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基于面向能源互联网的电—气耦合网络状态估计技术分析

2018-05-14汤王飞

科技风 2018年15期
关键词:能源互联网

汤王飞

摘 要:为保证电-气耦合网络的运行质量,结合能源互联网的相关特征,以模型分析的方法,研究了基于能源互联网的电-气耦合网络状态评估技术的相关内容。通过构建该模型,能够进一步了解复杂条件下的网络状态评估,最大程度上满足了电-气耦合网络综合管理的要求,因此具有可行性。

关键词:能源互联网;电-气耦合网络;网络状态评估

能源互联网是由多种形式能源流构成的网络体系,在这个体系中,电、气、热、冷等多个网络都能完成物理层面与信息层面的融合,具有深远影响。所以在当前工作中,就应该寻找有效的方法,从能源互联网的数据分析手段,构建多种层次的开放互联,并在充分了解不同网络的基础上,保证能源使用效率,推动我国社会可持续发展进程。

1 电-气耦合网络模型的建立

1.1 模型构建的先决条件

在建立电-气耦合网络过程中首先应该注意到的是,由于电-气耦合网络网络中不会存在大量的电-气耦合元件,所以本次研究中的电、气网络间的耦合在实际上属于弱耦合,网络状态评估技术分析过程中,可以不能单方面的依靠耦合约束条件来进行分析。总体而言,电-气耦合网络状态评估能够深入了解不同状态下的电-气变化情况,掌握边界坏数据辨识的要求。

燃气轮机是一种常见的电-气耦合元件,燃气轮机以天然气燃烧所产生的燃气推动做功,并依靠相应的能量完成发电。同时,燃气轮机在运行过程中本身就会出现烟气,这些烟气中存在一定的热能,这些能源可以被看做是人力生产的重要源泉。在这个过程中,可以将燃气轮机作为一个电-气耦合元件进行分析。

1.2 模型建立

在构建电-气耦合网络状态评估模型中,采用最小二乘法来构建电-气耦合网络状态估计模型,该模型的基本结构为:

cg(x^g)=0

ΓLing.gas-Poutgas=0

在上述公式中,Ling.gas代表燃气轮机的耗气量向量,主要指电-气耦合网络中的所有燃气机;Poutgas代表燃气轮机的发电功率向量,主要值电-气耦合网络中的所有燃气轮机。Γ代表燃气轮机的转换系数矩阵,在实际上以对角阵的形式存在。

1.3 模型处理

在构建模型之后,需要进一步研究电-气耦合网络状态评估的技术内容。因此在模型处理中需要注意的是,考虑到状态评估的主要功能就是在非全量侧配的情况下,能够对整个电-气耦合网络进行监督,并完成对电-气耦合网络的测量。但是在电-气耦合网络运行过程中,考虑到结算等多种工作的影响,对用户侧与供给侧所明确的负荷必然会配置测量。所以模型处理的关键,就是要通过设置量测配置,保证电-气耦合网络状态评估技术具有一定的坏数据辨识与处理能力。

2 电-气耦合网络状态估计的应用分析

电-气耦合常见于城市级以上范围的供电供气系统中,结合上文所介绍的模型,假设电网节点与大电网相连,并且在相应节点上分别配有两台燃气轮机,燃气轮机仅作为发电使用。

2.1 全局一致解与耦合端口的精度控制

在电-气耦合网络状态估计过程中,处于对耦合状态估计的考虑,本文充分考虑了各种可能出现约束条件,保证电-气耦合网络状态估计结果最大程度上满足电-气耦合网络状态估计的约束条件。

一般情况下,电-气耦合网络体系下的元件端口精度不同时的单独状态估计端口契合度之间存在一定的差别,并且其状态估计的结果未必能有效契合,这一点从电网、气网的单独状态估计中表现的更加明显。在这个过程中,假设电-气耦合网络契合度的统计分析量的表述为S,则S的参数水平越小,其端口的契合度越高。分别取耦合元件端口的精度为0.02p.u.与0.1p.u.开展蒙特卡洛仿真实验后,结果可以发现,当端口的数据精度较高时,端口数据的不匹配值仅为实际值的0.06%,这一结果基本可以看出两个结果的具有全局一致性的特征。而假设端口的数据精度水平没有达到预期,则电-气耦合网络下的元件端口契合度水平不理想,证明其精度控制存在问题。

2.2 坏数据的识别

在电网正常运行的条件下,其节点上会存在多个层次的注入现象,尤其是发电机节点,这个节点上依然存在负荷的风险。在对电网进行估计过程中,需要确定各个节点的注入、注出的和,再完成状态估计。在这个过程中,假设节点主图的数据存在坏数据,则在电网数据评估中,只能定位到相应的节点,但是却无法正确找到出现问题的节点。而在采用电-气耦合网络状态估计,怎可以根据点-气有何元件约束条件,进一步判断坏数据的位置。

根据上述分析,分别在节点2与节点4设置有功负荷270MW、80MW。在这种情况下,假设两个节点的发电机有功功率均出现坏数据,则在测试电-气耦合网络障碍下,判断能够正确辨识坏数据,此时考虑到网络拓扑结构相对简单,为了保证其辨识度情况,应该增加测量配置,并分别根据电-气耦合网络坏数据辨识电网测量配置的详细阐述情况进行分析,并将相关数据带入到上述模型中,判断其关系是否成立。

按照上述方法展开辨识分析后发现,当节点2与节點4发电机均出现坏数据的石油,电-气耦合网络状态估计能够通过电气耦合约束条件,并且模型中的关系式不成立。根据这一结果可以判断,电-气耦合网络状态估计能够有效识别坏数据,所以具有可行性。

3 结论

基于面向能源互联网的电-气耦合网络状态评估技术能够有效判断电力生产中的坏数据问题,能够为相关技术人员优化电-气耦合网络提供有效的数据支持。对于相关人员而言,在研究电-气耦合网络状态评估技术的相关问题时,必须要重视对模型的构建与数据处理,这样才能进一步提高数据分析质量,满足了能源互联网运行的要求。

参考文献:

[1]洪元瑞,康重庆,夏清,等.基于图论的电网动态分区定价方法[J].中国电机工程学报,2015,25(3):1-7.

[2]李青芯,孙宏斌,王晶,等.变电站–调度中心两级分布式状态估计[J].电力系统自动化,2012,36(7):44-50.

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