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状态估计除了可以减小量测误差的影响,获得更准确的网络运行情况外,还可以起到坏数据辨识的作用。在实际工程中,各项量测值在获取过程中可能存在测量仪器故障,传输数据过程中断等问题,从而造成量测中存在坏数据。在电力系统中,最常见的处理坏数据的方法是正则化残差法,在此不具体阐述该方法,具体可参考文献[12]。在之后的算例中,将采用正则化残差法来进行坏数据辨识。
2电-气耦合网络模型
天然气属于一次能源,它可以通过燃气轮机进行发电,燃气轮机是最常见的电-气耦合元件,图2刻画了一个常见的电-气耦合网络的能流情况。
图2电-气耦合网络能流情况
由于电-气耦合网络中不会存在很多电-气耦合元件,因此电、气网络间的耦合属于弱耦合,电-气耦合网络状态估计并不能依靠耦合约束来增加多少冗余度,从而显著提升状态估计的效果。
电-气耦合网络状态估计的意义主要在于两方面:获得全局一致解,实现边界坏数据辨识。本文将在第4章通过算例来说明电-气耦合状态估计在这两方面的优势。
2.1耦合元件简介
燃气轮机是最常见的电-气耦合元件,燃气轮机通过天然气燃烧所产生的燃气推动燃气轮机做功,以此来发电。另一方面,燃气轮机轮机排出的烟气中含有可利用热量[13],可以用作热网的热源,为热网供热。当燃气轮机的烟气余热被用来为热网供热时,燃气轮机可以看作一个电-热-气耦合元件。本小节仅讨论当燃气轮机作为电-气耦合元件时的特性,燃气轮机的能量转换关系刻画如下。
2.2电-气耦合状态估计模型
3气网状态估计算例分析
对图1所示的气网进行状态估计,网络参数的情况可以参见文献[11],该算例在高压下输气,取式(3)中指数为1.854,2台压缩机均为出口压力恒定,设置出口压力为30bar。以文献[11]中潮流计算结果作为状态估计的真值,在此基础上叠加高斯噪声,形成状态估计的量测值。本章将在3.1中分析气网状态估计在全量测配置下的效果,主要展现坏数据辨识能力,状态估计的精度分析可以参见第4章中单独估计和耦合估计的对比分析;将在3.2中分析气网状态估计在非全量测配置下补全量测的效果,以及坏数据辨识能力。
3.1全量测配置下状态估计
在全量测配置下,在生成的状态估计量测值的基础上,添加坏数据,测试在多坏数据下,气网状态估计的坏数据辨识能力,坏数据设置见表1,分别在气源节点、气负荷节点设置流量量测坏数据,真实支路、虚拟支路设置流量量测坏数据。图3是坏数据辨识结果,在全量测下,气网可以同时正确辨识多个坏数据,得到正确的状态估计结果。
测试在该量测配置下,不同坏数据个数时,气网状态估计的坏数据辨识能力,其结果如表2所示。
当坏数据个数不超过11时,气网状态估计可以正确辨识所有坏数据,当坏数据个数超过11时,气网状态估计不收敛,无法正确辨识所有坏数据。全量测配置下,共设置了33个测点,可以容忍的坏数据最多为11个,坏数据处理能力相对较好。
3.2非全量测配置下状态估计
状态估计的一个重要功能就是在非全量测配置下,实现对气网全网运行状况的监控,补全气网量测。在实际气网运行中,对支路流量的监控相对较少,由于结算的需求,对用户侧和供气侧的节点注出负荷必然会配置量测,因此本小节设置算例量测配置如表3所示。为了验证在该量测配置下,气网状态估计的坏数据辨识能力,设置坏数据如表4所示。
表1气网坏数据设置情况
图3全量测下气网状态估计坏数据辨识情况
表2气网状态估计不同数量坏数据辨识结果
表3气网量测配置情况
表4非全量测配置下气网坏数据设置
状态估计的结果如图4所示。图4(a)为支路流量状态估计情况,可以发现,在状态估计前,并没有对支路流量进行量测,无法监控支路流量情况,并及时判断是否满足安全运行的条件,而状态估计后,支路流量的估计值与真值非常接近,通过状态估计很好地了解气网各支路的运行情况。图4(b)为真实节点注出流量的状态估计结果,状态估计成功辨识出了6号节点和11号节点处的坏数据,并剔除了坏数据对状态估计的影响,得到了正确的状态估计结果。
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