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基于天然氣系統實際數據應用深度學習方法

更新時間:2023-12-20 文章作者:佚名 信息來源:網絡整理 閱讀次數:

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數據–物理混和驅動的氣網動態解析建模方式q2X物理好資源網(原物理ok網)

許東豐王程畢天姝q2X物理好資源網(原物理ok網)

(華東電力學院)q2X物理好資源網(原物理ok網)

DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.q2X物理好資源網(原物理ok網)

研究背景q2X物理好資源網(原物理ok網)

在“雙碳”目標驅動下,電、氣等異質能源系統之間呈現相輔相成、協同發展的趨勢。電–氣綜合能源系統(IEGS)是對電能和天然氣進行有機協調與優化后所產生的能源產供銷一體化系統。最優能流(OGPF)是電–氣綜合能源系統在運行優化時間尺度的基本問題之一,但是,兩種異質能源動態時間尺度的不同造成電力系統抵達穩態時天然氣系統一直處于動態過程,因而精準的最優能流模型須要考慮天然氣系統動態過程。描畫天然氣系統動態過程面臨兩大難點:其三,動態多項式較為復雜,求解難度大;其一,實際工程中天然氣系統受內腐蝕和施工等誘因影響無法獲得確切參數。為此,亟待一種才能精準描述天然氣系統動態傳播過程的電–氣綜合能源系統最優能流估算模型,滿足電–氣綜合能源系統運行的安全性和經濟性。q2X物理好資源網(原物理ok網)

論文所解決的問題及意義q2X物理好資源網(原物理ok網)

本文研究基于氣網動態代理模型的電–氣綜合能源系統最優能流估算問題。基于天然氣系統實際數據應用深度學習技巧擬合天然氣系統動態,提取神經網路參數建立氣網動態代理模型,規避了復雜且無法求解的偏微分等式組,獲得了代數方式的氣網動態模型;對于實際情況下樣本數目有限且模型規模大的問題,基于顯式差分法的氣網動態頻域二端口模型剖析氣網動態特點,提出了氣網最大時間常數的概念,并基于此設計了氣網動態滾動代理模型建立方式,增加了氣網代理模型規模;針對非線性的激活函數,將氣網動態代理模型等價轉化為混和整數線性規劃模型物理網,構建基于氣網動態代理模型的電–氣綜合能源系統最優能流估算模型。q2X物理好資源網(原物理ok網)

論文重點內容q2X物理好資源網(原物理ok網)

1)氣網動態代理模型q2X物理好資源網(原物理ok網)

采用全聯接神經網路擬合氣網動態,如圖1所示。氣網氣源節點氣壓、負荷節點流量視作已知,作為輸入;氣網氣源流量、負荷節點氣壓視作未知,作為輸出。基于氣網SCADA數據,氣源氣壓/流量、負荷節點氣壓/流量均可得知。訓練神經網路,提取參數,獲得代數方式的氣網動態代理模型。q2X物理好資源網(原物理ok網)

圖1全聯接神經網路示意圖q2X物理好資源網(原物理ok網)

2)氣網最大時間常數q2X物理好資源網(原物理ok網)

氣網最大時間常數為氣網任意節點(氣源、負荷節點)的狀態量(氣壓、流量)發生變化到氣網其他節點的狀態量完全響應的時間間隔。若已知氣網最大時間常數,則可以根據此確定神經網路輸入輸出變量維度并切分氣網運行數據。訓練所得的代理模型滾動使用可描畫整個調度周期內氣網動態過程。q2X物理好資源網(原物理ok網)

基于顯示差分法的單管線天然氣動態頻域二端口模型入口流量如圖2所示。q2X物理好資源網(原物理ok網)

圖2入口流量與出口流量的關系示意圖q2X物理好資源網(原物理ok網)

圖2中:Min、Mout分別為管線首端流量和末端流量;A、B為二端口模型系數矩陣,均為下三角矩陣且緊靠主對角線占優。左下角陰影部份數值接近0,可忽視,在物理上,第n個Min僅受淺黃色部份的Mout影響其數值,第n個Mout僅影響深紅色部份Min的數值,故第n個時間微元的最大時間常數為Rn=max(n-l,m-n),這是第n個時間微元單管線負荷節點的流量發生變化到氣源節點的流量完全響應的時間間隔。以這種推,由第n個時間微元拓展到所有時間微元可得到兩個狀態量之間完全響應的時間間隔;對于其他矩陣進行上述操作可得其他狀態量之間完全響應的時間間隔;基于數論由單管線拓展至網絡可得到氣網最大時間常數。q2X物理好資源網(原物理ok網)

3)電–氣綜合能源系統最優能流估算模型q2X物理好資源網(原物理ok網)

本文使用修正線性單元(ReLU)作為神經網路的激活函數,如圖3所示,激活函數的存在使氣網動態代理模型具有非線性。將氣網動態代理模型等價轉化為混和整數線性規劃模型,對于優化求解較為友好。q2X物理好資源網(原物理ok網)

圖3ReLU示意圖q2X物理好資源網(原物理ok網)

氣網動態代理模型結合節點氣壓約束、氣源流量約束構成天然氣子系統能流模型;交流時尚模型作為電力子系統時尚模型,對于模型中的非線性項進行等價變換,得到二階錐規劃方式的配電網交流時尚模型,通過煤氣輪機將兩個系統耦合上去,構成電–氣綜合能源系統最優能流估算模型,此模型在物理上為混和整數二階錐模型。q2X物理好資源網(原物理ok網)

推論q2X物理好資源網(原物理ok網)

本文提出了基于氣網動態代理模型的電–氣綜合能源系統最優能流估算方式。基于氣網歷史運行數據與深度神經網路,建立氣網動態解析模型;提出了氣網最大時間常數,并建立氣網動態滾動代理模型;將其與電力系統最優時尚模型結合,建立了最優能流模型。主要推論如下:q2X物理好資源網(原物理ok網)

1)在訓練樣本數目適中條件下,基于氣網最大時間常數的滾動代理模型的氣網動態模擬精度明顯低于基于參數均一化假定的化學模型。q2X物理好資源網(原物理ok網)

2)基于氣網最大時間常數的滾動代理模型可有效減少代理模型規模與在優化問題中的求解時間,提高對數據樣本借助率與模型精度。q2X物理好資源網(原物理ok網)

3)基于氣網動態代理模型的最優能流模型可更好地滿足電–氣綜合能源系統對于安全性和經濟性的要求。q2X物理好資源網(原物理ok網)

引文信息q2X物理好資源網(原物理ok網)

許寶清,王程,畢天姝.基于氣網動態代理模型的電–氣綜合能源系統最優能流估算[J].中國馬達工程學報,2023,43(9):3415-3428.q2X物理好資源網(原物理ok網)

XU,WANGfú,BI.flowof-gasbasedongasmodel[J].oftheCSEE,2023,43(9):3415-3428(in).q2X物理好資源網(原物理ok網)

作者介紹q2X物理好資源網(原物理ok網)

許寶清物理網,碩士研究生,研究方向為綜合能源系統運行與控制。q2X物理好資源網(原物理ok網)

通訊作者:王程,博士,副院長,碩士生導師。主要從事新能源電力系統有功優化與頻度支撐控制等領域的研究工作。以第一/通訊作者發表(含在線發表)國外外高水平刊物論文45篇,其中IEEETrans.論文22篇;第一發明人授權國家發明專利14件。主持國家自然科學基金青年科學基金項目1項、面上基金項目1項、國家重點研制計劃子課題1項、國網總部科技項目課題4項。兼任SCI刊物IEEE副編輯、SCI刊物andofPower(PCMP)副編輯。獲IEEEonPower2017-2019年度最佳論文獎(得獎率約6‰),《中國馬達工程學報》2021年度“高影響力論文”獎,入圍中華電機工程學會“青年人才托舉計劃”(第七屆)。q2X物理好資源網(原物理ok網)

畢天姝,院長,華東電力學院副院長,新能源電力系統全省重點實驗室常務副校長。入圍國家杰青,國家千人計劃領軍人才,IEEE,兼任國家科技部儲能與智能電網十四五重點專項施行方案專家組主任。常年從事新能源電力系統保護控制方面的研究。近5年,主持包括國家重點研制計劃項目、國家自然科學基金重大科研儀器研發項目在內的國家層面重大重點項目十余項,先后獲國家科技進步二等獎1項、中國標準創新貢獻獎二等獎1項、省局級技術發明銀獎3項以及中國電力科學技術杰出貢獻獎等。發表/錄用SCI論文150余篇、EI檢索論文350余篇;授權國際發明專利20余件,國家發明專利130余件;兼任IEEEonPower、《中國馬達工程學報》等9個國外外刊物編委。q2X物理好資源網(原物理ok網)

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