[发明专利]一种电-热综合能源系统不良数据处理方法及装置

说明书

本发明公开了一种电‑热综合能源系统不良数据处理方法及装置，该方法包括以下步骤：利用历史量测数据和最小二乘法，分别计算从支路量测到节点注入量测的线性映射矩阵以及从节点注入量测到支路量测的线性映射矩阵；分别计算四个不良数据辨识指标，并根据辨识指标的值辨识出不良数据的具体位置；辨识得到不良数据所在位置后，利用剩余正确量测数据以及最小二乘法实现对不良数据的替换。算例分析表明，当前量测断面不良数据检测与替换方法对电‑热综合能源系统具有良好的适应性。仿真算例验证了所提方法具有较高的不良数据辨识精度，以及较高的不良数据替换精度，适合于大规模网络的在线应用。

技术领域

本发明属于电-热综合能源系统调度自动化技术领域，具体涉及一种电-热综合能源系统不良数据处理方法及装置。

背景技术

热电联产(combined heat and power,CHP)技术的广泛应用使得电力系统和热网这两个原本独立的系统耦合在了一起。电-热综合能源系统(integrated electricity-heat system,IEHS)的概念也引发了对IEHS状态估计(state estimation,SE)方法的讨论。IEHS状态估计的进行依赖于对IEHS当前断面量测数据的采集，而在量测数据采集和通讯过程中，可能会存在不良数据，这些不良数据将严重影响IEHS状态估计的整体精度。为解决不良数据造成的IEHS状态估计精度下降的问题，结合电力系统抗差状态估计的经验，提出了多种IEHS抗差状态估计方法。这类方法往往由状态估计算法自身提供抗差性，并未对当前断面的不良数据进行辨识与处理。需要提出一种IEHS当前量测断面的不良数据辨识与替代方法，实现对当前断面不良数据的清洗，提升当前断面的量测准确率，进而保证IEHS状态估计的整体估计精度。

发明内容

本发明所为了解决背景技术中存在的技术问题，目的在于提供了一种电-热综合能源系统不良数据处理方法及装置，实现对当前断面不良数据的清洗，提升当前断面的量测准确率，进而保证IEHS状态估计的整体估计精度。

为了解决技术问题，本发明的技术方案是：

一种电-热综合能源系统不良数据处理方法，所述方法包括：

对历史量测数据利用最小二乘法，分别计算从支路量测到节点注入量测的线性映射矩阵K以及从节点注入量测到支路量测的线性映射矩阵T；

基于线性映射矩阵K和线性映射矩阵T，分别计算多个不良数据辨识指标，并根据多个不良数据辨识指标的值辨识出不良数据的精确位置；

基于所述精确位置，利用预设的剩余正确量测数据以及最小二乘法实现对不良数据的替换。

进一步，所述不良数据辨识指标包括：不良数据辨识指标α_Lp，不良数据辨识指标β_Lp，不良数据辨识指标α_Ip和不良数据辨识指标β_Ip。

进一步，所述对历史量测数据利用最小二乘法，分别计算从支路量测到节点注入量测的线性映射矩阵K以及从节点注入量测到支路量测的线性映射矩阵T，具体包括：

对历史量测量进行分类，形成历史支路量测量和历史节点注入量测量，所述支路量测P_L包括：电力系统支路有功功率量测量P_ij以及热力系统支路流量m_ij；所述节点注入量测P_I包括：电力系统节点注入有功量测量P_i以及热力系统节点注入流量m_qi；

支路量测量与节点注入量测量之间满足如下关系：

其中，K为从支路量测量到节点注入量测量的线性映射矩阵；T为从节点注入量测量到支路量测量的线性映射矩阵；