一种质调节下的热网MIL动态估计方法、系统及模型

    专利查询2022-07-07  139


    一种质调节下的热网mil动态估计方法、系统及模型
    技术领域
    1.本发明属于综合能源系统技术领域,具体涉及一种质调节下的热网mil 动态估计方法、系统及模型。


    背景技术:

    2.综合能源系统作为未来能源系统的发展趋势,可以有效地助力我国“双 碳”目标的实现。状态估计作为能量管理系统的基础核心,在综合能源系统 领域变得日益重要。无论是热网还是气网,其动态过程最后都可以转化为线 性离散系统的形式。
    3.状态估计是能量管理系统的基础和核心。在电力系统领域,状态估计在 电网的安全运行中占据基础性地位,加权最小二乘法(weighted least square, wls)、加权最小绝对值法(weighted least absolute value,wlav)等方法 已得到了深入的研究和广泛的应用。在综合能源系统领域,状态估计的研究 也已得到了广泛的关注。上述模型均假设热网、天然气网工作在稳态,采用 单一断面进行估计。
    4.然而,实际的热网、气网中存在动态调节过程,动态特性不可忽略。目 前文献假设量测噪声为相互独立的高斯白噪声,没有探讨所使用格式的适用 场景及其理论基础。至于多断面最小绝对值格式(multi-snapshot weightedleast absolute value,mwlav),目前还没有相关的应用。
    5.信息理论最早由shannon提出。经过几十年的发展,信息的科学度量已 在信息技术领域逐步取代代表功率的最小均方误差准则成为信息处理的一般 理论基础。以此为背景,在电力系统领域,从信息科学的视角对电力系统静 态状态估计的基础理论问题进行了深入的研究,建立了同时考虑数字量和模 拟量量测的最小信息损失(minimum information loss,mil)状态估计模型, 在理论上证明了wls是mil状态估计的特例,赋予了电力系统传统状态估计 方法以信息学内涵。
    6.而在综合能源系统领域,对于静态状态估计方法,可模仿电力系统mil 状态估计赋予其信息学的意义。但对于考虑动态的多断面状态估计,已有的 mil状态估计模型研究还无法揭示其理论基础。


    技术实现要素:

    7.本发明的目的在于提供一种质调节下的热网mil动态估计方法、系统及模 型,以解决上述背景技术中提出的问题。
    8.为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种质调节下的热网mil 动态估计方法,包括以下步骤:
    9.建立热网热力工况模型;
    10.依据热网热力工况模型建立热网热力工况状态空间模型;
    11.依据热网热力工况状态空间模型建立热网热力工况最小信息损失状态估 计模型。
    12.优选的,所述热网热力工况模型为:
    [0013][0014]
    式中,ρ为密度;c
    p
    为热水的比热容;sk为管段的横截面积;tk为热水微元的温度;mk为流量;t为时间坐标;x为空间坐标;ta为环境温度。
    [0015]
    优选的,所述建立热网热力工况模型采用离散差分法,将管道分为n段,建立以下的管道内部温度离散模型。
    [0016]
    优选的,所述管道内部温度离散模型如下:
    [0017][0018]
    式中,rk为管道的单位长度热阻。
    [0019]
    优选的,所述热网热力工况模型还包括各节点的温度混合模型、首端温度模型、热源功率模型和热负荷温度模型,分别表示如下:
    [0020][0021]
    mi(t)=mj(t),i

    =j

    (0.11)
    [0022]
    φs(t)=c
    pms
    [t
    s,t
    (t)-t
    s,f
    (t)],(0.12)
    [0023]
    φ
    l
    (t)=c
    pml
    [t
    l,f
    (t)-t
    l,t
    (t)](0.13)。
    [0024]
    优选的,所述建立热网热力工况状态空间模型包括:定义热网热力工况的状态向量x(t),
    [0025]
    所述状态向量x(t)由各条管道的内部状态变量组成,包括每条管道分段后考虑的温度向量分别表示为:
    [0026][0027][0028]
    优选的,所述建立热网热力工况状态空间模型还包括:定义热网热力工况的输入向量v(t),
    [0029]
    所述输入向量v(t)包括供热计划中制定的热源的热出力向量φs(t)、负荷的
    [0030][0031]
    式中,是关于计划值和预测值的一个随机变量,而环境温度ta(t)可以实时获取,为一个给定变量。
    [0032]
    优选的,所述建立热网热力工况状态空间模型还包括:定义热网热力工 况的量测向量z(t),其中,
    [0033]
    所述量测向量z(t)包括各条管道的首端温度向量t
    p,f
    (t)、各条管道的末端温 度向量t
    p,t
    (t)、热源的入口温度向量t
    s,f
    (t)、热源的出口温度向量t
    s,t
    (t)、热负荷 的入口温度向量t
    l,f
    (t)、热负荷的出口温度向量t
    l,t
    (t),热源的热功率量测向量 φs(t)、热负荷的热功率量测向量φ
    l
    (t)、热负荷的出口温度向量t
    l,t
    (t),具体表示 如下:
    [0034][0035]
    当所得到的量测向量z(t)存在有噪声的干扰,则定义量测噪声向量为η(t)。
    [0036]
    优选的,所述热网热力工况状态空间模型用状态空间方程的形式表示为:
    [0037][0038]
    其中,式中,a、f、c是将热网模型改写为矩阵后的形式,为给定的常 值矩阵。
    [0039]
    一种质调节下的热网mil动态估计系统,基于上述所述的质调节下的热 网mil动态估计方法,所述动态估计系统包括
    [0040]
    第一建立模块,用于建立热网热力工况模型;
    [0041]
    第二建立模块,用于依据热网热力工况模型建立热网热力工况状态空间 模型;
    [0042]
    第三建立模块,用于依据热网热力工况状态空间模型建立热网热力工况 最小信息损失状态估计模型。
    [0043]
    一种质调节下的热网mil动态估计模型,所述模型应用于上述所述的质 调节下的热网mil动态估计方法,所述热网mil动态估计模型包括热网热力 工况状态空间模型和热网热力工况最小信息损失状态估计模型。
    [0044]
    优选的,所述热网热力工况状态空间模型为
    [0045][0046]
    其中,a、f、c是将热网模型改写为矩阵后的形式,为给定的常值矩阵。
    [0047]
    优选的,所述热网热力工况最小信息损失状态估计模型为
    [0048][0049][0050]
    其中,v由所有时刻的输入向量组成,fv为其概率密度函数;x0为初始 状态向量,为其概率密度函数;w为所有量测噪声向量组成,fw为其概率 密度函数。
    [0051]
    本发明的技术效果和优点:
    [0052]
    本发明从信息科学的视角重新审视和研究综合能源系统中慢动态系统状 态估计
    的基础理论问题,并以热网为例进行了验证。首先建立线性离散系统 的信源信道模型,建立mil动态状态估计模型。然后,基于常用的各种假设, 得到实用化模型,并从理论上证明mwls、mwlav等常用方法都是mil动态状态 估计模型的特例,赋予其信息学内涵。接着,建立了热网状态空间模型和热 网mil动态估计模型。最后,基于算例对所提出的理论在考虑量测噪声概率分 布、噪声相关性等方面的普适性进行了验证。
    [0053]
    本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说 明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优 点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
    附图说明
    [0054]
    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作一简单地介绍,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 不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
    [0055]
    图1示出了质调节下的热网mil动态估计方法步骤流程图。
    具体实施方式
    [0056]
    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,都属于本发明保护的范围。
    [0057]
    本发明提供了一种质调节下的热网mil动态估计方法,如图1所示,所 述热网mil动态模型包括以下步骤:
    [0058]
    建立热网热力工况模型;
    [0059]
    依据热网热力工况模型建立热网热力工况状态空间模型;
    [0060]
    依据热网热力工况状态空间模型建立热网热力工况最小信息损失状态估 计模型。
    [0061]
    进一步地,所述建立热网热力工况模型采用离散差分法,将管道分为n 段,建立以下的管道内部温度离散模型。
    [0062]
    进一步地,所述建立热网热力工况状态空间模型包括以下步骤:
    [0063]
    定义热网热力工况的状态向量x(t),
    [0064]
    定义热网热力工况的输入向量v(t),
    [0065]
    当所得到的量测向量z(t)存在有噪声的干扰,则定义量测噪声向量为η(t)。
    [0066]
    需要说明的是,本发明根据最小信息损失(minimum information loss, mil)决策原理,提出了通用的线性离散系统mil动态状态估计新原理,以集 中供热系统质调节下的动态状态估计问题为例对本文所提模型进行验证,在 本实施例中,认为管网中的水力工况已知。
    [0067]
    本发明进一步以热网为例,建立了其状态空间模型和最小信息损失估计 模型,对其在考虑不同量测噪声概率分布、噪声相关性等方面的普适性进行 了验证如下。具体步骤
    如下,
    [0068]
    s1:建立热网热力工况模型;
    [0069]
    对于管道中的热动态,忽略微元间的热传导过程,可以表示为一个偏微分方程:
    [0070][0071]
    式中,
    ρ
    为密度;cp为热水的比热容;s为管段的横截面积;t为热水微元的温度;m为流量;t为时间坐标;x为空间坐标;r’为管道的单位长度热阻;ta为环境温度。
    [0072]
    采用离散差分法,将管道分为n段,可建立如下的管道内部温度离散方程:
    [0073][0074]
    此外,热网模型还包括各节点的温度混合模型、首端温度模型、热源功率模型和热负荷温度模型,具体地,
    [0075]
    温度混合模型表示为:
    [0076]
    首端温度模型表示为:mi(t)=mj(t),i

    =j

    (0.22)
    [0077]
    热源功率模型表示为:φs(t)=c
    pms
    [t
    s,t
    (t)-t
    s,f
    (t)],(0.23)
    [0078]
    热负荷温度模型表示为:φ
    l
    (t)=c
    pml
    [t
    l,f
    (t)-t
    l,t
    (t)](0.24)
    [0079]
    s2:依据热网热力工况模型建立热网热力工况状态空间模型;
    [0080]
    所述建立热网热力工况状态空间模型包括以下步骤:
    [0081]
    定义热网热力工况的状态向量x(t),
    [0082]
    定义热网热力工况的输入向量v(t)。
    [0083]
    具体地,定义热网热力工况的状态向量x(t),其由各条管道的内部状态变量组成,包括每条管道分段后考虑的温度向量分别表示为:
    [0084][0085][0086]
    然后,定义热网热力工况的输入向量v(t)。包括供热计划中制定的热源的热出力向量φs(t)、负荷的消耗热功率向量φ
    l
    (t),以及环境温度ta(t),表示如下:
    [0087][0088]
    在热网运行过程中,热源出力可以使用出力计划中的计划值作为参考,负荷消耗热功率可以使用负荷的预测功率作为参考,因此是关于计划值和预测值的一个随机变量,而环境温度ta(t)可以实时获取,为一个给定变量。
    [0089]
    在热网运行过程中,包括以下步骤:
    [0090]
    定义热网热力工况的量测向量z(t),
    [0091]
    定义量测噪声向量为η(t)。
    [0092]
    具体地,定义热网热力工况的量测向量z(t),包括各条管道的首端温度向 量t
    p,f
    (t)、各条管道的末端温度向量t
    p,t
    (t)、热源的入口温度向量t
    s,f
    (t)、热源的 出口温度向量t
    s,t
    (t)、热负荷的入口温度向量t
    l,f
    (t)、热负荷的出口温度向量t
    l,t
    (t), 热源的热功率量测向量φs(t)、热负荷的热功率量测向量φ
    l
    (t)、热负荷的出口温 度向量t
    l,t
    (t)表示如下:
    [0093][0094]
    所得到的量测存在有噪声的干扰,定义量测噪声向量为η(t)。
    [0095]
    综上,可以将热网的模型改写为如下的状态空间方程的形式:
    [0096][0097]
    其中,a、f、c是将热网模型改写为矩阵后的形式,由于本发明考虑的 是质调节的运行工况,因此为给定的常值矩阵。
    [0098]
    s3:依据热网热力工况状态空间模型建立热网热力工况最小信息损失状 态估计模型。
    [0099]
    建立热网热力工况的最小信息损失状态估计模型如下:
    [0100][0101][0102]
    其中,v由所有时刻的输入向量组成,fv为其概率密度函数;x0为初始 状态向量,为其概率密度函数;w为所有量测噪声向量组成,fw为其概率 密度函数。
    [0103]
    上述模型1.62为一通用的模型,没有限定相关概率密度函数的具体形式, 同时,该模型可以在各种假设下进行简化,得到实用化的状态估计模型。
    [0104]
    本发明还提供了一种质调节下的热网mil动态估计系统,所述动态估计 系统基于上述所述的质调节下的热网mil动态估计方法,所述动态估计系统 包括:
    [0105]
    第一建立模块,用于建立热网热力工况模型;
    [0106]
    第二建立模块,用于依据热网热力工况模型建立热网热力工况状态空间 模型;
    [0107]
    第三建立模块,用于依据热网热力工况状态空间模型建立热网热力工况 最小信息损失状态估计模型。
    [0108]
    一种质调节下的热网mil动态估计模型,所述模型应用上述所述的质调 节下的热网mil动态估计方法,所述热网mil动态估计模型包括热网热力工 况状态空间模型和热网热力工况最小信息损失状态估计模型。
    [0109]
    具体地,所述热网热力工况状态空间模型为
    [0110][0111]
    其中,a、f、c是将热网模型改写为矩阵后的形式,为给定的常值矩阵。
    [0112]
    具体地,所述热网热力工况最小信息损失状态估计模型为
    [0113][0114][0115]
    其中,v由所有时刻的输入向量组成,fv为其概率密度函数;x0为初始 状态向量,为其概率密度函数;w为所有量测噪声向量组成,fw为其概率 密度函数。
    [0116]
    本发明以集中供热系统质调节下的动态状态估计问题为例对最小信息损 失状态估计模型进行验证,为考虑动态的多断面状态估计,已有的mil状态 估计模型研究提供了理论基础。
    [0117]
    最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限 制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的 技术人员来说,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,凡在本发明的精神和原则之内,所作的 任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
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