CN110619487A - 一种基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法 - Google Patents

一种基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于卡尔曼滤波的电‑气‑热耦合网络动态状态估计方法，属于电力系统分析和监测技术领域，为解决现有电‑气‑热耦合网络动态状态估计存在的问题，本发明采用基于卡尔曼滤波的电‑气‑热耦合网络的状态估计全局一致算法进行动态状态估计，根据电力网络、天然气网络以及热力网络的动态性速度不同，为三个子网络赋予不同的时间尺度，而在进行快速系统的状态估计时，将慢速系统视为稳态。并且对于热能网络的动态状态估计获得的新的热负荷与温度状态量，又为下一次水力网络的状态估计提供了新的数据来源。

Description

一种基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法
技术领域
本发明涉及一种动态状态估计方法，具体而言，尤其涉及一种基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法。
背景技术
随着能源互联网以及热电联产的迅速发展，电力网络、天然气网络以及热力网络的耦合越来越紧密，传统的电力系统状态估计方法已经无法适应目前电力系统的运行环境，虽然近两年有部分电-气-热耦合网络静态状态估计方法，但是目前如何实现电-气-热耦合网络动态状态估计的问题仍未被解决。
电-气-耦合网络各个子网络动态响应时间长短有很大差异。电力网络具有最小的惯性，传输速度极快，可接近于光速，其时间尺度一般为秒级。相比于电力网络，天然气网络具有一定的延时性，其时间尺度通常为分钟级甚至为小时级。热力网络的传输速度比天然气网络更慢，因此如果对电-气-耦合网络各个子网络采用统一时间尺度进行动态状态估计，如果以动态变化最快的电力网络的时间尺度为标准的话，那么天然气网络以及热力网络的动态性在该时间尺度下基本可以忽略不计，此时若进行统一时间尺度的动态状态估计，会产生大量无作用的计算，导致状态估计算法的效率降低。同样的，若以热力网络和天然气网络的时间尺度作为标准进行统一的动态状态估计，那么在该时间尺度下电网的动态性难以体现，导致状态估计算法的精度降低。
相比于电力网络与天然气网络，热力网络需要以水为载体才能实现对热力的传输，因此热力网络实际可以解耦为热能网络以及水力网络两部分，对于水力网络，压力(和流量)变化在水力网络中的传播速度比热能网络中温度变化快1000倍左右，因为压力波以大约1200m/s的声速在水中传播，而热能网络中，温度的变化的速度是接近于水流速的。但是，从实际运行与系统优化调度的角度来看与温度变化即热能的动态相比，网络中的流量动态的重要性较小，所以，对于热力网络中水力网络的状态估计的动态性要求也比较小。由于对热力网络中个状态量的动态性要求是不一样的，如果直接采用传统的方法对热力网络进行全动态的状态估计，会导致计算的复杂性与计算耗时过高。
发明内容
根据上述提出的技术问题，而提供一种基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法。本发明采用基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络的状态估计全局一致算法进行动态状态估计，根据电力网络、天然气网络以及热力网络的动态性速度不同，为三个子网络赋予不同的时间尺度，而在进行快速系统的状态估计时，将慢速系统视为稳态。并且对于热能网络的动态状态估计获得的新的热负荷与温度状态量，又为下一次水力网络的状态估计提供了新的数据来源。
本发明采用的技术手段如下：
一种基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法，包括如下步骤：
S1、初始化数据，定义tend为算法结束时间，te、tg、th分别为电力网络、天然气网络、热力网络状态估计的时间轴，Δte、Δtg、Δth分别为电力网络、天然气网络、热力网络状态估计每次动态状态更新的时间尺度，令te＝tg＝th＝0；
S2、估计热力网络的动态状态，并根据此刻情况执行电-气-热耦合网络动态状态估计全局一致算法，以保证耦合网络动态状态估计结果的全局一致性，令th＝th+Δth；
S3、判断是否tg≥th，若是，则返回步骤S2；若否，则执行步骤S4；
S4、估计天然气网络的动态状态，并根据此刻情况执行电-气-热耦合网络动态状态估计全局一致算法，以保证耦合网络动态状态估计结果的全局一致性，令tg＝tg+Δtg；
S5、判断是否te≥tg，若是，则返回步骤S4；若否，则执行步骤S6；
S6、估计电力网络的动态状态，并根据此刻情况执行电-气-热耦合网络动态状态估计全局一致算法，以保证耦合网络动态状态估计结果的全局一致性，令tg＝tg+Δtg；
S7、判断是否te≥tend，若是，则结束算法；若否，则返回步骤S5。
进一步地，所述步骤S2中估计热力网络的动态状态，具体为：
S21、将热力网络解耦为热能网络以及水力网络两部分并分别进行动态状态估计和静态状态估计；
S22、初始化时间参数，定义tw、tr为水力网络、热能网络状态估计的时间轴，tendh为算法结束时间，Δtw、Δtr为水力网络、热能网络状态估计每次动态状态更新的时间尺度，令tw＝tr＝0；
S23、对于水力网络，通过以Δtw为周期的基于加权最小二乘法的静态状态估计算法，更新水力网络的状态值，且在两次水力网络状态估计之间，假设水力网络的状态是静态稳定的，令tw＝tw+Δtw；
S24、对于热能网络，其状态量包括供水温度回水温度热负荷将水力网络状态估计获得的状态值节点压力与流量视为已知静态量，通过基于卡尔曼滤波的动态状态估计算法，更新热能网络状态值，令tr＝tr+Δtr；
S25、判断是否tr≥tendh，若是，则结束算法；若否，则返回步骤S26；
S26、判断是否tr≥tw，若是，则返回步骤S23；若否，则执行步骤S24。
进一步地，所述加权最小二乘法的静态状态估计算法，具体公式如下：
式中，zw表示热力网络的状态量，包括节点压力流量供水温度回水温度以及热负荷xw表示水力网络的状态量，包括节点压力与流量h(·)表示热力网络的量测函数，由网络的拓扑结构决定；
所述卡尔曼滤波的动态状态估计算法，其动态方程和量测方程具体如下：
xk＝Fkxk-1+Bkuk+wk
zk＝Hkxk+vk
式中，xk表示系统的状态向量，zk表示系统的量测向量，Fk表示系统状态转移矩阵，Bk表示外部控制矩阵，uk表示外部控制向量，wk表示系统误差，方差阵为Qk，wk～N(0，Qk)；vk表示量测误差，方差阵为Rk，vk～N(0，Rk)。
进一步地，所述卡尔曼滤波的动态状态估计算法还包括预测步骤和更新步骤；
所述预测步骤的具体公式如下：
Pk＝FkPk-1Fk+Qk
式中，表示被估计网络tk-1时刻的最佳估计值，Pk-1表示被估计网络tk-1时刻的估计值的协方差矩阵；
所述更新步骤的具体公式如下：
P′k＝Pk-KHkPk
其中，为系统tk时刻的最佳估计值，为相应的协方差矩阵；K为卡尔曼增益，Hk为系统量测矩阵，Rk为系统量测误差的方差矩阵；和Pk分别为系统tk时刻的预测状态值，为系统的量测数据。
进一步地，所述电-气-热耦合网络动态状态估计全局一致算法，具体分为如下三种情况：
情况一：tk时刻，当只进行电力网络状态估计，未达到天然气网络以及热力网络更新所需的时间跨度要求时，对于电力网络，天然气网络以及热力网络都是慢速系统，此时天然气网络、热力网络的状态量都是稳态恒定的，此时，将天然气网络以及热力网络与电力网络耦合的状态值直接作为稳态量代入到电力网络的状态估计中；
情况二：tk时刻，当进行天然气网络状态估计，未达到热力网络更新所需的时间跨度要求时，由于电力网络动态状态估计间时间跨度远小于天然气网络，需要进行电力网络状态估计，对于天然气网络，电力网络属于快速系统，热力网络属于慢速系统，此时，将热力网络视为稳定状态，直接将热力网络的静态数据代入到天然气网络的状态估计中；
情况三：tk时刻，当进行热力网络状态估计时，由于热力网络状态估计的时间尺度要远大于电力网络与天然气网络，需要进行电力网络与天然气网络的状态估计，对于热力网络，电力网络与天然气网络均属于快速系统，将热力网络解耦为热能网络与水力网络，水力网络只做定期的静态状态估计，所以热力网络与电力网络与天然气网络的耦合较弱，此时，进行热力网络的状态估计，并根据状态估计结果更新热力网络的数据，将热力网络视为静态并按照情况二处理电力网络与天然气网络。
进一步地，，所述情况二中，由于无法将电力网络也视为稳定状态，且在慢速系统进行状态估计时，快速系统也要同时进行状态估计，此时的处理方式如下：
步骤一：利用tk-1时刻的气网数据，计算与作为电网状态估计的控制向量；
步骤二：进行电网状态估计，根据状态估计结果计算潮流获得CHP机组产电功率与天然气网络中压缩机功率结合热网数据求得
步骤三：经过步骤一以及步骤二的相互作用，得到将作为预测步的控制向量，进行天然气网络状态估计，并根据状态估计结构计算出与
步骤四：判断是否若是，则表示此时状态估计结果符合全局一致性要求；若否，则将与替换为与作为控制向量代入到电力网络的状态估计中，重复步骤二。
较现有技术相比，本发明具有以下优点：
1、本发明提供的基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法，其状态估计合格率为99％，算法的平均运算时间为0.00126s，现有的估计方法，其平均运算时间为0.0324s。
2、本发明提供的基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法，其中热力网络的状态估计部分将热力网络解耦为热能网络和水力网络，根据不同的网络特性分别进行动态状态估计和静态状态估计，在保证估计动态性的同时简化了算法，提升了算法的效率。
3、本发明提供的基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法充分考虑了不同子系统间的相互作用，并提出全局一致性算法，在保证计算效率的同时令电-气-热耦合网络状态估计的结果具有全局一致性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的多时间尺度状态估计流程图。
图2为本发明实施例提供的热力网络的准动态状态估计流程图。
图3为本发明实施例提供的基于卡尔曼滤波原理的状态估计流程图。
图4为本发明实施例提供的电-气-热耦合网络间相互作用与状态估计的全局一致性示意图。
图5为本发明实施例提供的电-气-热耦合网络的状态估计全局一致算法中情况一的示意图。
图6为本发明实施例提供的电-气-热耦合网络的状态估计全局一致算法中情况二的示意图。
图7为本发明实施例提供的电-气-热耦合网络的状态估计全局一致算法中情况三的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
如图1所示，本发明提供了一种基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法，包括如下步骤：
S1、初始化数据，定义tend为算法结束时间，te、tg、th分别为电力网络、天然气网络、热力网络状态估计的时间轴，Δte、Δtg、Δth分别为电力网络、天然气网络、热力网络状态估计每次动态状态更新的时间尺度，令te＝tg＝th＝0；在快速系统进行状态估计时，可以假设其他慢速系统是处于稳定状态的；
S2、估计热力网络的动态状态，并根据此刻情况执行电-气-热耦合网络动态状态估计全局一致算法，以保证耦合网络动态状态估计结果的全局一致性，令th＝th+Δth；
S3、判断是否tg≥th，若是，则返回步骤S2；若否，则执行步骤S4；
S4、估计天然气网络的动态状态，并根据此刻情况执行电-气-热耦合网络动态状态估计全局一致算法，以保证耦合网络动态状态估计结果的全局一致性，令tg＝tg+Δtg；
S5、判断是否te≥tg，若是，则返回步骤S4；若否，则执行步骤S6；
S6、估计电力网络的动态状态，并根据此刻情况执行电-气-热耦合网络动态状态估计全局一致算法，以保证耦合网络动态状态估计结果的全局一致性，令tg＝tg+Δtg；
S7、判断是否te≥tend，若是，则结束算法；若否，则返回步骤S5。
作为本发明优选的实施方式，由于对热力网络中个状态量的动态性要求是不一样的，如果直接采用传统的方法对热力网络进行全动态的状态估计，会导致计算的复杂性与计算耗时过高。为了解决此问题，如图2所示，步骤S2中估计热力网络的动态状态，具体为：
S21、将热力网络解耦为热能网络以及水力网络两部分并分别进行动态状态估计和静态状态估计；
S22、初始化时间参数，定义tw、tr为水力网络、热能网络状态估计的时间轴，tendh为算法结束时间，Δtw、Δtr为水力网络、热能网络状态估计每次动态状态更新的时间尺度，令tw＝tr＝0；
S23、对于水力网络，通过以Δtw为周期的基于加权最小二乘法的静态状态估计算法，更新水力网络的状态值，且在两次水力网络状态估计之间，假设水力网络的状态是静态稳定的，令tw＝tw+Δtw；所述加权最小二乘法的静态状态估计算法，具体公式如下：
式中，zw表示热力网络的状态量，包括节点压力流量供水温度回水温度以及热负荷xw表示水力网络的状态量，包括节点压力与流量h(·)表示热力网络的量测函数，由网络的拓扑结构决定；
S24、对于热能网络，其状态量包括供水温度回水温度热负荷将水力网络状态估计获得的状态值节点压力与流量视为已知静态量，通过基于卡尔曼滤波的动态状态估计算法，更新热能网络状态值，令tr＝tr+Δtr；所述卡尔曼滤波的动态状态估计算法，其动态方程和量测方程具体如下：
xk＝Fkxk-1+Bkuk+wk
zk＝Hkxk+vk
式中，xk表示系统的状态向量，zk表示系统的量测向量，Fk表示系统状态转移矩阵，Bk表示外部控制矩阵，uk表示外部控制向量，wk表示系统误差，方差阵为Qk，wk～N(0，Qk)；vk表示量测误差，方差阵为Rk，vk～N(0，Rk)。
S25、判断是否tr≥tendh，若是，则结束算法；若否，则返回步骤S26；
S26、判断是否tr≥tw，若是，则返回步骤S23；若否，则执行步骤S24。
作为本发明优选的实施方式，如图3所示，卡尔曼滤波的动态状态估计算法还包括预测步骤和更新步骤；
所述预测步骤的具体公式如下：
Pk＝FkPk-1Fk+Qk
式中，表示被估计网络tk-1时刻的最佳估计值，Pk-1表示被估计网络tk-1时刻的估计值的协方差矩阵；
所述更新步骤的具体公式如下：
P′k＝Pk-KHkPk
其中，为系统tk时刻的最佳估计值，为相应的协方差矩阵；K为卡尔曼增益，Hk为系统量测矩阵，Rk为系统量测误差的方差矩阵；和Pk分别为系统tk时刻的预测状态值，为系统的量测数据。
如图4所示，电-气-热耦合网络由电力网络、天然气网络以及热力网络耦合而成，其中，热网管道中液体流动需要循环泵的推动，循环泵消耗电网中的电能，在水管网络中各节点间产生压强差，推动液体在水管网络中的循环。循环泵推动液体循环所需电能为：
式中，Px表示循环泵消耗电能；mx为循环泵每秒送水流量；Hx为循环泵扬程，假设循环泵两侧每秒水流量不变，且不存在高度差，则ηx为循环泵效率。
压缩机是天然气网络中维持气体流动、保持管道内压力稳定的重要装置，其消耗电能产生动力。压缩机所消耗的电功率可以通过气网管道内的气体流量等参数计算得到，即：
式中，ηg代表的是压缩机的效率，p0、T0分别表示标准气压和标准温度，λg是天然气的热效率，Tg为压缩机处的天然气温度。
此外，CHP通过消耗天然气产生电力与热力供应给电力网络以及热力网络，假设在天然气网络i点连接CHP机组，则天然气网络i点的出口压力就等于CHP机组的入口压力，即：
p(t,xi)＝pCHP(t)
在实际运行中，CHP机组的入口压力越大，则单位时间内注入到CHP机组的流量越大，因此，CHP机组的入口压力，即天然气网络i点的出口压力发生波动时，就会影响到CHP机组的出力进而造成电网的波动。相反，当电网功率发生波动时，也会影响到CHP机组的出力，进而造成天然气网络i点的出口压力的改变，即：
耦合网络中的各个子网络存在着相互作用的耦合关系，因此不同子网络的状态量也是存在耦合关系的。但由于状态估计的原理，状态估计只能将状态量的误差降低，而不能彻底地消除误差。因此，如果单独对各个子网络进行状态估计，由于没有考虑网络之间的耦合关系，不同子网络状态估计计算出的不同网络间的耦合节点两侧的状态值可能不符合耦合关系，这就导致各个网络之间的状态值之间可能存在矛盾，需要将电力网络、天然气网络以及热力网络视为一个完整的整体。因此，状态估计计算出的状态量需要具有的全局一致性。
作为本发明优选的实施方式，根据电力网络、天然气网络以及热力网络的动态性速度不同，为三个子网络赋予不同的时间尺度，而在进行快速系统的状态估计时，将慢速系统视为稳态。电-气-热耦合网络动态状态估计全局一致算法，具体分为如下三种情况：
情况一：如图5所示，tk时刻，当只进行电力网络状态估计，未达到天然气网络以及热力网络更新所需的时间跨度要求时，对于电力网络，天然气网络以及热力网络都是慢速系统，此时天然气网络、热力网络的状态量都是稳态恒定的，此时，将天然气网络以及热力网络与电力网络耦合的状态值直接作为稳态量代入到电力网络的状态估计中；
情况二：如图6所示，tk时刻，当进行天然气网络状态估计，未达到热力网络更新所需的时间跨度要求时，由于电力网络动态状态估计间时间跨度远小于天然气网络，需要进行电力网络状态估计，对于天然气网络，电力网络属于快速系统，热力网络属于慢速系统，此时，将热力网络视为稳定状态，直接将热力网络的静态数据代入到天然气网络的状态估计中；但是此时无法将电力网络也视为稳定状态，且由图6可以看出，在慢速系统进行状态估计时，快速系统也要同时进行状态估计。此时的处理方式如下：
步骤一：利用tk-1时刻的气网数据，计算与作为电网状态估计的控制向量；
步骤二：进行电网状态估计，根据状态估计结果计算潮流获得CHP机组产电功率与天然气网络中压缩机功率结合热网数据求得
步骤三：经过步骤一以及步骤二的相互作用，得到将作为预测步的控制向量，进行天然气网络状态估计，并根据状态估计结构计算出与
步骤四：判断是否若是，则表示此时状态估计结果符合全局一致性要求；若否，则将与替换为与作为控制向量代入到电力网络的状态估计中，重复步骤二。
情况三：如图7所示，tk时刻，当进行热力网络状态估计时，由于热力网络状态估计的时间尺度要远大于电力网络与天然气网络，需要进行电力网络与天然气网络的状态估计，对于热力网络，电力网络与天然气网络均属于快速系统，将热力网络解耦为热能网络与水力网络，水力网络只做定期的静态状态估计，所以热力网络与电力网络与天然气网络的耦合较弱，此时，进行热力网络的状态估计，并根据状态估计结果更新热力网络的数据，将热力网络视为静态并按照情况二处理电力网络与天然气网络。
如表1所示，采用本发明方法，其状态估计合格率为99％，算法平均运算时间为0.00126s，而现有的基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络全网统一状态估计方法，其状态估计合格率为99％，但算法平均运算时间为0.0324s。
表1
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部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发明实施例技术方案的范围。

Claims (6)

1.一种基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、初始化数据，定义tend为算法结束时间，te、tg、th分别为电力网络、天然气网络、热力网络状态估计的时间轴，Δte、Δtg、Δth分别为电力网络、天然气网络、热力网络状态估计每次动态状态更新的时间尺度，令te＝tg＝th＝0；
S2、估计热力网络的动态状态，并根据此刻情况执行电-气-热耦合网络动态状态估计全局一致算法，以保证耦合网络动态状态估计结果的全局一致性，令th＝th+Δth；
S3、判断是否tg≥th，若是，则返回步骤S2；若否，则执行步骤S4；
S4、估计天然气网络的动态状态，并根据此刻情况执行电-气-热耦合网络动态状态估计全局一致算法，以保证耦合网络动态状态估计结果的全局一致性，令tg＝tg+Δtg；
S5、判断是否te≥tg，若是，则返回步骤S4；若否，则执行步骤S6；
S6、估计电力网络的动态状态，并根据此刻情况执行电-气-热耦合网络动态状态估计全局一致算法，以保证耦合网络动态状态估计结果的全局一致性，令tg＝tg+Δtg；
S7、判断是否te≥tend，若是，则结束算法；若否，则返回步骤S5。
2.根据权利要求1所述的基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法，其特征在于，所述步骤S2中估计热力网络的动态状态，具体为：
S21、将热力网络解耦为热能网络以及水力网络两部分并分别进行动态状态估计和静态状态估计；
S22、初始化时间参数，定义tw、tr为水力网络、热能网络状态估计的时间轴，tendh为算法结束时间，Δtw、Δtr为水力网络、热能网络状态估计每次动态状态更新的时间尺度，令tw＝tr＝0；
S23、对于水力网络，通过以Δtw为周期的基于加权最小二乘法的静态状态估计算法，更新水力网络的状态值，且在两次水力网络状态估计之间，假设水力网络的状态是静态稳定的，令tw＝tw+Δtw；
S24、对于热能网络，其状态量包括供水温度回水温度热负荷将水力网络状态估计获得的状态值节点压力与流量视为已知静态量，通过基于卡尔曼滤波的动态状态估计算法，更新热能网络状态值，令tr＝tr+Δtr；
S25、判断是否tr≥tendh，若是，则结束算法；若否，则返回步骤S26；
S26、判断是否tr≥tw，若是，则返回步骤S23；若否，则执行步骤S24。
3.根据权利要求2所述的基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法，其特征在于，所述加权最小二乘法的静态状态估计算法，具体公式如下：
式中，zw表示热力网络的状态量，包括节点压力流量供水温度回水温度以及热负荷xw表示水力网络的状态量，包括节点压力与流量h(·)表示热力网络的量测函数，由网络的拓扑结构决定；
所述卡尔曼滤波的动态状态估计算法，其动态方程和量测方程具体如下：
xk＝Fkxk-1+Bkuk+wk
zk＝Hkxk+vk
式中，xk表示系统的状态向量，zk表示系统的量测向量，Fk表示系统状态转移矩阵，Bk表示外部控制矩阵，uk表示外部控制向量，wk表示系统误差，方差阵为Qk，wk～N(0，Qk)；vk表示量测误差，方差阵为Rk，vk～N(0，Rk)。
4.根据权利要求3所述的基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波的动态状态估计算法还包括预测步骤和更新步骤；
所述预测步骤的具体公式如下：
Pk＝FkPk-1Fk+Qk
式中，表示被估计网络tk-1时刻的最佳估计值，Pk-1表示被估计网络tk-1时刻的估计值的协方差矩阵；
所述更新步骤的具体公式如下：
P′k＝Pk-KHkPk
其中，为系统tk时刻的最佳估计值，为相应的协方差矩阵；K为卡尔曼增益，Hk为系统量测矩阵，Rk为系统量测误差的方差矩阵；和Pk分别为系统tk时刻的预测状态值，为系统的量测数据。
5.根据权利要求1所述的基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法，其特征在于，所述电-气-热耦合网络动态状态估计全局一致算法，具体分为如下三种情况：
情况一：tk时刻，当只进行电力网络状态估计，未达到天然气网络以及热力网络更新所需的时间跨度要求时，对于电力网络，天然气网络以及热力网络都是慢速系统，此时天然气网络、热力网络的状态量都是稳态恒定的，此时，将天然气网络以及热力网络与电力网络耦合的状态值直接作为稳态量代入到电力网络的状态估计中；
情况二：tk时刻，当进行天然气网络状态估计，未达到热力网络更新所需的时间跨度要求时，由于电力网络动态状态估计间时间跨度远小于天然气网络，需要进行电力网络状态估计，对于天然气网络，电力网络属于快速系统，热力网络属于慢速系统，此时，将热力网络视为稳定状态，直接将热力网络的静态数据代入到天然气网络的状态估计中；
情况三：tk时刻，当进行热力网络状态估计时，由于热力网络状态估计的时间尺度要远大于电力网络与天然气网络，需要进行电力网络与天然气网络的状态估计，对于热力网络，电力网络与天然气网络均属于快速系统，将热力网络解耦为热能网络与水力网络，水力网络只做定期的静态状态估计，所以热力网络与电力网络与天然气网络的耦合较弱，此时，进行热力网络的状态估计，并根据状态估计结果更新热力网络的数据，将热力网络视为静态并按照情况二处理电力网络与天然气网络。
6.根据权利要求5所述的基于卡尔曼滤波的电-气-热耦合网络动态状态估计方法，其特征在于，所述情况二中，由于无法将电力网络也视为稳定状态，且在慢速系统进行状态估计时，快速系统也要同时进行状态估计，此时的处理方式如下：
步骤一：利用tk-1时刻的气网数据，计算与作为电网状态估计的控制向量；
步骤二：进行电网状态估计，根据状态估计结果计算潮流获得CHP机组产电功率与天然气网络中压缩机功率结合热网数据求得
步骤三：经过步骤一以及步骤二的相互作用，得到将作为预测步的控制向量，进行天然气网络状态估计，并根据状态估计结构计算出与
步骤四：判断是否若是，则表示此时状态估计结果符合全局一致性要求；若否，则将与替换为与作为控制向量代入到电力网络的状态估计中，重复步骤二。
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