[发明专利]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

权利要求书

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t_end为算法结束时间，t_e、t_g、t_h分别为电力网络、天然气网络、热力网络状态估计的时间轴，Δt_e、Δt_g、Δt_h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t_e＝t_g＝t_h＝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t_h＝t_h+Δt_h；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t_w、t_r为水力网络、热能网络状态估计的时间轴，t_endh为算法结束时间，Δt_w、Δt_r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t_w＝t_r＝0；

S23、对于水力网络，通过以Δt_w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t_w＝t_w+Δt_w；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，z^w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x^w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t_r＝t_r+Δt_r；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：

x_k＝F_kx_k-1+B_ku_k+w_k

z_k＝H_kx_k+v_k

式中，x_k表示系统的状态向量，z_k表示系统的量测向量，F_k表示系统状态转移矩阵，B_k表示外部控制矩阵，u_k表示外部控制向量，w_k表示系统误差，方差阵为Q_k，w_k～N(0，Q_k)；v_k表示量测误差，方差阵为R_k，v_k～N(0，R_k)；

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：

P_k＝F_kP_k-1F_k+Q_k

式中，表示被估计网络t_k-1时刻的最佳估计值，P_k-1表示被估计网络t_k-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＝P_k-KH_kP_k

其中，为系统t_k时刻的最佳估计值，为相应的协方差矩阵；K为卡尔曼增益，H_k为系统量测矩阵，R_k为系统量测误差的方差矩阵；和P_k分别为系统t_k时刻的预测状态值，为系统的量测数据；

S25、判断是否t_r≥t_endh，若是，则结束算法；若否，则返回步骤S26；

S26、判断是否t_r≥t_w，若是，则返回步骤S23；若否，则执行步骤S24；

S3、判断是否t_g≥t_h，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t_g＝t_g+Δt_g；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：t_k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：t_k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：t_k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；

S5、判断是否t_e≥t_g，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t_g＝t_g+Δt_g；

S7、判断是否t_e≥t_end，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t_k-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。