CN112134289A - 一种基于数据驱动的电-热联合系统潮流计算方法 - Google Patents

一种基于数据驱动的电-热联合系统潮流计算方法 Download PDF

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CN112134289A CN202010912238.7A CN202010912238A CN112134289A CN 112134289 A CN112134289 A CN 112134289A CN 202010912238 A CN202010912238 A CN 202010912238A CN 112134289 A CN112134289 A CN 112134289A
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潘湧涛
陈心扬
费彬
程恩林
卫志农
孙国强
臧海祥
汪永军
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Abstract

一种基于数据驱动的电‑热联合系统潮流计算方法，首先通过采集热网的历史数据根据热网历史数据中的已知量和未知量，基于偏最小二乘法获得热网的回归模型；其次采集热网的当前运行数据并输入到热网的回归模型中求出管道流量、平衡节点的热功率等节点未知量；再通过求得的平衡节点的热功率计算CHP机组输出的电功率；将CHP机组输出的电功率代入到CHP机组在电网中的连接的节点并采集电网数据；最后根据采集的电网数据和电网的导纳矩阵，基于交流潮流模型求解电网潮流。本发明的基于数据驱动的电‑热联合系统线性化潮流计算方法能够缩短求解电‑热联合系统状态的时间，同时有效提高数值稳定性且保持较高的精度。

Description

一种基于数据驱动的电-热联合系统潮流计算方法
技术领域
本发明属于控制技术领域，具体涉及一种基于数据驱动的电-热联合系统潮流计算方法。
背景技术
潮流计算是求解非线性代数方程组的过程，其根据已给定的量求解未知的量，是其他计算的基础，可以为后续的控制和安全评估等提供重要的依据。目前的热网潮流计算主要为非线性模型，该模型可以准确的求解热力系统的状态，但由于其高度的非线性，往往存在计算时间长与数值稳定性问题。本发明提出的基于数据驱动的热网线性化模型可以克服电-热联合系统(CHP，Combined Heat and Power)中热网传统方法求解热网潮流的数值稳定性问题，且可以保持较高的精度。
发明内容
为解决现有技术中的不足，本发明提出一种基于数据驱动的电-热联合系统潮流计算方法。
本发明具体采用以下技术方案：
一种基于数据驱动的电-热联合系统潮流计算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：采集热网的历史数据，其中，所述热力系统的历史数据包括热力系统中负荷得到或热源提供的热功率Φ、节点供水温度Ts、回水温度Tr、管道流量m；
步骤2：基于在所述步骤1中采集的历史数据，获得热网的回归模型；
步骤3：采集热网当前运行数据，其中，所述热网当前运行数据包括普通热源节点的热功率ΦS、负荷节点的热功率ΦL、负荷节点的回水温度Tr.L、平衡节点的供水温度Ts.R以及普通热源节点的供水温度Ts.S；
步骤4：将所述步骤3采集的热网当前运行数据输入到所述步骤2中获得的热网的回归模型，求出管道流量，平衡节点的回水温度Tr.R和热功率ΦR、普通热源节点的回水温度Tr.S、关联节点的供水温度Ts.K和回水温度Tr.K以及负荷节点的供水温度Ts.L；
步骤5：利用在所述步骤4中求得的热功率，计算热电联产系统CHP机组输出的电功率；
步骤6：采集电网数据，所述电网数据包括平衡节点的电压幅值U和相角θ，PV节点的有功注入P和电压幅值U，PQ节点的有功注入P和无功注入Q，并将CHP机组输出的电功率代入到CHP机组在电网中连接的节点；
步骤7：根据所述步骤6中采集的电网数据和电网的导纳矩阵，基于交流潮流模型求解电网潮流。
本发明还进一步采用以下优选技术方案：
在所述步骤1中，根据热网中节点已知量和未知量的不同将热网节点分为平衡节点、普通热源节点、关联节点、负荷节点，并按照热网节点分类对所述热网的历史数据进行分类:
Figure BDA0002663736130000021
Figure BDA0002663736130000022
式中，下标R表示热网中的平衡节点，下标S表示普通热源节点，下标K表示关联节点、下标L表示负荷节点；上标N表示第N个时间断面的数据；m为所有管道的管道流量的集合。
在所述步骤2中，采用最小二乘法或偏最小二乘法获得热网的回归模型。
在所述步骤2中，获得热网的回归模型包括以下步骤：
S201:根据所述热网的历史数据中的
Figure BDA0002663736130000023
和
Figure BDA0002663736130000024
基于偏最小二乘法拟合得到热网的回归模型：
Figure BDA0002663736130000031
其中，Aab为系数矩阵，C1-C6为不变量；
S202：根据所述热网历史数据中的
Figure BDA0002663736130000032
和
Figure BDA0002663736130000033
基于偏最小二乘法获得管道流量的回归模型：
Figure BDA0002663736130000034
其中，Am.ab为管道流量的系数矩阵；Cm为的管道流量的不变量。
在所述步骤5中，所述热电联产系统输出的电功率通过以下公式计算：
cm＝ΦCHP/PCHP
式中，PCHP为热电联产系统输出的电功率；ΦCHP为CHP输出的热功率，等于热网平衡节点需要的热功率ΦR；cm为比例系数。
所述cm取值为1.3。
在所述步骤7中，将所述步骤6中采集的电网数据输入以下公式求出平衡节点的有功注入P和无功注入、PV节点的电压相角θ和无功功率Q、PQ节点的电压幅值U和相角θ：
Figure BDA0002663736130000035
Figure BDA0002663736130000036
其中，ΔPi，ΔQi分别为节点i的有功注入和无功注入不平衡量；Pi、Qi分别为节点i的有功注入和无功注入；Ui、Uj为节点i和j的电压幅值；θij为节点i和j的相角差；Gij、Bij分别为导纳矩阵第i行第j列元素的实部和虚部；Gii、Bii分别为节点i自导纳矩阵的实部和虚部；nb表示节点数。
在所述步骤7中，
Pi＝PCHP+PG.i-PD.i；
Qi＝QR.i-QD.i；
其中，PG.i为节点i发电机发出的有功功率，PD.i为节点i负荷的有功功率，，QR.i为节点i发电机发出的无功功率，QD.i为节点i负荷的无功功率。
本发明具有以下有益效果：
本发明的基于数据驱动的电-热联合系统线性化潮流计算方法能够缩短求解电-热联合系统状态的时间，同时有效提高数值稳定性且保持较高的精度。
附图说明
图1为本发明的一种基于数据驱动的电-热联合系统线性化潮流计算方法的流程图。
图2为23节点辐射型热网和IEEE33的电-热联合系统拓扑图。
具体实施方式
下面，根据附图对本发明的基于数据驱动的电-热联合系统线性化潮流计算方法进行说明。
图1为本发明的一种基于数据驱动的电-热联合系统线性化潮流计算方法的流程图，如图1所示，本发明的基于数据驱动的电-热联合系统线性化潮流计算方法包括以下步骤：
步骤1：采集热网的历史数据，其中，热力系统的历史数据包括热力系统中负荷得到或热源提供的热功率Φ、节点供水温度Ts、回水温度Tr、管道流量m。
为方便对历史数据进行处理，并根据热网中节点已知量和未知量的不同将热网节点分为平衡节点、普通热源节点、关联节点、负荷节点，并按照热网节点分类对所得到历史数据进行分类:
Figure BDA0002663736130000051
Figure BDA0002663736130000052
其中，热网的历史数据总共为N各时间断面的数据；下标R表示热网中的平衡节点，下标S表示普通热源节点，下标K表示关联节点、下标L表示负荷节点；上标N表示第N个时间断面的数据；mN为第N个时间断面所有管道的管道流量的集合。
步骤2：基于在步骤1中采集的历史数据，获得热网的回归模型。热网的回归模型可以采用最小二乘法或者偏最小二乘法获得，优选地，在本发明中，采用偏最小二乘法拟合获得热网的回归模型。
具体地，在步骤2中，通过热网的历史数据中的
Figure BDA0002663736130000053
和
Figure BDA0002663736130000054
基于偏最小二乘法拟合得到热网的回归模型：
Figure BDA0002663736130000055
其中，Aab为系数矩阵，C1-C6为不变量。
S202：根据热网历史数据中的
Figure BDA0002663736130000056
和
Figure BDA0002663736130000057
基于偏最小二乘法获得管道流量的回归模型：
Figure BDA0002663736130000061
其中，Am.ab为管道流量的系数矩阵；Cm为的管道流量的不变量。
步骤3：采集热网当前运行数据。具体地，热网当前运行数据包括普通热源节点的热功率ΦS、负荷节点的热功率ΦL、负荷节点的回水温度Tr.L、平衡节点的供水温度Ts.R以及普通热源节点的供水温度Ts.S。
步骤4：将步骤3采集的热网当前运行数据输入到步骤2中获得的热网的回归模型，求出管道流量，平衡节点的回水温度Tr.R和热功率ΦR、普通热源节点的回水温度Tr.S、关联节点的供水温度Ts.K和回水温度Tr.K以及负荷节点的供水温度Ts.L。
步骤5：利用在所述步骤4中求得的热功率ΦR，通过以下公式计算热电联产系统CHP机组输出的电功率PCHP。
cm＝ΦCHP/PCHP
其中ΦCHP为CHP输出的热功率，等于热网平衡节点需要的热功率ΦR；cm为比例系数，优选地，cm取值为1.3。
步骤6：采集电网数据。电网数据包括平衡节点的电压幅值U和相角θ，PV节点的有功注入P和电压幅值U，PQ节点的有功注入P和无功注入Q。
步骤7：根据所述步骤6中采集的电网数据和电网的导纳矩阵，基于交流潮流模型求解电网潮流。
在所述步骤7中，将步骤6中采集的电网数据输入以下公式，并根据电网的到哪矩阵Y＝G+jB，求解电网潮流，即求出平衡节点的有功注入P和无功注入、PV节点的电压相角θ和无功功率Q、PQ节点的电压幅值U和相角θ：
Figure BDA0002663736130000071
Figure BDA0002663736130000072
其中，ΔPi，ΔQi分别为节点i的有功注入和无功注入不平衡量；Pi、Qi分别为节点i的有功注入和无功注入；Ui、Uj为节点i和j的电压幅值；θij为节点i和j的相角差；Gij、Bij分别为导纳矩阵第i行第j列元素的实部和虚部；Gii、Bii分别为节点i自导纳矩阵的实部和虚部；nb表示节点数。
在步骤7中，
Pi＝PCHP+PG.i-PD.i；
Qi＝QR.i-QD.i；
其中，PG.i为节点i发电机发出的有功功率，PD.i为节点i负荷的有功功率，QR.i为节点i发电机发出的无功功率，QD.i为节点i负荷的无功功率。
下面，对本发明的一个实施例进行说明。
图2是23节点辐射型热网和IEEE33的电-热联合系统拓扑图，如图2所示，在本发明的一个实施例中，计算IEEE 33节点配电网系统和23节点辐射形热网形成的电-热联合系统的电网潮流，管道参数见表1。
表1 23节点辐射热网管道参数
Figure BDA0002663736130000073
Figure BDA0002663736130000081
在本实施例具体包括以下步骤：
步骤1：历史数据的获取。基于蒙特卡洛模拟法通过改变热网的热负荷获取不同时间断面数据。热负荷为热网初始设定热负荷.01MW乘以从一个均匀分布中随机抽取的在区间[0.8，1.2]内的系数得到。热源供应温度100℃，负荷返回温度30℃。训练数据选取600组历史数据。将获知的23节点辐射型热网的历史数据进行分类：
Figure BDA0002663736130000082
Figure BDA0002663736130000083
步骤2：基于历史数据
Figure BDA0002663736130000084
和
Figure BDA0002663736130000085
通过偏最小二乘法拟合获取热网的回归模型：
Figure BDA0002663736130000091
其中，Aab为热网回归得到的系数矩阵，；C1～C6为回归得到的不变量。
基于历史数据
Figure BDA0002663736130000092
和
Figure BDA0002663736130000093
通过偏最小二乘法拟合管道流量的回归模型：
Figure BDA0002663736130000094
其中，Am.ij为管道流量的系数矩阵；Cm为的管道流量的不变量。
步骤3：选取300组测试集，提取300组测试集的已知量，即提取普通热源节点的热功率ΦS、负荷节点的热功率ΦL、负荷节点的回水温度Tr.L、平衡节点的供水温度Ts.R以及普通热源节点的供水温度Ts.S：
Figure BDA0002663736130000095
步骤4：将步骤3中提提取的已知量输入到步骤2中的热网回归模型，求出300组不同输入时的管道流量，平衡节点的回水温度Tr.R和热功率ΦR、普通热源节点的回水温度Tr.S、关联节点的供水温度Ts.K和回水温度Tr.K以及负荷节点的供水温度Ts.L。
步骤5：利用在步骤4中求得的热功率，通过热电比值求得CHP机组输出的电功率。
具体地，通过以下公式进行计算：
cm＝ΦCHP/PCHP
式中，PCHP为热电联产系统输出的电功率；ΦCHP为CHP输出的热功率，等于热网平衡节点需要的热功率ΦR；cm为比例系数，取值为1.3。
步骤6：将历史电网数据中的已知量，即平衡节点的电压幅值U和相角θ，PV节点的有功注入P和电压幅值U，PQ节点的有功注入P和无功注入Q，并将CHP机组输出的电功率代入到CHP机组在电网中连接的节点。
步骤7：将历史电网数据输入到电网交流潮流模型求解电网潮流：
Figure BDA0002663736130000101
Figure BDA0002663736130000102
其中，ΔPi，ΔQi分别为节点i的有功注入和无功注入不平衡量；Pi、Qi分别为节点i的有功注入和无功注入；Ui、Uj为节点i和j的电压幅值；θij为节点i和j的相角差；Gij、Bij分别为导纳矩阵第i行第j列元素的实部和虚部；Gii、Bii分别为节点i自导纳矩阵的实部和虚部；nb表示节点数。
在步骤7中，
Pi＝PCHP+PG.i-PD.i；
Qi＝QR.i-QD.i；
其中，PG.i为节点i发电机发出的有功功率，PD.i为节点i负荷的有功功率，QR.i为节点i发电机发出的无功功率，QD.i为节点i负荷的无功功率。
测试结果分析：
热网非线性模型包括水力模型和热力模型，水力模型包括节点流量平衡方程和压头损失方程：
Am＝mq
hf＝Km|m|
其中，A为网络关联矩阵；m为热网管道流量；mq为节点注入流量；hf为由管道摩擦造成的压头损失；K为管道的阻力系数。
热力模型包括热负荷功率方程、管道温降方程和节点功率守恒方程：
Φ＝Cpmq(Ts-T0)
Figure BDA0002663736130000111
(∑mout)Tout＝∑(minTin)
其中，Φ为热负荷消耗或热源提供的热量；T0为负荷出口温度，节点无汇流时等于节点返回温度；Cp为水的比热容；Tstart和Tend分别为管道起点和终点水流的温度；Ta为环境温度；λ为管道的热传导系数；L为管道长度；mout和min为节点流出和注入的流量；Tout和Tin为节点流出和注入的热水的温度。
为方便表述，非线性模型热网模型定义为HNL，本发明所提的数据驱动的热网线性化模型定义为HL，电网交流模型定义为ENL。本发明以非线性热网模型和电网交流模型求解的潮流结果作为准确值。如下表2所示，热网潮流计算中，以相对误差描述线性化模型的精度。
表2热网求解误差
Figure BDA0002663736130000112
电网的求解误差是基于热网线性化模型求解的平衡节点的热功率偏差带来的，以HNL+ENL求解结果作为准确值，如下表3所示，以绝对误差描述求得θ和V的精度。
表3电网求解误差
Figure BDA0002663736130000113
已知数据驱动的热网线性化模型可以达到较高的计算精度，同时由于模型的高精度导致电网的计算偏差很小。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于数据驱动的电-热联合系统潮流计算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：采集热网的历史数据，其中，所述热力系统的历史数据包括热力系统中负荷得到或热源提供的热功率Φ、节点供水温度Ts、回水温度Tr、管道流量m；
步骤2：基于在所述步骤1中采集的历史数据，获得热网的回归模型；
步骤3：采集热网当前运行数据，其中，所述热网当前运行数据包括普通热源节点的热功率ΦS、负荷节点的热功率ΦL、负荷节点的回水温度Tr.L、平衡节点的供水温度Ts.R以及普通热源节点的供水温度Ts.S；
步骤4：将所述步骤3采集的热网当前运行数据输入到所述步骤2中获得的热网的回归模型，求出管道流量，平衡节点的回水温度Tr.R和热功率ΦR、普通热源节点的回水温度Tr.S、关联节点的供水温度Ts.K和回水温度Tr.K以及负荷节点的供水温度Ts.L；
步骤5：利用在所述步骤4中求得的热功率，计算热电联产系统CHP机组输出的电功率；
步骤6：采集电网数据，所述电网数据包括平衡节点的电压幅值U和相角θ，PV节点的有功注入P和电压幅值U，PQ节点的有功注入P和无功注入Q，并将CHP机组输出的电功率代入到CHP机组在电网中连接的节点；
步骤7：根据所述步骤6中采集的电网数据和电网的导纳矩阵，基于交流潮流模型求解电网潮流。
2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的电-热联合系统潮流计算方法，其特征在于：
在所述步骤1中，根据热网中节点已知量和未知量的不同将热网节点分为平衡节点、普通热源节点、关联节点、负荷节点，并按照热网节点分类对所述热网的历史数据进行分类：
Figure FDA0002663736120000021
Figure FDA0002663736120000022
式中，下标R表示热网中的平衡节点，下标S表示普通热源节点，下标K表示关联节点、下标L表示负荷节点；上标N表示第N个时间断面的数据；m为所有管道的管道流量的集合。
3.根据权利要求1或2所述的基于数据驱动的电-热联合系统潮流计算方法，其特征在于：
在所述步骤2中，采用最小二乘法或偏最小二乘法获得热网的回归模型。
4.根据权利要求3所述的基于数据驱动的电-热联合系统潮流计算方法，其特征在于：
在所述步骤2中，获得热网的回归模型包括以下步骤:
S201:根据所述热网的历史数据中的
Figure FDA0002663736120000023
和
Figure FDA0002663736120000024
基于偏最小二乘法拟合得到热网的回归模型：
Figure FDA0002663736120000025
其中，Aab为系数矩阵A，C1-C6为不变量B；
S202：根据所述热网历史数据中的
Figure FDA0002663736120000031
基于偏最小二乘法获得管道流量的回归模型：
Figure FDA0002663736120000032
其中，Am.ab为管道流量的系数矩阵；Cm为的管道流量的不变量。
5.根据权利要求1所述的基于数据驱动的电-热联合系统潮流计算方法，其特征在于：
在所述步骤5中，所述热电联产系统输出的电功率通过以下公式计算：
cm＝ΦCHP/PCHP
式中，PCHP为热电联产系统输出的电功率；ΦCHP为CHP输出的热功率，等于热网平衡节点需要的热功率ΦR；cm为比例系数。
6.根据权利要求5所述的基于数据驱动的电-热联合系统潮流计算方法，其特征在于：
所述cm取值为1.3。
7.根据权利要求1、5或6所述的基于数据驱动的电-热联合系统潮流计算方法，其特征在于：
在所述步骤7中，将所述步骤6中采集的电网数据输入以下公式求出平衡节点的有功注入P和无功注入Q、PV节点的电压相角θ和无功功率Q、PQ节点的电压幅值U和相角θ：
Figure FDA0002663736120000033
Figure FDA0002663736120000034
其中，ΔPi，ΔQi分别为节点i的有功注入和无功注入不平衡量；Pi、Qi分别为节点i的有功注入和无功注入；Ui、Uj为节点i和j的电压幅值；θij为节点i和j的相角差；Gij、Bij分别为导纳矩阵第i行第j列元素的实部和虚部；Gii、Bii分别为节点i自导纳矩阵的实部和虚部；nb表示节点数。
8.根据权利要求7所述的基于数据驱动的电-热联合系统潮流计算方法，其特征在于：
在所述步骤7中，
Pi＝PCHP+PG.i-PD.i；
Qi＝QR.i-QD.i；
其中，PG.i为节点i发电机发出的有功功率，PD.i为节点i负荷的有功功率，QR.i为节点i发电机发出的无功功率，QD.i为节点i负荷的无功功率。
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