基于约束卡尔曼滤波的区域多能源系统鲁棒状态估计

为了保障区域多能源系统(regional multi-energy system, RMES)的可靠运行，亟需提出面向RMES的全面、实时的状态感知方法，为此计及异质多能流动态特性，提出基于约束卡尔曼的RMES鲁棒状态估计(state estimation, SE)方法。该方法首先采用Lax-Wendroff差分法对配气网动态过程进行数值求解；随后构建配电网状态空间模型，并以燃气轮机和电转气为接口，建立电-气双向耦合环节；最后，以卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)为基础，添加量测噪声自适应算法，并计及配气网时序状态约束及电-气边界耦合约束修正估计结果。采用改进的IEEE 33节点配电网与10节点配气网构建MATLAB仿真算例，仿真结果表明该方法能够有效跟踪RMES的状态变化，相较常规KF算法，配气网估计精度提升2个数量级，且在坏数据干扰下保持较好的鲁棒性。     

面向能源互联网的电–气耦合网络状态估计技术EI北大核心CSCD

为保障电-气耦合网络安全可靠高效的运行,参考电力系统能量管理系统,可以形成电-气耦合网络能量管理系统。其中,电-气耦合网络状态估计是电-气耦合网络能量管理的基础,可以为后续电-气耦合网络优化调度、安全评估提供高精度的全局一致解。在考虑气网中压缩机和调压阀特性的情况下,建立了气网稳态状态估计模型,实现了对复杂气网的状态估计,在此基础上进一步建立了电-气耦合状态估计模型,并测试了其在状态估计精度和坏数据辨识方面的性能。     

面向能源互联网的电–气耦合网络状态估计技术

为保障电-气耦合网络安全可靠高效的运行,参考电力系统能量管理系统,可以形成电-气耦合网络能量管理系统。其中,电-气耦合网络状态估计是电-气耦合网络能量管理的基础,可以为后续电-气耦合网络优化调度、安全评估提供高精度的全局一致解。在考虑气网中压缩机和调压阀特性的情况下,建立了气网稳态状态估计模型,实现了对复杂气网的状态估计,在此基础上进一步建立了电-气耦合状态估计模型,并测试了其在状态估计精度和坏数据辨识方面的性能。     

面向电-气综合能源系统的MEAV抗差状态估计法

为了实现电-气综合能源系统更为协调精确的状态估计,参考电网状态估计方法,基于最大指数绝对值(Maximum Exponential Absolute Value, MEAV)状态估计建立了电力-燃气网络的稳态模型。采用牛顿法作为基本算法,对系统进行能流计算以及MEAV等价模型的求解。最后,通过30个电网节点和22个燃气节点的耦合系统的仿真实验,验证了所提出的方法在获得电-气互联网络准确运行信息和抑制不良数据方面的能力。     

基于多时间尺度的电-气-热耦合网络动态状态估计

目前能源网络状态估计的研究一般仅对单一系统或双系统。针对多种能源网络联系日益紧密的情况,研究了电-气-热耦合网络中不同子网络间的耦合关系和交互作用,并根据不同网络之间动态特性的差别,提出了基于多时间尺度的电-气-热耦合网络顺序状态估计(state estimation,SE)方法。同时以无迹卡尔曼滤波算法为基础,考虑到不同子网络间的耦合约束,构建了适应多情景的状态估计全局一致算法,保证了耦合网络状态估计结果满足边界耦合约束。仿真算例验证了所提方法的正确性和有效性,其结果对构建面向综合能源系统的新一代能量管理系统提供了数据支撑。     

基于双层优化模型的能源互联网自愈及优化运行策略研究

电网和天然气网通过双向耦合可实现高可靠性运行。为解决电-气耦合的能源互联网故障自愈问题,提出了一种能源互联网自愈及优化运行方法。首先,该方法基于电-气耦合特性,充分利用天然气网对电网的能量补充,在考虑天然气网经济性和新能源出力不确定性的基础上,建立双层优化模型,实现综合能源系统的故障快速自愈及优化运行。上层模型利用基于广度优先搜索法的改进蚁群算法,优化供电恢复路径,得到系统开关状态。下层模型基于电-气耦合特性分析,以天然气网经济性为主要目标,采用条件风险价值理论(conditional value at risk, CVaR),同时考虑新能源出力不确定性带来的运行风险,构建电-气耦合的能源互联网优化重构模型。然后,对双层优化模型进行求解并进行全局优化,得到电-气互联型能量调度最优的故障恢复和优化运行方案。最后,通过IEEE33节点配电网和7节点天然气网耦合的能源互联网仿真模型,验证了所提方法的有效性。     

基于长短期记忆的电-气耦合综合能源系统贝叶斯状态估计

伴随着中国国家能源革命战略与电力体制改革的发展,综合能源系统作为综合各能源属性的新型能源发展形态逐步兴起,最大限度提升了能源利用效率.然而,综合能源系统存在量测数据冗余度低、量测设备的量测误差较大以及电网与气网量测设备的数据采集单位时间标尺不统一的问题,对电-气耦合的综合能源系统状态估计问题提出严峻挑战.考虑到数据驱动方法具有高度的可移植性与对不同信息提炼归纳的能力,建立了一种基于长短期记忆的电-气耦合综合能源系统贝叶斯状态估计模型.采用贝叶斯学习获取量测量的概率统计特征,利用蒙特卡洛采样生成完备量测数据,通过电-气耦合综合能源系统潮流检验所生成数据的合理性,从而得到长短期记忆深度学习网络的训练样本集合.采用均方根误差的评判标准对长短期记忆深度学习网络进行训练,有效提升了电-气耦合综合能源系统状态估计的精度.与经典模型驱动的状态估计方法比较,算例仿真验证了所提数据驱动状态估计方法的有效性与鲁棒性.     

考虑精细模型的电-气综合能源系统优化运行方法

随着电力系统与天然气系统耦合程度的不断加深,电-气综合能源系统的优化运行成为当下研究热点。然而,电力与天然气系统的非凸非线性为模型的优化求解带来了巨大挑战,诸多研究工作对模型做了简化处理可能导致调度策略不可行。为此,文中构建了电-气综合能源系统优化模型,采用较为精细的电网交流潮流模型和气网稳态模型构成电-气综合能源系统模型,并采用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行求解。为考虑复杂的耦合系统约束,文中将基于分别循环迭代的电-气综合能源系统能量流计算方法嵌入粒子群算法中,根据粒子位置得到非平衡机组出力、非平衡气井产气量,通过能量流计算得到系统的运行状态,进而将上下限约束作为罚项添加到粒子的评价函数中,并赋以较高的权重。在仿真验证中,文中将13节点电力网络与7节点天然气网络耦合作为测试系统,验证了优化方法的有效性。     

考虑气电网络架构的沼-风-光综合能源微网优化调度

传统能源系统不考虑多种能源之间的协同和互补,仅对电、气、热中的某种能源进行分析和利用。文中采用能量枢纽的概念表示各能源之间的耦合关系,同时考虑气电网络架构的运行约束。在实现各能源间转化、转移和存储等协同工作的基础上,建立含沼-风-光的综合能源微网优化模型,并对其优化调度进行了研究。为保证该模型的可求解性,对其中的电力系统潮流约束采用二阶锥松弛方法,对气管网约束进行泰勒展开,将原模型转换成凸规划模型。在由TEST6节点系统、6节点天然气系统和1台沼气池装置组成的综合能源微网测试系统上进行仿真分析,结果表明,考虑气电网络架构的调度优化结果满足实际运行要求,且该综合能源微网系统在可持续性、经济性和稳定性方面都具有一定的优越性。     

考虑燃气轮机无功支撑的IEGES有功-无功协调优化模型

燃气轮机作为连接电力网络和天然气网络的重要元件,其无功支撑能力为减小网损和电压偏差提供重要途径.基于此,提出一种考虑燃气轮机无功支撑的电-气互联综合能源系统(IEGES)有功-无功协调优化模型.模型首先对电转气、燃气轮机、有载调压变压器和常规机组等重要元件建模,并采用分段线性化处理燃气轮机有功无功出力耦合特性约束,从而融入燃气轮机的无功支撑能力.接着计及电网气网约束以调度成本和网损为优化目标,运用二阶锥松弛技术将模型转化为混合整数凸优化问题求解.最后在IEEE33节点电网与比利时20节点天然气网耦合系统中模拟仿真,结果表明:考虑燃气轮机的无功支撑可以显著减少配电网损耗和电压偏差.为综合能源系统建设和调度决策提供参考.