[发明专利]一种电-气综合能源系统的最优能流计算建模方法

说明书

本发明公开了属于电‑气综合能源系统技术领域的一种电‑气综合能源系统的最优能流计算建模方法。该方法包括步骤1：获取气网实际的气源流量、节点压强和负荷流量运行数据；步骤2：确定气网最大时间常数；步骤3：确定神经网络输入层和输出层维数；步骤4：运用深度学习法拟合天然气系统动态，提取神经网络参数，根据气网最大时间常数滚动使用代理模型构建气网动态代理模型；步骤5：针对非线性的激活函数，将气网动态代理模型转化为混合整数线性规划模型，在调度总时长内滚动使用气网动态代理模型。本发明将天然气动态代理模型与电力系统潮流模型结合，取消了管道参数均一化假设，相较于使用均一化参数的气网动态物理模型精度更高。

技术领域

本发明涉及电-气综合能源系统技术领域，尤其涉及一种电-气综合能源系统的最优能流计算建模方法。

背景技术

当前，我国能源转型面临着传统产能过剩、排放超标、整体效率低等问题。电-气综合能源系统是对电能和天然气的生产、传输与分配、转换、存储、消费等环节进行有机协调与优化后所形成的能源产供销一体化系统，在加快清洁能源开发利用、升级能源消费方式、提升能源系统运行灵活性和加快推进低碳技术应用等方面贡献突出。为此，国家高度关注电-气综合能源系统的发展与应用，公布23个多能互补集成优化示范工程，多地已建成园区级电-气综合能源系统工程。

最优能流是电-气综合能源系统在运行优化时间尺度的基本问题之一，也是电-气综合能源系统当下的研究热点。电能沿线路传播速度近似为光速，其动态过程在最优能流问题中可以忽略，因此，电力潮流模型通常表征为一组以集总参数描述的代数方程，已形成针对不同电压等级、拓扑、源-荷分布情况的潮流计算模型库：直流潮流、输网交流潮流、配网交流潮流SOCP等。天然气沿管道传播动态可由一组时域内偏微分方程描述，计算代价较高，其在典型参数下千米级管道的时间常数为分钟级。若在最优能流问题中假定天然气系统时刻处于稳态，虽然可避免求解时域偏微分方程，降低模型解算代价，但将导致较大的建模误差。为此，如何合理建模天然气动态成为了最优能流研究的重点与难点。

已有工作基于物理模型在时域、频域、复频域、伯恩斯坦空间进行分析处理，为满足高精度和低求解代价，然而已有的物理模型对于同一管道的偏微分方程系数(管道倾角、气体摩擦系数、管径)视作不变这种理想化的处理虽然减少模型求解代价，但是与实际情况不符。

随着物联网、大数据等信息技术的飞速发展,能源系统安装测量装备数量增加，为数据驱动的能源系统建模与决策提供了支撑条件。这为天然气动态建模提供了新思路，即：基于天然气系统历史运行数据与深度学习技术，拟合天然气动态代理模型。进一步，将天然气动态代理模型与电力系统潮流模型结合，用于综合能源系统的最优能流计算，取消了管道参数均一化假设，提高模型精度。

发明内容

本发明的目的是提出一种电-气综合能源系统的最优能流计算建模方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：获取气网实际的气源流量、节点压强和负荷流量运行数据；

步骤2：根据步骤1中的运行数据和基于显式差分法的气网动态二端口物理模型确定气网最大时间常数；

步骤3：根据气网最大时间常数结合调度时间分辨率制定滚动规则，确定神经网络输入层和输出层维数；

步骤4：运用深度学习法拟合天然气系统动态，提取神经网络参数，根据气网最大时间常数滚动使用代理模型构建气网动态代理模型；

步骤5：针对非线性的激活函数，将气网动态代理模型转化为混合整数线性规划模型，在调度总时长内滚动使用气网动态代理模型，建立了基于气网动态代理模型的电-气综合能源系统的最优能流计算模型。

所述步骤5中非线性的激活函数为：

f(x)＝max(0,x) (1)

Z₁＝f(W₁X+B₁)