一种综合能源系统抗差状态估计方法及装置

摘要

本申请公开了一种综合能源系统抗差状态估计方法及装置，方法包括：根据管道冷水水流量和冷网节点温度构建供冷系统模型，并根据供冷系统模型求取节点冷功率；根据预置供冷消耗电功率、预置供热消耗电功率进行冷热电耦合分析，得到耦合功率；分别根据冷网状态变量和节点冷功率构建冷网量测方程，根据热网状态变量和预置节点热功率构建热网量测方程，根据电网状态变量构建电网量测方程；基于预置抗差估计算法，通过冷网量测方程、热网量测方程、电网量测方程和耦合功率进行状态估计，得到状态估计值。解决了现有技术在解决冷热电联产过程中存在多能源耦合问题，导致综合能源系统无法实现安稳运行的技术问题。

说明书

技术领域

本申请涉及综合能源系统领域，尤其涉及一种综合能源系统抗差状态估计方法及装置。

背景技术

冷热电联产(Combine cooling-heating and power，CCHP)是既产电又产热又产冷的先进能源利用形式。CCHP能够对能源进行梯级利用，将发电后产生的余热进一步利用从而提高能源的综合利用率，可以降低能源消耗，提高空气质量，节约用地，提高供热质量，便于能源综合利用。CCHP型微网将微电网和冷热电联产相结合形成综合能源系统，通过多种形式能源的互补，提高能源的复杂程度，保证系统内部的鲁棒性，通过不同形式能源间的耦合关系削弱随机性对系统的影响。

在传统能源系统中，各类能源耦合不紧，不同能源系统相对独立导致能源整体利用效率低下。随着能源和环境问题的日益严峻，为提高能源的利用率和可再生能源的消纳能力以及对多类能力互补融合，综合能源系统应运而生，但随之而来多类能量流系统耦合的关系使得能量管理更为复杂。传统单能流系统的模型、分析、控制方法已经无法求解多能流耦合下的系统，需要深入研究新的模型和方法，发挥多能流的协同作用，避免耦合带来的不利影响。电网的状态估计是一个较为成熟的研究领域，通常利用SCADA装置提供冗余实时量测数据，可以为电网提供实时模型和一致状态解，为后续电网调度决策提供支持。但随着综合能源的发展，传统的电网状态估计已经无法满足多种能源之间耦合关系的建模分析及控制。

发明内容

本申请提供了一种综合能源系统抗差状态估计方法及装置，用于解决现有技术在解决冷热电联产过程中存在多能源耦合问题，导致综合能源系统无法实现安稳运行的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种综合能源系统抗差状态估计方法，包括：

根据管道冷水水流量和冷网节点温度构建供冷系统模型，并根据所述供冷系统模型求取节点冷功率；

根据预置供冷消耗电功率、预置供热消耗电功率进行冷热电耦合分析，得到综合能源系统循环水泵负荷节点的电力负荷的耦合功率；

分别根据冷网状态变量和所述节点冷功率构建冷网量测方程，根据热网状态变量和预置节点热功率构建热网量测方程，根据电网状态变量构建电网量测方程，所述预置节点热功率根据预置热力系统模型求得；

基于预置抗差估计算法，通过所述冷网量测方程、所述热网量测方程、所述电网量测方程和所述耦合功率进行状态估计，得到状态估计值，所述预置抗差估计算法根据测点正常约束和量测值偏差约束进行状态估计。

优选地，所述根据管道冷水水流量和冷网节点温度构建供冷系统模型，并根据所述供冷系统模型求取节点冷功率，之前还包括：

根据节点水流量构建水力相关方程，所述水力相关方程包括流量连续方程、水头损失方程和回路压降方程。

优选地，所述根据预置供冷消耗电功率、预置供热消耗电功率进行冷热电耦合分析，得到综合能源系统循环水泵负荷节点的电力负荷的耦合功率，包括：

根据供冷工况计算循环水泵消耗的功率，得到预置供冷消耗电功率；

根据供热工况计算循环水泵消耗的功率，得到预置供热消耗电功率；

结合所述预置供冷消耗电功率、所述预置供热消耗电功率和预置电网消耗电功率计算综合能源系统循环水泵的负荷节点的电力负荷，得到耦合功率。

优选地，所述基于预置抗差估计算法，通过所述冷网量测方程、所述热网量测方程、所述电网量测方程和所述耦合功率进行状态估计，得到状态估计值，包括：

根据所述冷网量测方程进行冷网状态估计，得到冷网状态估计值；

根据所述热网量测方程进行热网状态估计，得到热网状态估计值；

根据所述冷网状态估计值和所述热网状态估计值更新所述耦合功率；

根据所述电网量测方程和更新后的耦合功率进行电网状态估计，得到电网状态估计值；

采用预置抗差估计算法根据所述电网状态估计值进行状态估计优化，得到状态估计值。

优选地，所述基于预置抗差估计算法，通过所述冷网量测方程、所述热网量测方程、所述电网量测方程和所述耦合功率进行状态估计，得到状态估计值，之后还包括：

对状态估计过程进行综合评价，所述综合评价包括抗差估计目标函数均值评价、量测误差统计评价和估计误差统计评价。

本申请第二方面提供了一种综合能源系统抗差状态估计装置，包括：

第一构建模块，用于根据管道冷水水流量和冷网节点温度构建供冷系统模型，并根据所述供冷系统模型求取节点冷功率；

耦合分析模块，用于根据预置供冷消耗电功率、预置供热消耗电功率进行冷热电耦合分析，得到综合能源系统循环水泵负荷节点的电力负荷的耦合功率；

第二构建模块，用于分别根据冷网状态变量和所述节点冷功率构建冷网量测方程，根据热网状态变量和预置节点热功率构建热网量测方程，根据电网状态变量构建电网量测方程，所述预置节点热功率根据预置热力系统模型求得；

状态估计模块，用于基于预置抗差估计算法，通过所述冷网量测方程、所述热网量测方程、所述电网量测方程和所述耦合功率进行状态估计，得到状态估计值，所述预置抗差估计算法根据测点正常约束和量测值偏差约束进行状态估计。

优选地，还包括：

第三构建模块，用于根据节点水流量构建水力相关方程，所述水力相关方程包括流量连续方程、水头损失方程和回路压降方程。

优选地，所述耦合分析模块，包括：

第一计算子模块，用于根据供冷工况计算循环水泵消耗的功率，得到预置供冷消耗电功率；

第二计算子模块，用于根据供热工况计算循环水泵消耗的功率，得到预置供热消耗电功率；

耦合计算子模块，用于结合所述预置供冷消耗电功率、所述预置供热消耗电功率和预置电网消耗电功率计算综合能源系统循环水泵的负荷节点的电力负荷，得到耦合功率。

优选地，所述状态估计模块，包括：

冷网子估计模块，用于根据所述冷网量测方程进行冷网状态估计，得到冷网状态估计值；

热网子估计模块，用于根据所述热网量测方程进行热网状态估计，得到热网状态估计值；

更新子模块，用于根据所述冷网状态估计值和所述热网状态估计值更新所述耦合功率；

电网估计子模块，用于根据所述电网量测方程和更新后的耦合功率进行电网状态估计，得到电网状态估计值；

估计优化模块，用于采用预置抗差估计算法根据所述电网状态估计值进行状态估计优化，得到状态估计值。

优选地，还包括：

评价模块，用于对状态估计过程进行综合评价，所述综合评价包括抗差估计目标函数均值评价、量测误差统计评价和估计误差统计评价。

从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：

本申请中，提供了一种综合能源系统抗差状态估计方法，包括：根据管道冷水水流量和冷网节点温度构建供冷系统模型，并根据供冷系统模型求取节点冷功率；根据预置供冷消耗电功率、预置供热消耗电功率进行冷热电耦合分析，得到综合能源系统循环水泵负荷节点的电力负荷的耦合功率；分别根据冷网状态变量和节点冷功率构建冷网量测方程，根据热网状态变量和预置节点热功率构建热网量测方程，根据电网状态变量构建电网量测方程，预置节点热功率根据预置热力系统模型求得；基于预置抗差估计算法，通过冷网量测方程、热网量测方程、电网量测方程和耦合功率进行状态估计，得到状态估计值，预置抗差估计算法根据测点正常约束和量测值偏差约束进行状态估计。

本申请提供的综合能源系统抗差状态估计方法，在多能源系统中增加了供冷系统建模，根据不同的能源系统消耗的功率就可以将冷热电联系在一起进行分析，即冷热电耦合分析，得到系统中电力负荷的耦合功率；接着根据冷热电的这种关联关系可以进行综合能源的状态分析甚至计算，在根据多种能源系统构建的量测方程进行状态估计的过程中，采用改进的抗差估计算法可以使得状态估计结果更加准确，且求解效率更高。本申请针对综合能源系统的耦合以及状态估计过程进行调整改进，从而解决了现有技术在解决冷热电联产过程中存在多能源耦合问题，导致综合能源系统无法实现安稳运行的技术问题。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种综合能源系统抗差状态估计方法的一个流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种综合能源系统抗差状态估计方法的另一个流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种综合能源系统抗差状态估计装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

为了便于理解，请参阅图1，本申请提供的一种综合能源系统抗差状态估计方法的实施例，包括：

步骤101、根据管道冷水水流量和冷网节点温度构建供冷系统模型，并根据供冷系统模型求取节点冷功率。

需要说明的是，现有技术中多考虑的是供热系统的模型，还未将供冷系统加入综合能源系统的分析中，供冷系统与供热系统存在一定的相似情况，同样需要考虑不同节点的温度以及相关水流量等情况，进行综合分析计算后才能得到不同节点的冷功率。节点冷功率是指供冷情况下每个节点注入的冷功率大小。冷水水流量则包括管道中水流量，也包括流过节点的水流量；冷网节点温度包括管道节点首端和末端的节点温度。本实施例中同样需要热力系统建模，但可以借鉴现有技术的建模方式，在此不再赘述其具体过程。

步骤102、根据预置供冷消耗电功率、预置供热消耗电功率进行冷热电耦合分析，得到综合能源系统循环水泵负荷节点的电力负荷的耦合功率。

需要说明的是，预置供热消耗电功率是预置热力系统的热消耗功率，包括供热节点的电功率消耗，或者说是供热过程循环水泵消耗的电功率。预置供冷消耗电功率则是供冷系统模型的冷消耗功率，包括供冷节点的电功率消耗，或者是供冷过程循环水泵消耗的电功率。冷热电耦合分析是考虑综合能源负荷系统负荷节点的冷水和热水流量，计算出负荷侧和源侧的循环水泵消耗的电功率，得到电力负荷，也就是耦合功率，这是冷热电之间的关联因素，通过这一关联可以调整系统的状态，得到更加准确的状态估计值。

步骤103、分别根据冷网状态变量和节点冷功率构建冷网量测方程，根据热网状态变量和预置节点热功率构建热网量测方程，根据电网状态变量构建电网量测方程，预置节点热功率根据预置热力系统模型求得。

需要说明的是，冷网状态变量指的是冷网节点压强和节点送风温度或者节点回风温度等参数；热网状态变量指的是热网节点压强和节点供热温度或者节点回热温度等参数；电网状态变量指的是电压幅值和相角等参数。预置节点热功率是指供热情况下每个节点注入的冷功率大小。预置热力系统模型的构建过程可以参照现有技术，在此不再赘述。

步骤104、基于预置抗差估计算法，通过冷网量测方程、热网量测方程、电网量测方程和耦合功率进行状态估计，得到状态估计值，预置抗差估计算法根据测点正常约束和量测值偏差约束进行状态估计。

需要说明的是，与现有的抗差估计算法相比，本实施例中的抗差估计算法包括两种不同的约束，一种是测点正常约束，一种是量测值偏差约束；通过改进的抗差估计算法进行状态估计，得到的估计结果更加符合实际情况，更具有说服力。而且，本实施例中通过冷网量测方程、热网量测方程和电网量测方程进行状态估计，能够有效抑制强相关的多项不良数据，从而具有良好的抗差性。

本申请实施例提供的综合能源系统抗差状态估计方法，在多能源系统中增加了供冷系统建模，根据不同的能源系统消耗的功率就可以将冷热电联系在一起进行分析，即冷热电耦合分析，得到系统中电力负荷的耦合功率；接着根据冷热电的这种关联关系可以进行综合能源的状态分析甚至计算，在根据多种能源系统构建的量测方程进行状态估计的过程中，采用改进的抗差估计算法可以使得状态估计结果更加准确，且求解效率更高。本申请实施例针对综合能源系统的耦合以及状态估计过程进行调整改进，从而解决了现有技术在解决冷热电联产过程中存在多能源耦合问题，导致综合能源系统无法实现安稳运行的技术问题。

为了便于理解，请参阅图2，本申请提供了一种综合能源系统抗差状态估计方法的另一个实施例，包括：

步骤201、根据节点水流量构建水力相关方程，水力相关方程包括流量连续方程、水头损失方程和回路压降方程。

需要说明的是，流量连续方程描述的是水力模型中流入某节点的水流量等于流出该节点的水流量与该节点消耗/注入水流量之和：

∑m

其中，∑m

水头损失方程描述的是流过每条管道内水流量与该管道产生的水压损失的关系，沿程水头损失表示为：

其中，

回路压降方程描述的是闭合环路中，各管道水压损失代数和为0，即：

∑p

可以理解的是，上述节点的水流量或者管道水流量都可以是供热工况下的热水水流量，也可以是供冷工况下的冷水水流量。

步骤202、根据管道冷水水流量和冷网节点温度构建供冷系统模型，并根据供冷系统模型求取节点冷功率。

需要说明的是，供冷部分的终端一般采用风机盘管将冷水从冷源传递到负荷端，冷水通过风机盘管传递热量后，温度升高，再经回水管网送回风源重新制冷。供冷系统模型的构建涉及到的物理量包括冷网节点温度，例如节点供冷温度和节点回风温度。具体的供冷系统模型可以表示为：

其中，

步骤203、根据供冷工况计算循环水泵消耗的功率，得到预置供冷消耗电功率。

步骤204、根据供热工况计算循环水泵消耗的功率，得到预置供热消耗电功率。

步骤205、结合预置供冷消耗电功率、预置供热消耗电功率和预置电网消耗电功率计算综合能源系统循环水泵的负荷节点的电力负荷，得到耦合功率。

需要说明的是，不论是供冷还是供热系统，液体的流动需要循环水泵的推动，循环水泵消耗电网中的电能，从而在水管网络中提供扬程，实现液体在水管网络中的循环。具体的供冷系统冷源侧/负荷侧的循环水泵的运行需要电功率为：

其中，

供热系统的负荷侧的循环水泵的运行需要的电功率为：

其中，

考虑综合能源负荷系统中负荷节点的冷水和热水的水流量，进而计算出负荷侧和源侧的循环水泵消耗的电功率，具体的电力负荷表示为：

其中，P

步骤206、分别根据冷网状态变量和节点冷功率构建冷网量测方程，根据热网状态变量和预置节点热功率构建热网量测方程，根据电网状态变量构建电网量测方程，预置节点热功率根据预置热力系统模型求得。

需要说明的是，对于冷热电耦合的系统，其量测方程可以抽象的描述为：

其中，Z

目前电力系统量测量通常通过SCADA系统获取量测量，通常包括节点的有功和无功注入，支路两端的有功和无功潮流；具体可以表示为z

δ＝θ

其中，i,j＝1,2,……,n

热力系统中选取的热网状态变量x

其中，

供冷系统中的冷网状态变量x

其中，

步骤207、根据冷网量测方程进行冷网状态估计，得到冷网状态估计值。

步骤208、根据热网量测方程进行热网状态估计，得到热网状态估计值。

步骤209、根据冷网状态估计值和热网状态估计值更新耦合功率。

步骤210、根据电网量测方程和更新后的耦合功率进行电网状态估计，得到电网状态估计值。

步骤211、采用预置抗差估计算法根据电网状态估计值进行状态估计优化，得到状态估计值。

需要说明的是，热网和冷网得到的状态估计值即为热网流量和冷网流量，这些值能够确认循环水泵的扬程和电功率，从而影响冷热电耦合过程中的耦合功率。具体的，由于通过预测得到冷负荷与热负荷的虚拟量测数据误差较大，通过对冷网和热网进行状态估计可测得冷网与热网内部的流量；通过计算循环水泵的电功率来解决耦合功率的问题，并更新电网耦合功率。为了明确更新后状态估计相较于上一次的估计更加准确，采用基于不确定测度的最小二乘和绝对值(WLSAV)法进行状态估计，计算状态估计值的偏差。

在采用测量不确定度的最大正常测点率进行状态估计时，以测点的概率应该保证测点正常率最大，若是量测真实值在区间[Z

其中，U

那么正常测点最高为目标函数的理想模型为：

使用传统的WLS收敛速度快，但是其本身不具有抗差性，尝尝需要在WLS后加上一个基于残差的不良数据辨识环节，且WLS的收敛能力较差，因此，本实施例中提出了改进的估计算法，即WLSAV：

其中，z为冷热点量测向量，x为冷热电状态向量，r为冷热电量测误差向量，h为冷热电量测表达式，r

WLSAV的估计算法虽然处处连续，但是在0处不可导，无法直接用基于梯度的方法求解，需要引入辅助变量，得到连续可到的WLSAV等价模型，具体过程为：引入变量ξ∈R

其中，

引入非负松弛变量l和h，且l,h∈R

引入u和v，且u,v∈R

其中，u∈u,v∈v。

得到的基于不确定理论下以测点正常量和量测值偏离估计最小为目标的理想目标函数为：

将多目标规划问题等价为分层序列下分布的两个目标规划问题，首先以测点正常数量最多为目标进行求解，然后再以得到的正常测点集作为约束，以量测估计值偏离量最小为目标进行求解，可以采用内点法对模型求解，改进后的估计算法能够抑制相关数据之间的影响，增强抗差性。求解的状态估计结果中包括电网所有节点的相角估计值，冷热网中所有节点的压强估计值和相关温度值。

步骤212、对状态估计过程进行综合评价，综合评价包括抗差估计目标函数均值评价、量测误差统计评价和估计误差统计评价。

需要说明的是，上述状态估计效果的优劣可以通过评价手段衡量，本实施例主要通过三种不同的方式进行评价，即目标函数均值，量测误差统计和估计误差统计等评价。首先是目标函数均值，此处的目标函数也就是上述求得的理想目标函数J，对其求均值：

其中，

其次是量测误差统计值：

其中，S

最后是估计误差统计值：

通过

为了便于理解，请参阅图3，本申请还提供了一种综合能源系统抗差状态估计装置的一个实施例，包括：

第一构建模块301，用于根据管道冷水水流量和冷网节点温度构建供冷系统模型，并根据供冷系统模型求取节点冷功率；

耦合分析模块302，用于根据预置供冷消耗电功率、预置供热消耗电功率进行冷热电耦合分析，得到综合能源系统循环水泵负荷节点的电力负荷的耦合功率；

第二构建模块303，用于分别根据冷网状态变量和节点冷功率构建冷网量测方程，根据热网状态变量和预置节点热功率构建热网量测方程，根据电网状态变量构建电网量测方程，预置节点热功率根据预置热力系统模型求得；

状态估计模块304，用于基于预置抗差估计算法，通过冷网量测方程、热网量测方程、电网量测方程和耦合功率进行状态估计，得到状态估计值，预置抗差估计算法根据测点正常约束和量测值偏差约束进行状态估计。

进一步地，还包括：

第三构建模块305，用于根据节点水流量构建水力相关方程，水力相关方程包括流量连续方程、水头损失方程和回路压降方程。

进一步地，耦合分析模块302，包括：

第一计算子模块3021，用于根据供冷工况计算循环水泵消耗的功率，得到预置供冷消耗电功率；

第二计算子模块3022，用于根据供热工况计算循环水泵消耗的功率，得到预置供热消耗电功率；

耦合计算子模块3023，用于结合预置供冷消耗电功率、预置供热消耗电功率和预置电网消耗电功率计算综合能源系统循环水泵的负荷节点的电力负荷，得到耦合功率。

进一步地，状态估计模块304，包括：

冷网子估计模块3041，用于根据冷网量测方程进行冷网状态估计，得到冷网状态估计值；

热网子估计模块3042，用于根据热网量测方程进行热网状态估计，得到热网状态估计值；

更新子模块3043，用于根据冷网状态估计值和热网状态估计值更新耦合功率；

电网估计子模块3044，用于根据电网量测方程和更新后的耦合功率进行电网状态估计，得到电网状态估计值；

估计优化模块3045，用于采用预置抗差估计算法根据电网状态估计值进行状态估计优化，得到状态估计值。

进一步地，还包括：

评价模块306，用于对状态估计过程进行综合评价，综合评价包括抗差估计目标函数均值评价、量测误差统计评价和估计误差统计评价。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以通过一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：Random Access Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。