[发明专利]综合能源微网园区系统状态的估计方法有效
申请号: | 202110188165.6 | 申请日: | 2021-02-10 |
公开(公告)号: | CN112906220B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 吴清;钟准;李幸芝;李国杰;汪可友;韩蓓;徐晋;何光宇;李志勇;邵洁;闫晓微;任天鸿 | 申请(专利权)人: | 海南省电力学校(海南省电力技工学校);上海交通大学 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F17/11;G06F17/18;G06Q10/0639;G06Q50/06 |
代理公司: | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人: | 张宁展 |
地址: | 570100*** | 国省代码: | 海南;46 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 综合 能源 微网园区 系统 状态 估计 方法 | ||
一种综合能源微网园区系统状态估计方法,可以对热网‑冷网‑电网进行解耦状态估计,本发明与单独的电网状态估计发明相比,引入了更多的量测量,提高了系统冗余度,从而降低了状态估计的平均误差,提高了数据的准确性。此外,解耦估计降低了网络的维数,能够有效缓解计算压力,由于网络规模小,状态估计、不良数据和拓扑错误检测与辨识的速度也较快,也将进一步提高状态估计的计算效率。
技术领域
本发明涉及综合能源微网园区,特别是一种综合能源微网园区系统状态的估计方法。
背景技术
随着现代社会对能源需求的急剧增长和化石能源的消耗,能源危机和环境污染逐渐成为亟待解决的问题;随着现代工业社会能源消费与能源结构的重大改变,传统以电力、热力、油气等大规模集中式单一能源的供应模式也面临着远距离运输成本高、能源转换与利用效率低、设施重复建设等问题[参见文献1:Zhang S.,Gu W.,Qiu H.,et al.Stateestimation models of district heating networks for integrated energy systemconsidering incom-plete measurements[J].Applied Energy,2021,282:116105.]。因此,综合多种能源系统的能源互联网逐渐得到广泛关注和高度重视[参见文献2:李秋燕,王利利,张艺涵,等.能源互联网多能流的耦合模型及动态优化方法综述[J].电力系统保护与控制,2020,48(19):179-186.]。为了监测系统状态并提高对综合能源系统的管理,需要对状态估计(SE)技术测量数据进行处理以获取准确的状态信息[参见文献3:周华锋,胡亚平,谢国财,姚海成.电力调度状态估计的实用技术研究与实践[J].南方电网技术,2014,8(03):21-26.Li Qiuyan,Wang Lili,Zhang Yihan,et al.A review of coupling modelsand dynamic optimization methods for energy internet mul-ti-energy flow[J].Power System Protection and Con-trol,2020,48(19):179-186]。状态估计在电网精准调度、安全运作和提高经济效益等方面发挥了重要作用。综合能源微网园区系统状态估计方面,电力系统的状态估计研究已经较为成熟[参见文献4:尹冠雄,王彬,孙宏斌,等.多场景适配的多能流在线状态估计功能研发与应用[J].中国电机工程学报,2020,40(21):6794-6804.]。例如电力系统状态估计基本理论在20世纪70年代就已经明确,并在50余年间不断发展出各种优化方法[参见文献5:吕前程,江晓东,孔祥玉,等.基于新型PMU配置的局部配电网状态估计[J].南方电网技术,2019,13(04):54-59.[6]林佳颖,秦超,栾文鹏,等.考虑AMI量测特性的配电网状态估计[J].南方电网技术,2016,10(10):3-10.]。然而,由于综合能源系统增加了与电网性质存在差异的热网、冷网等其他能源网络和冷热电联供(CCHP)机组、电锅炉、热泵等性质各异的耦合设备,需要对经典的状态估计算法进行一定调整,才能适应综合能源系统的运行情况[参见文献7:孙宏斌,潘昭光,郭庆来.多能流能量管理研究:挑战与展望[J].电力系统自动化,2016,40(15):1-8+16.]。因而针对热网、冷网等其他能源网络的状态估计研究相对较少[参见文献8:董今妮,孙宏斌,郭庆来,等.热电联合网络状态估计[J].电网技术,2016,40(06):1635-1641.]。文献[8]提出了一种基于加权最小二乘法的电-热耦合系统状态估计方法,具有较高的收敛性;文献[参见文献9:Fang T,Lahdelma R.State estimation of district heating network based on customermeasurements[J].Applied Thermal Engineering,2014,73(01):1211–1221.9]提出了一种基于用户端数据的热网状态估计方法,但该方法不存在量测量冗余,与传统电力系统状态估计存在差异,且估计精度较低;文献[参见文献10:陈艳波,姚远,杨晓楠,等.面向电-热综合能源系统的双线性抗差状态估计方法[J].电力自动化设备,2019,39(08):47-54.]提出了一种面向电-热耦合系统的双线性抗差状态估计方法,对于不良数据具有较好的辨识能力;文献[参见文献11:郑顺林,刘进,陈艳波,等.基于加权最小绝对值的电-气综合能源系统双线性抗差状态估计[J].电网技术,2019,43(10):3733-3744.]提出了一种基于加权最小绝对值的电-气综合能源系统双线性抗差状态估计;文献[参见文献12:董今妮,孙宏斌,郭庆来,等.面向能源互联网的电–气耦合网络状态估计技术[J].电网技术,2018,42(02):400-408.]建立针对复杂气网的稳态状态估计模型,提出了一种电–气耦合网络状态估计方法。上述文献提出了一些将热网和气网纳入状态估计的可行性方法,但仍存在耦合约束较为复杂、需要进行高维非线性计算等问题。
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