=sij()sijij/Kij1 q(2)式中:fij为节点 i,j 间流气量;lgi为节点 i 气体流出量;gi为与节点 i 相连的管道集合
15、;i为节点 i 压力平方;sij为节点 i,j 间天然气流向标识;pi,pj为节点压力,当pipj,为+1,当pipj,为-1;Kij为与管道有关的系数;q 为与气体输送压力有关的系数。1.3热力子系统量测模型在热力系统中,其稳态模型主要分为水力模型和热力模型 2 类。在水力模型中,针对节点注水量Ri和管道位置处储存水量mij建立的节点方程如下:Ri=i,jpipemijmij=1Gijhj-hi|hj-hi(3)010智慧电力Smart Power2023第51卷第10期Vol.51No.10Featured Focus特别推荐式中:hi,hj为节点压强;Gij为管道参数;pipe 为节点集
16、合。在热力模型中,涉及的相关热负荷方程如下:i=CpRi(Tsi-Tri)(4)式中:i为节点 i 热负荷;Tsi,Tri为节点 i 供应温度和返回温度;Cp为水比热容。在热力系统网络中,包含的量测量为节点处的压强 h、注水量 R、不同节点间的水流量 m、热力模型中热负荷、供应温度 Ts及返回温度 Tr,构建的整体量测量矩阵为zh=hRmTsTrT。状态量则包含 h,Ts和 Tr,构建的状态量矩阵为xh=hTsTrT。在热力模型中涉及的主要方程为:hi=hiRi=i,jpipemijmij=1Gijhj-hi|hj-hii=CpRi(Tsi-Tri)Tsi=TsiTri=Tri(5)2IES分
17、解协调状态估计模型2.1IES状态估计模型在电网中,基于极大似然(General Maximum,GM)估计18通过电网量测向量ze=PQVPbQbT、状态向量xe=VT建立鲁棒 SE 模型 Je:Je=i=1mw2e,i(re,si)(6)式中:we,i=min(1,d2PSe,i2)为权重,权重赋值参数d=1.5,PSe,i为投影统计参数;(re,si)为 Huber 函数。(re,si)=12r2e,si,|re,sicc|re,si-c22,其他(7)式中:re,si=re,iswe,i为电力系统在进行量测时产生的标准化差值;s 为评估模型鲁棒性的估计尺度参数;c为模型参数,取值区间为
18、 13。在气网中,通过气网量测向量zg=fLT、状态向量xg=T建立 GM 估计模型18;在热网中,通过热网量测向量zh=hRmTsTrT、状态向量xh=hTsTrT建立 GM 估计模型18。2.2耦合元件模型在本文中,仅考虑热电联产机组(CombinedHeat and Power Plant,CHP)单元作为耦合元件。CHP 单元的能量形式转换表达式为:cm=CHPPCHPFCHP=PCHP+CHPcgas(8)式中:CHP为 CHP 产热功率;PCHP为 CHP 产电功率;cm为 CHP 产热产电功率比;FCHP为天然气消耗量;cgas为天然气热值;为 CHP 效率。考虑耦合元件边界条件
19、约束,并将其作为虚拟量测,通过虚拟量测在电、气、热 3 个子系统中的交互,将 IES 的 SE 分解为 3 个独立子部分。3IES分解协调状态估计算法在 IES 中,耦合边界的虚拟测量主要包括:电力子系统内 CHP 节点的电功率PCHPest;热力子系统内CHP 节点的热功率CHPest;燃气子系统内 CHP 节点的气负荷FCHPest。本文将整个 IES 解耦为电力、热力和天然气子系统,通过 CHP 耦合节点的能量转换进行互联。因此,IES 的 SE 可以分解为 3 个相对独立的子系统SE,分别采用基于 GM 估计的鲁棒 SE 进行计算。3 个子系统 SE 之间的协调主要体现在 CHP 节点
20、虚拟测量的交互过程中,如图 1 所示。图1IES分解协调状态估计示意图Fig.1Schematic of decomposition and coordinationstate estimation for IES在各子系统的独立 SE 中,根据其他 2 个子系统的估计结果,通过 CHP 耦合元件的能量转换计算,解耦 CHP 节点的虚拟测量值,然后加入到各子系统的原始测量向量中,以反映子系统间的相互作用。以电力子系统独立 SE 为例,分别从热力子系统和天然气子系统获得 CHP 节点的有功功率虚拟011Smart Power智慧电力2023第51卷第10期Vol.51No.10特别推荐Featu
21、red Focus测量值PCHPest,用于电力子系统 SE。当电力子系统状态估计收敛时,则 CHP 的电力输出估计值是已知的。然后,CHP 的热功率输出值CHPest和燃气消耗量FCHPest可由 CHP 耦合元件关系得出,并分别传递给热力和天然气子系统作为其 SE 的虚拟测量值。依次求解电、热和天然气子系统的分解协调 SE,直至最终估计结果满足全局收敛条件为止,IES 鲁棒估计过程才算结束。全局收敛条件表达式如下所示:max(CHPestcm-PCHPest)max(FCHPestcgas1+cm-PCHPest)(9)式中:为收敛精度,设为 10-5。通过式(1)式(9)分解协调鲁棒 S
22、E,各子系统可实现独立计算,只需交换耦合元件边界信息,即可通过协调获得 IES 的全局最优估计。IES 分解协调 SE 算法流程如图 2 所示,其中 y 表示迭代次数,Ymax表示最大迭代次数。图2IES分解协调状态估计流程图Fig.2Calculation flow chart of decomposition andcoordination state estimation for IES4算例仿真与分析4.1基础数据与仿真条件基于图 3 所示的电-气-热 IES 系统24-25,对本文所提电-气-热 IES 系统分解协调鲁棒 SE 方法的准确性、鲁棒性和计算效率进行验证。图 3 中,CH
23、P主要作用是将电、气、热 3 个系统进行耦合。Nodee,Nodeg,Nodeh分别为电、气和热子系统中的节点。图3电-气-热综合能源系统网络结构图Fig.3Network structure diagram ofelectricity-gas-heat IES本文采用ERx作为估计结果精度的评价指标:ERx=t=1T1Nn=1N xn-xn,turexn,ture2(10)式中:ERx为状态量 x 估计值相对真值的总体偏差;T 为蒙特卡罗模拟次数;N 为整个耦合网络涉及到的节点总数;xn为第 n 个状态量估计值;xn,ture为第n 个状态量真实值。此外,以整个系统中存在的耦合元件建立边界等
24、式约束,同时将 S1和 S2作为衡量耦合元件边界的指标,建立如下表达式:1=i=1NCHP(iCHP-cmPiCHP)S1=t=1T(1)t(11)2=i=1NCHP(FiCHPcgas-(1+cm)PiCHP)S2=t=1T(2)t(12)式中:NCHP为涉及的 CHP 元件总个数;1和2为边界匹配指标;t 为第 t 次蒙特卡罗模拟;iCHP为节点 i 的 CHP 产热功率;PiCHP为节点 i 的 CHP 产电功率;FiCHP为节点 i 的天然气消耗量。S1和 S2数值越小,表明设立的边界匹配效果越好,越能反映实际情况。在该系统中,量测值是完全测量结果,将其作012智慧电力Smart Po
25、wer2023第51卷第10期Vol.51No.10Featured Focus特别推荐为真值。此外,在量测值基础上叠加高斯噪声,则该叠加值可当实际测量值处理。基于蒙特卡罗模拟多次计算,蒙特卡洛模拟次数为 2103次。将基于 WLS 的电、气、热各子系统单独 SE 结果、基于GM 估计的集中式 SE 结果与本文所提分解协调 SE方法的结果进行对比。4.2仿真结果与分析4.2.1有坏数据时状态估计结果比较将 CHP1 单元的产电功率PCHP1量测设为原来的 1.35 倍,产热功率CHP1量测设为原来的 1.25 倍,天然气消耗量FCHP1设为原来的 1.30 倍,CHP1 的量测视为坏数据,并采
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