DQZHAN技術訊：面向能源互聯網的電—氣耦合網絡狀態估計技術

摘要：為保障電-氣耦合網絡**可靠高效的運行,參考電力系統能量管理系統,可以形成電-氣耦合網絡能量管理系統。其中,電-氣耦合網絡狀態估計是電-氣耦合網絡能量管理的基礎,可以為后續電-氣耦合網絡優化調度、**評估提供高精度的全局一致解。在考慮氣網中壓縮機和調壓閥特性的情況下,建立了氣網穩態狀態估計模型,實現了對復雜氣網的狀態估計,在此基礎上進一步建立了電-氣耦合狀態估計模型,并測試了其在狀態估計精度和壞數據辨識方面的性能。

關鍵詞:電-氣耦合;狀態估計;壞數據辨識;能源互聯網;綜合能源系統;

0引言

近些年由于能源短缺和環境惡化帶來的一系列負面影響已越來越難以忽視。在環境方面,2012年,空氣污染造成的損失成本占GDP的3.8%;在能源生產方面,中國人均能源資源擁有量還不到世界平均水平的一半,而與此同時,大量棄風、棄光等行為造成了能源的極大浪費;另一方面,在能源消費上,中國單位GDP的能耗是世界平均水平的2.5倍。能源生產的低效和能源消費的高能耗造成了環境問題、能源短缺和經濟壓力。因此為解決在能源和環境上的問題,必然要提高能源生產的效率,降低能源消費的能耗,以及提高可再生能源的利用率。而這也是能源互聯網發展的動因之一。另一方面,國家相關政策也在大力推動能源互聯網發展。2016年,發改委發放了《關于推進“互聯網+”智慧能源發展的指導意見》[1],提出要“以‘互聯網+’為手段,以智能化為基礎”,大力推動能源互聯網發展,推進能源改革。能源互聯網是由多種形式的能量流構成的網絡,包括電、熱、冷、氣、交通等多個網絡在物理層面和信息層面的深度融合。與傳統的電、熱、冷、氣、交通等子網絡割裂運行不同,能源互聯網實現了多能類型的開放互聯,通過挖掘各網絡不同的特性,提高綜合能源利用效率、促進可再生能源的高消納。

目前國內外關于能源互聯網的研究包括美國FREEDM、德國E-Energy、日本DigitalGrid,以及我國新奧泛能網等,文獻[2]對這些能源互聯網關鍵技術進行了較為詳細的介紹。

為合理調度能源互聯網,與電力系統類似,仿照電力系統中的電網能量管理系統,形成能源互聯網能量管理系統,實現能源互聯網的優化調度,**預警和協同控制[3]。其中狀態估計是能量管理系統的基礎,是后續能源互聯網優化調度、**評估的基礎。文獻[4]介紹了能量網絡理論,總結了能量網絡的共性,為建立形式統一的能源互聯網能量管理系統提供了依據。目前在能源互聯網中,發展得*為廣泛的是電、熱、氣3個網絡,在各自的領域,各網絡的建模方法也相對比較成熟。就狀態估計而言,電力系統在狀態估計的研究上已經較為成熟。本人在文獻[5]中提出了一種熱電聯合狀態估計方法。

熱電聯合網絡由于熱網在傳熱過程中不可避免的熱損,供應范圍通常較小,一般在園區級,其中熱網通常呈輻射狀分布,與配電網類似。相比之下,電-氣耦合網絡由于在傳輸過程中產生的損耗很少,在建模中常常可以忽略不計,其供應范圍通常在城市級及以上,并且為保證供氣的可靠性,氣網通常含有環,與輸電網類似。此外,氣網中的各類控制元件與熱網中的控制元件在運行特性上也有所不同,因此雖然氣網和熱網在物理模型上有一定的相似性,但狀態估計方法上還是有較大不同。在電-氣耦合狀態估計方面,目前研究還較為空白。文獻[6-8]提出了幾種基于卡爾曼濾波的氣網動態狀態估計方法,其分析的對象通常為管道或非常簡單的網絡,目前還沒有針對復雜管網的穩態狀態估計方法。

由于熱網在傳熱過程中會不可避免地產生熱損,因此熱網難以進行遠距離傳輸。相比之下,天然氣管網在傳輸過程中很少產生損耗,因此天然氣可以進行遠距離傳輸,如西氣東輸。此外,還可以設置儲氣裝置對天然氣進行存儲,顯然儲氣的損耗也小于儲熱的損耗,儲氣裝置相比儲熱裝置還是較為普及。另一方面,天然氣管道通常設置為雙路,采取一用一備,這種設置使得天然氣管網故障的幾率較供熱管網低很多。從儲氣裝置和雙路管網2個方面,天然氣管網的**性遠高于熱網,這些都得益于天然氣管網傳輸與儲存過程中的小損耗。因此在我國,天然氣管網較熱網要更為普及。

考慮到天然氣管網在拓撲結構特點和控制元件特性上與熱網的不同,因此迫切需要建立氣網狀態估計方法,與熱網狀態估計方法相區分。本文將建立針對復雜氣網的穩態狀態估計模型,并建立氣網標么化體系,在此基礎上,本文將考慮電-氣耦合元件的特性,建立電-氣耦合網絡狀態估計方法。本文測試了提出的氣網狀態估計方法在非全量測下補全量測,進行全網監控的性能,以及在非全量測下辨識多壞數據的能力。本文還測試了建立的電-氣耦合狀態估計方法的估計效果,證明電-氣耦合狀態估計相比單獨狀態估計的兩大優勢：得到滿足耦合元件運行約束的狀態估計結果;能夠進行邊界壞數據辨識,成功定位單獨狀態估計不能辨識的壞數據。

1氣網狀態估計模型

1.1氣網基本特性

1.1.1天然氣穩態模型

傳輸氣體的溫度會影響該項參數,若氣體溫度基本保持恒定,則可以采用文獻[9]所述方法計算,此時該項系數僅與管道參數有關,可以處理為恒定。若氣體溫度會發生變化,則可采用文獻[10]中所述方法,在每一次迭代過程中都重新計算并更新。

1.1.2壓縮機與調壓閥

壓縮機和調壓閥是氣網中常見的控制元件。不同于熱網受限于傳輸過程中的熱損,只能在園區范圍內供熱,天然氣的供應范圍變化較大,大到可以跨省傳輸,如西氣東輸;小到一個園區內的天然氣輸送。不同的輸氣范圍,對天然氣管網的設備配置也有不同的要求。小范圍輸送通常只需適當配備一些閥門進行基本的控制,而大范圍的輸氣則由于壓降損耗較大,需要合理配置壓縮機,在壓力不夠時進行升壓。

壓縮機根據特性不同可以分為4類[11]：流量恒定、出口壓力恒定、入口壓力恒定、壓縮比恒定。常用的壓縮機是出口壓力恒定和壓縮比恒定2類,本小節僅討論這2類壓縮機。

1.2氣網等效模型

1.1中介紹了氣網的基本特性,為了方便分析,需要在此基礎上形成氣網的等效網絡模型。如圖1所示是一個配置相對較完全的氣網拓撲結構圖[11],其中包括了2臺壓縮機、11條輸氣管道、6個用氣負荷和2個供氣源。壓縮機通常建在某條遠距離輸氣管道的中間,在供氣壓力不夠的時候起到升壓作用。由于壓縮機的特性通常與其入口和出口壓力有關,因此將氣網中的壓縮機和調壓閥都等效為支路,從而形成圖1所示氣網等效網絡。

圖1氣網等效模型結構

設本小節中討論的氣網有N個節點、B條支路,其節點-支路關聯矩陣為A0,本小節將討論等效后的氣網模型的表達式。

1.2.1流量連續方程

對于式(9)中AGp而言,由于在實際中通常不存在2個壓縮機串聯的情況,即使存在,也可以通過等效處理將2個壓縮機等效為一個壓縮機,因此在*后等效的網絡中,任何一個節點都不會同時與2個壓縮機相連。由此,可得到下述數量關系：

虛擬支路首端節點數=虛擬支路末端節點數=虛擬支路數

1.2.2壓力環路方程

1.2.3阻力特性方程

1.3氣網標么化方法

在電力系統中,在進行潮流計算、狀態估計、優化調度之前,需要先對電力系統進行標么化處理。為了便于電-氣耦合后,2個子網絡的一致化,故需對氣網進行標么化處理。除此之外,氣網各類量測的數值相差很大,有時甚至會產生幾個數量級的差距,為了便于統一收斂判據,也需要對氣網進行標么化處理。鑒于氣網的基本特性,氣網標么化基值選取需要滿足一些基本條件。

對于直接通過測量得到的量測量,其誤差分布遵循高斯分布,而通過計算得到的偽量測量,其誤差分布則不再遵循高斯分布,現對偽量測量的誤差分析如下。

1.4.2氣網狀態估計

式(21)中所述帶等式約束的優化問題在電力系統中有兩種常見處理方法：將所有零約束處理為量測誤差極小的偽量測,形成一個無約束優化問題,采用牛-拉法進行迭代求解;采用拉格朗日乘子法處理零約束,求解帶等式約束的優化問題。

狀態估計除了可以減小量測誤差的影響,獲得更準確的網絡運行情況外,還可以起到壞數據辨識的作用。在實際工程中,各項量測值在獲取過程中可能存在測量儀器故障,傳輸數據過程中斷等問題,從而造成量測中存在壞數據。在電力系統中,*常見的處理壞數據的方法是正則化殘差法,在此不具體闡述該方法,具體可參考文獻[12]。在之后的算例中,將采用正則化殘差法來進行壞數據辨識。

2電-氣耦合網絡模型

天然氣屬于一次能源,它可以通過燃氣輪機進行發電,燃氣輪機是*常見的電-氣耦合元件,圖2刻畫了一個常見的電-氣耦合網絡的能流情況。

圖2電-氣耦合網絡能流情況

由于電-氣耦合網絡中不會存在很多電-氣耦合元件,因此電、氣網絡間的耦合屬于弱耦合,電-氣耦合網絡狀態估計并不能依靠耦合約束來增加多少冗余度,從而顯著提升狀態估計的效果。

電-氣耦合網絡狀態估計的意義主要在于兩方面：獲得全局一致解,實現邊界壞數據辨識。本文將在第4章通過算例來說明電-氣耦合狀態估計在這兩方面的優勢。

2.1耦合元件簡介

燃氣輪機是*常見的電-氣耦合元件,燃氣輪機通過天然氣燃燒所產生的燃氣推動燃氣輪機做功,以此來發電。另一方面,燃氣輪機輪機排出的煙氣中含有可利用熱量[13],可以用作熱網的熱源,為熱網供熱。當燃氣輪機的煙氣余熱被用來為熱網供熱時,燃氣輪機可以看作一個電-熱-氣耦合元件。本小節僅討論當燃氣輪機作為電-氣耦合元件時的特性,燃氣輪機的能量轉換關系刻畫如下。

2.2電-氣耦合狀態估計模型

3氣網狀態估計算例分析

對圖1所示的氣網進行狀態估計,網絡參數的情況可以參見文獻[11],該算例在高壓下輸氣,取式(3)中指數為1.854,2臺壓縮機均為出口壓力恒定,設置出口壓力為30bar。以文獻[11]中潮流計算結果作為狀態估計的真值,在此基礎上疊加高斯噪聲,形成狀態估計的量測值。本章將在3.1中分析氣網狀態估計在全量測配置下的效果,主要展現壞數據辨識能力,狀態估計的精度分析可以參見第4章中單獨估計和耦合估計的對比分析;將在3.2中分析氣網狀態估計在非全量測配置下補全量測的效果,以及壞數據辨識能力。

3.1全量測配置下狀態估計

在全量測配置下,在生成的狀態估計量測值的基礎上,添加壞數據,測試在多壞數據下,氣網狀態估計的壞數據辨識能力,壞數據設置見表1,分別在氣源節點、氣負荷節點設置流量量測壞數據,真實支路、虛擬支路設置流量量測壞數據。圖3是壞數據辨識結果,在全量測下,氣網可以同時正確辨識多個壞數據,得到正確的狀態估計結果。

測試在該量測配置下,不同壞數據個數時,氣網狀態估計的壞數據辨識能力,其結果如表2所示。

當壞數據個數不超過11時,氣網狀態估計可以正確辨識所有壞數據,當壞數據個數超過11時,氣網狀態估計不收斂,無法正確辨識所有壞數據。全量測配置下,共設置了33個測點,可以容忍的壞數據*多為11個,壞數據處理能力相對較好。

3.2非全量測配置下狀態估計

狀態估計的一個重要功能就是在非全量測配置下,實現對氣網全網運行狀況的監控,補全氣網量測。在實際氣網運行中,對支路流量的監控相對較少,由于結算的需求,對用戶側和供氣側的節點注出負荷必然會配置量測,因此本小節設置算例量測配置如表3所示。為了驗證在該量測配置下,氣網狀態估計的壞數據辨識能力,設置壞數據如表4所示。

表1氣網壞數據設置情況

圖3全量測下氣網狀態估計壞數據辨識情況

表2氣網狀態估計不同數量壞數據辨識結果

表3氣網量測配置情況

表4非全量測配置下氣網壞數據設置

狀態估計的結果如圖4所示。圖4(a)為支路流量狀態估計情況,可以發現,在狀態估計前,并沒有對支路流量進行量測,無法監控支路流量情況,并及時判斷是否滿足**運行的條件,而狀態估計后,支路流量的估計值與真值非常接近,通過狀態估計很好地了解氣網各支路的運行情況。圖4(b)為真實節點注出流量的狀態估計結果,狀態估計成功辨識出了6號節點和11號節點處的壞數據,并剔除了壞數據對狀態估計的影響,得到了正確的狀態估計結果。

測試在該量測配置下,不同壞數據個數時,氣

圖4非全量測配置下氣網狀態估計結果

網狀態估計的壞數據辨識能力,其結果如表5所示。當壞數據個數不超過7時,可以正確辨識所有壞數據,當壞數據個數超過7時,則狀態估計不收斂。在該量測配置下,共設有20個測點,可以容忍的壞數據*多為7個,與全量測配置時氣網狀態估計的比例相似,壞數據處理能力相對較好。

表5非全量測下氣網狀態估計不同數量壞數據辨識結果

4電-氣耦合狀態估計算例分析

電-氣耦合的情況通常發生在城市級及以上范圍的供電供氣中,對圖5所示電-氣耦合網絡[11]進行狀態估計,該網絡各項參數,以及潮流真值可以參見文獻[11]。

在該算例中,電網節點1與大電網相連,電網節點2和4配有2臺燃氣輪機,燃氣輪機僅作發電使用,不進行熱電聯供。燃氣輪機發電量為200MW,效率取55%。

4.1單獨估計與耦合估計比較

比較電-氣耦合狀態估計與單獨狀態估計的效果,通過在真值上疊加高斯噪聲,進行5000次蒙特卡洛仿真實驗。表6為電網單獨狀態估計和電-氣耦合狀態估計電網部分統計數據的結果,表7為氣網單獨狀態估計和電-氣耦合狀態估計氣網部分

圖5電-氣耦合網絡結構圖

表6電網單獨狀態估計與電-氣耦合估計效果比較

表7氣網單獨狀態估計與電-氣耦合估計效果比較統計數據的結果。

采取的統計分析量有量測誤差統計值和計誤差統計值。

從表6可以看出電-氣耦合狀態估計對電網的估計效果,相比電網單獨估計而言,有相對明顯的提升,在本算例中,主要原因是電網規模較小,氣網的冗余度相對要多一些,電-氣耦合狀態估計可以利用氣網較多的冗余度,來提高電網狀態估計的效果。但由于計算規模的擴大,電-氣耦合狀態估計所用的時間大約是電網單獨狀態估計的4倍。

從表7可以看出,電-氣耦合狀態估計對氣網的估計效果,相比氣網單獨估計而言,幾乎沒有提升。而相反的,由于計算規模的增大,電-氣耦合狀態估計所用的時間大約是氣網單獨狀態估計的3倍。因此從提高氣網狀態估計精度的角度來看,電-氣耦合狀態估計并不優于氣網單獨狀態估計。

綜上所述,電-氣耦合狀態估計的主要意義不在于估計精度的提升,這一點與電-熱耦合狀態估計相似。電-氣耦合狀態估計的主要意義在于得到全局一致解,并實現邊界壞數據辨識,這兩點將會分別在4.2、4.3小節中進行說明。

4.2全局一致解與耦合端口精度分析

4.3邊界壞數據辨識能力分析

對于電網而言,其節點上可能會存在多個注入,尤其對發電機節點而言,其也可能接有負荷。如對圖5所示電-氣耦合網絡而言,節點2和4除了接燃氣輪機外,同時可能接有負荷,此時電-氣耦合網絡如圖6所示。

圖6電網節點多注入的電-氣耦合網絡結構

對于圖6中所示的電-氣耦合網絡,在進行電網狀態估計時,是將各節點注入注出求和,再進行狀態估計。若節點注入量中存在壞數據,則電網狀態估計只能定位到相應節點,但不能正確找出究竟是該節點的哪項注入出現了壞數據,而電-氣耦合狀態估計則可以利用電-氣耦合元件約束,找出壞數據具體出在哪里。在圖6所示算例中,在節點2設置270MW有功負荷,節點4設置80MW有功負荷。

若節點2和4的發電機有功功率均出現壞數據,測試電-氣耦合狀態估計能否在非全量測配置下正確辨識壞數據,由于電網拓撲較為簡單,為了保證壞數據的正確辨識,適當增加了量測配置,以提高冗余度。表9和表10分別為電網、氣網量測配置情況。

當電網2號節點和4號節點發電機有功功率均出現壞數據時,由于電網各節點不止一個注入量,故將電網壞數據辨識的結果整理為表11。

表9電-氣耦合壞數據辨識電網量測配置

表10電-氣耦合壞數據辨識氣網量測配置

表11多注入電功率節點電-氣耦合狀態估計壞數據辨識結果

電-氣耦合狀態估計能夠通過電氣耦合約束,正確辨識出壞數據,而電網單獨狀態估計則無法正確定位壞數據。

5結論

電-氣耦合網絡由于在傳輸過程中幾乎沒有損耗,其供應范圍通常在城市級及以上,并且為保證供氣的可靠性,氣網通常含有環,與輸電網類似。相比之下,熱電聯合網絡由于熱網在傳熱過程中不可避免的熱損,供應范圍通常較小,一般在園區級,其中熱網通常呈輻射狀分布,與配電網類似。因此電-氣耦合網絡狀態與熱電聯合狀態估計存在很多不同,需要獨立于熱電聯合狀態估計方法,建立電-氣耦合狀態估計方法。

本文**次提出了適用于復雜氣網的穩態狀態估計方法。根據壓縮機和調壓閥的特性,建立了適用于復雜氣網的穩態狀態估計方法。通過算例,證實了該方法可以實現非全量測下的多壞數據辨識,符合實際工程對狀態估計的需求。

在此基礎上,本文建立了電-氣耦合網絡狀態估計方法,其狀態估計結果滿足電-氣耦合元件運行約束。單就狀態估計結果的精度而言,電-氣耦合估計的結果較單獨估計并沒有明顯提升。但是由于電-氣耦合狀態估計考慮了電-氣耦合元件的約束,因此滿足電-氣耦合元件的運行約束,而單獨狀態估計的結果往往不能契合電-氣耦合元件的運行約束。此外,當電-氣耦合網絡邊界出現多注入時,電-氣耦合網絡狀態估計可以利用電-氣耦合元件約束,辨識單獨狀態估計不能辨識的壞數據。同時電-氣耦合網絡狀態估計方法也為電-氣耦合網絡能量管理系統后續的研究打下了基礎。