摘要:多能流狀態(tài)估計是能源互聯(lián)網(wǎng)的重要研究領(lǐng)域。目前,關(guān)于電-水耦合系統(tǒng)狀態(tài)估計的研究剛起步,還存在對水網(wǎng)工況適應(yīng)性差、對電-水耦合信息利用不充分等問題。為此,提出一種考慮管道摩阻系數(shù)修正的水網(wǎng)雙線性最小二乘(weighted least square,WLS)狀態(tài)估計方法,并進(jìn)一步基于水泵虛擬測量構(gòu)造電-水耦合信息雙向傳遞,提出適用于電-水耦合系統(tǒng)分立運(yùn)行、協(xié)同運(yùn)行和聯(lián)合運(yùn)行的雙線性WLS 狀態(tài)估計方法。用11 節(jié)點水網(wǎng)及其與IEEE-14 節(jié)點、IEEE-118 節(jié)點電網(wǎng)耦合形成的2 個電-水耦合系統(tǒng)驗證了所提雙線性WLS 估計的有效性。算例結(jié)果證明了水網(wǎng)狀態(tài)估計中修正管道摩阻系數(shù)的必要性與雙線性WLS 估計方法在計算效率與小流量水網(wǎng)適應(yīng)性方面的優(yōu)越性,以及協(xié)同估計與聯(lián)合估計在提升電網(wǎng)/水網(wǎng)狀態(tài)估計精度、數(shù)據(jù)一致性與可觀性方面的有效性。
關(guān)鍵詞:能源互聯(lián)網(wǎng);狀態(tài)估計;電力系統(tǒng);水網(wǎng);最小二乘;雙線性估計
中圖分類號:TM732 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:1000-582X(2024)11-065-16
能源互聯(lián)網(wǎng)以電力、天然氣、熱力系統(tǒng)等多種能源系統(tǒng)互聯(lián)互通形成的綜合能源系統(tǒng)(integrated energysystem,IES)為物理載體,以多能互補(bǔ)、開放共享為基本特征,近年來逐漸發(fā)展成為能源領(lǐng)域的前沿方向[1]。能源互聯(lián)網(wǎng)中多能流系統(tǒng)的高效協(xié)同運(yùn)行與控制需要利用數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控(supervisory control and dataacquisition,SCADA)系統(tǒng)提供的量測數(shù)據(jù),并通過狀態(tài)估計來提供完整、可靠、準(zhǔn)確的多能流模型與狀態(tài)數(shù)據(jù)來實現(xiàn)。
目前,多能流狀態(tài)估計已成為能源互聯(lián)網(wǎng)的重要研究內(nèi)容。國內(nèi)外學(xué)者以電網(wǎng)狀態(tài)估計為基礎(chǔ),結(jié)合多能流耦合特性,開展了大量關(guān)于多能流狀態(tài)估計的研究[2],涉及電-氣IES[3-5]、電-熱IES[6-8]和電-氣-熱IES[9-10]等多種耦合系統(tǒng)。其中,文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[8]是較早關(guān)注多能流狀態(tài)估計的研究,基于加權(quán)最小二乘(weightedleast squares,WLS)方法分別實現(xiàn)了電-熱和電-氣IES 的狀態(tài)估計;此后,在多能流狀態(tài)估計領(lǐng)域進(jìn)一步出現(xiàn)加權(quán)最小絕對值估計[6]、基于交替方向乘子法的分布式狀態(tài)估計[9]等方法。
不僅電-氣、電-熱和電-氣-熱之間存在耦合關(guān)系,電網(wǎng)與水網(wǎng)之間也有密切關(guān)聯(lián)。電力生產(chǎn)需要大量取水,水的取用、處理和輸送需要消耗大量電力(電力驅(qū)動水泵耗能占比最大,據(jù)統(tǒng)計中國2015 年僅泵取地下水消耗的電能就高達(dá)45 800 GW·h[11])。在能源互聯(lián)網(wǎng)背景下,盡管已有大量關(guān)于電-水耦合系統(tǒng)潮流[12]、最優(yōu)潮流[13]及協(xié)同調(diào)度[14]的研究,但關(guān)于電-水耦合系統(tǒng)狀態(tài)估計的研究才剛剛起步[15]。
電-水耦合系統(tǒng)狀態(tài)估計以電網(wǎng)和水網(wǎng)狀態(tài)估計為基礎(chǔ),需要重點處理電-水耦合環(huán)節(jié)帶來的新問題。電網(wǎng)狀態(tài)估計最早由Scheweppe 教授于20 世紀(jì)70 年代提出[16],目前已有十分成熟的理論和方法;水網(wǎng)狀態(tài)估計在很大程度上借鑒了電網(wǎng)的研究思路,也針對水力狀態(tài)估計、水質(zhì)估計、泄漏檢測等特殊問題形成了一系列水網(wǎng)狀態(tài)估計方法。與電網(wǎng)類似,水網(wǎng)狀態(tài)估計同樣以WLS 估計為基礎(chǔ)[17-22],分別以節(jié)點水頭[18]、環(huán)路修正流量[19]為狀態(tài)變量,基于節(jié)點流量平衡方程[20]或環(huán)能量方程[21]建立水網(wǎng)的WLS 估計模型,Bargiela[22]特別針對小流量工況討論了WLS 估計的收斂性問題??梢?,無論是電網(wǎng)、水網(wǎng)還是各種IES,最基本且應(yīng)用最廣泛的狀態(tài)估計方法都是WLS 估計,Moazeni 等[15]同樣報道了基于WLS 估計實現(xiàn)電-水耦合系統(tǒng)狀態(tài)估計。然而,電網(wǎng)和各種IES 的WLS 估計本質(zhì)上都是非線性非凸優(yōu)化問題,存在收斂性問題及全局尋優(yōu)困難問題[23]。為此,Gomez-Exposito 等[24]提出電網(wǎng)狀態(tài)估計的雙線性WLS 方法,通過引入輔助量測量和輔助狀態(tài)變量,將原非線性WLS 問題轉(zhuǎn)化為2 個線性WLS 問題(即“雙線性化”)和一個非線性變換過程;之后,該方法進(jìn)一步發(fā)展為考慮等式約束的雙線性估計方法[25]和雙線性抗差估計方法[26-27]。隨著能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,雙線性估計方法也從電網(wǎng)狀態(tài)估計進(jìn)一步推廣應(yīng)用于電-氣IES[28]、電-熱IES[29]及電-氣-熱IES[9]的多能流狀態(tài)估計。
如前所述,文獻(xiàn)[15]是目前僅有的關(guān)于電-水耦合系統(tǒng)狀態(tài)估計的專題研究,但還存在以下局限:1)方法本質(zhì)上是求解水網(wǎng)和電網(wǎng)2 個非線性WLS 估計問題,難以克服非線性WLS 模型固有的收斂性問題和全局尋優(yōu)困難;2)僅將水泵功率用于電網(wǎng)狀態(tài)估計而未考慮水泵功率對水網(wǎng)狀態(tài)估計的作用,對電-水耦合信息的利用并不充分;3)為電網(wǎng)和水網(wǎng)的狀態(tài)估計問題的順序求解,未討論耦合系統(tǒng)運(yùn)行管理模式對狀態(tài)估計的影響;4)采用Hazen-Williams(H-W)公式[30]描述管道水頭損失,而H-W 公式對流態(tài)及管道粗糙度有一定限制。這些影響了文獻(xiàn)[15]的工程適用性。
水網(wǎng)及電-水耦合系統(tǒng)量測方程的非線性導(dǎo)致其狀態(tài)估計是一個非線性WLS 問題,因此,文中將應(yīng)用雙線性估計的基本思想,研究適用于水網(wǎng)和電-水耦合系統(tǒng)狀態(tài)估計的雙線性估計方法。需要指出,熱網(wǎng)含水力和熱力2 個部分,涉及熱網(wǎng)雙線性估計方法的研究(如文獻(xiàn)[9]與文獻(xiàn)[29]),對水網(wǎng)的雙線性化有一定參考意義。但是,熱網(wǎng)水力工況平穩(wěn),水壓和流量變化不大,而水網(wǎng)工況取決于水負(fù)荷,變化幅度大,對管道方程的適用性要求更高;此外,水網(wǎng)通常需要配置水泵來補(bǔ)償水頭損失,而現(xiàn)有的關(guān)于熱網(wǎng)、電-熱IES[6-8,29]及電-氣-熱IES[9-10]狀態(tài)估計的研究均未涉及水泵。
文中的主要工作如下:1)提出水網(wǎng)與電-水耦合元件量測方程的雙線性化方案;2)為保證管道方程對水網(wǎng)水力工況的適應(yīng)性,提出考慮管道摩阻系數(shù)修正的水網(wǎng)雙線性WLS 估計方法;3)為適應(yīng)電-水耦合系統(tǒng)的不同運(yùn)營模式,提出以水泵虛擬量測實現(xiàn)電-水耦合信息雙向傳遞的雙線性協(xié)同估計和聯(lián)合估計方法。分別用水網(wǎng)和2 個不同規(guī)模電-水耦合系統(tǒng)算例驗證所提雙線性WLS 估計方法的有效性。
1 電-水耦合系統(tǒng)的量測方程
電-水耦合系統(tǒng)量測方程由電網(wǎng)、輸配水網(wǎng)與電-水耦合環(huán)節(jié)3 部分量測方程組成。電網(wǎng)量測方程以經(jīng)典交流潮流方程為基礎(chǔ),以下重點說明輸配水網(wǎng)與電-水耦合環(huán)節(jié)的量測方程。
1.1 電網(wǎng)的量測方程
考慮電網(wǎng)量測數(shù)據(jù)為SCADA 系統(tǒng)提供的節(jié)點電壓幅值、支路有功/無功功率及節(jié)點注入有功/無功功率,以節(jié)點電壓為狀態(tài)變量,電網(wǎng)量測方程為[23]:
式中:上標(biāo)m 表示量測量,下標(biāo)i、j 表示節(jié)點i 和節(jié)點j,下標(biāo)ij 表示支路ij;Vi和V mi 分別為節(jié)點i 電壓模值及其量測;θij=θi-θj為支路ij 兩端節(jié)點電壓相角差;Pmij 與Qmij 分別為支路ij 的有功與無功量測;Pmi 與Qmi 分別為節(jié)點i注入有功和無功量測;gij和bij分別為支路ij 的串聯(lián)電導(dǎo)和電納;gsi和bsi分別為節(jié)點i、j 的對地電導(dǎo)和電納;Gij和Bij分別為節(jié)點導(dǎo)納矩陣中節(jié)點i、j 對應(yīng)的電導(dǎo)和電納;j∈i 表示與節(jié)點i 直接連接的節(jié)點集合;eVi、ePij、eQij、ePi與eQi分別表示下標(biāo)量測量對應(yīng)的量測誤差。
記節(jié)點電壓模值和相角分別為V = [V1 ,…,VNE ]T、θ = [θ1 ,…,θNE - 1 ]T(下標(biāo)E 表示電網(wǎng),上標(biāo)T 表示轉(zhuǎn)置,NE為節(jié)點總數(shù),平衡節(jié)點相角設(shè)為0),則電網(wǎng)狀態(tài)變量為xE = [V T ,θT ]T,式(1)可記為
zE = hE ( xE ) + eE, (2)
式中:hE(·)表示電網(wǎng)量測函數(shù);zE和eE分別表示電網(wǎng)量測量及其誤差向量。
1.2 水網(wǎng)的量測方程
1.2.1 水網(wǎng)的元件模型
輸配水網(wǎng)又稱給水管網(wǎng)[30] (簡稱水網(wǎng)),主要包含管道、水泵等元件,用節(jié)點水頭和支路流量來刻畫其穩(wěn)態(tài)水力特性。文中考慮圓管滿流,管道沿程水頭損失為
Δhp = rqnp, (3)
式中:下標(biāo)p 表示管道;Δhp為管道兩端節(jié)點的水頭差;qp為管道流量;r 和n 分別為管道摩阻系數(shù)和水力指數(shù)。摩阻系數(shù)與管道材質(zhì)、幾何參數(shù)及水流流態(tài)等多個因素有關(guān)。采用Darcy-Weisbach(D-W)公式時,n=2,摩阻系數(shù)為
r =fl/2gdA2 , (4)
式中:g 為重力加速度;l、d 和A 分別為管道的長度、內(nèi)直徑和斷面面積;f 為管道摩擦系數(shù),取決于水流流態(tài)、管道粗糙度等多個因素。
目前,國內(nèi)外學(xué)者提出了多種計算摩擦系數(shù)的方法,其中,Colebrook-White(C-W)公式是適用性及精度最高的公式之一,為
式中:ε 為管壁當(dāng)量粗糙度;Re 為雷諾數(shù)。
雷諾數(shù)是表征流態(tài)的重要參數(shù),圓管滿流的雷諾數(shù)計算為
Re =4qp/πvd, (6)
式中,v 為水的運(yùn)動粘滯系數(shù)。
C-W 公式實質(zhì)是關(guān)于摩擦系數(shù)的隱函數(shù)。為簡化摩擦系數(shù)的計算,水力學(xué)分析中通常采用近似顯函數(shù)[30]、Moody 曲線[31]等方法。對于處于紊流態(tài)(Re>4 000)的較光滑圓管滿流,可用H-W 公式來進(jìn)一步簡化計算[30]:
f =13.16gd 0.13/C 1.852HW q0.148p。(7)
式中:CHW 為管道的H-W系數(shù)(與管道材料、老化程度、斷面橫截面積等參數(shù)有關(guān)的經(jīng)驗常數(shù))。
基于H-W公式的管道水頭損失為:
Δw9l4ov0Dne+Hv/WDq+QOPw==hp =(10.67l/C 1.852HW d 4.87)q1.852p 。(8)
沿用式(3)的一般表達(dá),則式(3)中n=1.852,摩阻系數(shù)為:
r =10.67l/C 1.852HW d 4.87 。(9)
如前所述,現(xiàn)有關(guān)于水網(wǎng)及電-水耦合網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計的研究大多采用H-W公式,而H-W公式的適用性有限,可能會影響狀態(tài)估計的精度。為此,文中提出基于D-W公式的水網(wǎng)狀態(tài)估計方法??紤]到狀態(tài)估計對計算時間要求高而C-W公式的計算量較大,因此,筆者采用文獻(xiàn)[32]的經(jīng)驗計算方法。
水泵通過增加水流壓力來克服管道的摩擦阻力,是實現(xiàn)水流加壓輸送以滿足用戶水壓需求的重要元件。文中采用以下?lián)P程方程[32]來描述水泵的水力特性
Δhu = a - bq2u, (10)
式中:下標(biāo)u 表示水泵;Δhu 為水泵揚(yáng)程(水泵兩端節(jié)點的水頭差);qu 為水泵流量;a 和b 分別為水泵關(guān)斷水頭和阻力系數(shù),一般通過廠家提供的揚(yáng)程曲線擬合得到。
1.2.2 水網(wǎng)的量測量及量測方程
與電網(wǎng)類似,輸配水網(wǎng)同樣通過水力SCADA 系統(tǒng)來獲取相關(guān)量測數(shù)據(jù),典型量測包括節(jié)點水頭、管道/水泵流量及節(jié)點注入流量[33]。以節(jié)點水頭為狀態(tài)變量,由管道方程(式(3))、水泵方程(式(10))及節(jié)點流量連續(xù)性定律,可得量測方程
式中:hi和hmi 分別為水網(wǎng)節(jié)點i 水頭及其量測;qp,ij 和qmp,ij 分別為管道ij(即首末節(jié)點為i、j 的管道)流量及其量測;rij為管道ij 摩阻系數(shù);qu,ij 和qmu,ij 分別為水泵ij 流量及其量測;au,ij和bu,ij分別為水泵ij 的水力參數(shù);qmi 為節(jié)點i注入流量量測;ij∈i+、ki∈i- 分別表示以節(jié)點i 為起點及終點的支路集合;ehi、epij、euij與eqi分別表示下標(biāo)對應(yīng)的量測誤差。
需要特別指出,采用H-W 公式時,式(11)中摩阻系數(shù)rij 為經(jīng)驗常數(shù);而采用D-W 公式時,由于rij 隨管道流量變化,而管道流量是水頭差的函數(shù)(參見式(3)~(6)),管道流量量測函數(shù)是關(guān)于管道兩端節(jié)點水頭的復(fù)雜函數(shù)。為簡化狀態(tài)估計模型同時兼顧狀態(tài)估計的精度,基于文獻(xiàn)[32]的經(jīng)驗計算方法,提出一種考慮摩阻系數(shù)修正的水網(wǎng)狀態(tài)估計方法。
與電網(wǎng)類似,水網(wǎng)量測方程(式(11))同樣可記為
zW = hW ( xW) + eW, (12)
式中:下標(biāo)W表示水網(wǎng);xW = h = [ h1 ,…,hNW ]T為水網(wǎng)水頭向量,NW 為水網(wǎng)節(jié)點總數(shù);hW(·)表示水網(wǎng)量測函數(shù);zW 和eW 分別表示水網(wǎng)量測量及其誤差向量。
1.3 電-水耦合環(huán)節(jié)的量測方程
電力驅(qū)動水泵將電能轉(zhuǎn)化為提升水頭所需的機(jī)械能,是最主要的電-水耦合元件。水泵所消耗的功率[15]為
式中:ρ 為水的密度;ηu為水泵功率和效率。
顯然,根據(jù)式(13)的電-水耦合關(guān)系,水泵流量及水頭量測可參與電網(wǎng)的狀態(tài)估計,而水泵功率量測也可以參與水網(wǎng)的狀態(tài)估計。文獻(xiàn)[15]僅考慮前者,文中同時考慮2 種情形,以充分利用耦合環(huán)節(jié)的量測信息。
假設(shè)水泵接入水網(wǎng)節(jié)點i、j,由式(10)及(13),可構(gòu)造如下水泵功率量測方程
式中:Pmu,ij 和ePuij分別為水泵ij 的功率量測及其誤差;ηu,ij為水泵ij 的效率。
若水泵ij 由電網(wǎng)節(jié)點k 供電,則水泵功率以節(jié)點有功負(fù)荷形式參與節(jié)點k 的有功功率平衡。文中以水泵流量與揚(yáng)程的乘積(即quΔhu)作為虛擬量測,則有
式中,C muk 和eCk分別為水泵虛擬量測量及其誤差。
設(shè)水泵ij 的流量及水頭量測為服從正態(tài)分布的獨(dú)立隨機(jī)變量,即qmu ~ N (μq ,σ 2q ),水頭量測hmi ~ N ( μi ,σ 2i )、hmj ~ N (μj ,σ 2j ),則揚(yáng)程Δhmu ~ N (μj - μi ,σ 2i + σ 2j )。
以Cu=quΔhu作為虛擬量測,則虛擬量測量的方差為
D (qu Δhu ) = D (qu ) D (Δhu ) + D (qu ) E2 (Δhu ) + D (Δhu ) E2 (qu ), (16)
式中,E(·)和D(·)分別為期望和方差算子。
代入流量及揚(yáng)程的均值和方差,有:
D (qu Δhu ) = σ 2q (σ 2i + σ 2j ) + σ 2q ( μj - μi ) 2+ (σ 2i + σ 2j ) μ2q。(17)
取流量及水頭表計量測精度作為標(biāo)準(zhǔn)差,并假設(shè)水泵量測水頭量測表計的精度一致,則有σi=σj=σh;用流量/水頭量測值來近似其期望,則虛擬量測量方差為:
D (qu Δhu ) ≈ 2σ 2q σ 2h + σ 2q (hmj- hmi) 2+ 2 (σh qmu) 2。(18)
顯然,式(14)與(15)可記為
zuP = huP ( xW) + euP, (19)
zuC = huC ( xE ) + euC, (20)
式中:zuP和euP分別表示水泵功率量測及其誤差向量;zuC和euC分別表示水泵虛擬量測量及其誤差向量;huP(·)和huC(·)分別表示水泵功率及虛擬量測量對應(yīng)的量測函數(shù)。
2 雙線性最小二乘狀態(tài)估計原理
2.1 加權(quán)最小二乘估計
電網(wǎng)、水網(wǎng)及電-水耦合系統(tǒng)的量測方程均可寫為
z = h ( x) + e, (21)
式中:x、z 和e 分別為狀態(tài)變量、量測量及量測誤差向量。
假設(shè)各量測量為服從正態(tài)分布且相互獨(dú)立的隨機(jī)變量,基于極大似然估計的狀態(tài)估計等價于求解如下WLS 問題[23]。
min [ z - h ( x) ]TW [ z - h ( x) ], (22)
式中:W為權(quán)重矩陣,通常取 W = diag{σ -2i }(σi為第i 個量測量的標(biāo)準(zhǔn)差,diag{·}表示對角陣)。
問題(22)可轉(zhuǎn)化為如下正則方程的迭代求解[23] (通常稱為高斯-牛頓法)
G(k )Δx(k ) =[ H(k ) ]TW [ z - h ( x(k ) ) ], (23)
式中:上標(biāo)(k)表示第k 次迭代;H 為h(x)的雅可比矩陣,G=HTWH 稱為增益矩陣;Δx 為x 的修正量。顯然,當(dāng)h(x)為線性函數(shù)時,G 為常系數(shù)矩陣,求解正則方程無需迭代。
考慮電網(wǎng)/水網(wǎng)的零注入約束及電-水耦合方程時,狀態(tài)估計建模為含等式約束的WLS 問題,基于高斯-牛頓法同樣可以轉(zhuǎn)化為類似式(23)的正則方程的迭代求解,詳見文獻(xiàn)[23]。
2.2 雙線性WLS 估計
對于電網(wǎng)、水網(wǎng)或者電-水耦合系統(tǒng),WLS 估計本質(zhì)上都是非線性非凸優(yōu)化問題,應(yīng)用高斯-牛頓法可能存在收斂問題及全局尋優(yōu)困難。為此,文獻(xiàn)[24]提出雙線性WLS 估計方法,其基本思想是通過設(shè)置輔助變量將非線性量測函數(shù)線性化,從而將非線性的WLS 原問題轉(zhuǎn)化為2 個線性WLS 問題的順序求解。為簡化表述,下面以不含等式約束的WLS 問題為例說明雙線性WLS 估計的基本原理,等式約束雙線性估計方法詳見文獻(xiàn)[25]。
假設(shè)通過引入適當(dāng)?shù)妮o助變量和變換關(guān)系,原量測方程(21)可轉(zhuǎn)化為
z = By + e, (24)
u = f ( y), (25)
u = Cx + eu, (26)
式中:y 和u 為輔助變量;f(·)為u 和y 之間的變換關(guān)系;eu為u 的量測誤差;B 和C 分別表征z、y 及u、x 之間線性變換關(guān)系的系數(shù)矩陣。
式(24)與式(26)為2 組線性量測方程,式(25)為一組非線性變換。相應(yīng)地,雙線性估計包含以下3 個階段[24]。
1)以y 為輔助狀態(tài)變量,求解式(24)對應(yīng)的線性WLS 問題,得到y(tǒng) 的估計值y?,即
Gb y? = BTWz, (27)
式中:Gb=BTWB 為式(24)對應(yīng)的增益矩陣??梢宰C明,y 的協(xié)方差矩陣cov ( y) = G-1b 。
2)計算u 的估計值u? 及權(quán)重矩陣Wu為
式中:F 為f(·)的雅可比矩陣;F ? 為F 在y? 處的取值。
3)以u 為輔助量測量,求解式(26)對應(yīng)的線性WLS 問題,得到x 的估計值x?,即
Gc x? = CTWuu?, (29)
式中:Gc=CTWuC 為式(26)對應(yīng)的增益矩陣。
對于含等式約束的WLS 模型,應(yīng)用雙線性方法時需要引入輔助狀態(tài)變量將等式約束線性化,并在上述3個階段線性WLS 估計及非線性變換中增廣拉格朗日乘子。
3 電-水耦合系統(tǒng)量測方程的雙線性化
雙線性狀態(tài)估計的關(guān)鍵在于量測方程的雙線性化,即如何構(gòu)造輔助變量y、u 實現(xiàn)量測方程的線性化。關(guān)于電網(wǎng)的雙線性化已有諸多研究[24-25],以下重點說明水網(wǎng)及電-水耦合環(huán)節(jié)的雙線性化方案。下文分別用下標(biāo)E、W表示電網(wǎng)與水網(wǎng)對應(yīng)的相關(guān)矩陣(例如,用yE、yW 分別表示電網(wǎng)與水網(wǎng)對應(yīng)的y,余類推)。
3.1 電網(wǎng)量測方程的雙線性化
采用文獻(xiàn)[24]的輔助變量設(shè)置方案,取
則有:yE = [U T ,K T ,LT ]T(U、K 和L 分別為Ui、Kij和Lij構(gòu)成的列向量)。
需要指出,一般來說,yE 的維度大于電網(wǎng)WLS 原問題的狀態(tài)變量xE = [V T ,θT ]T,某些情況下可能影響狀態(tài)估計的可觀性,這也是雙線性估計方法的固有缺陷。
以節(jié)點電壓平方的對數(shù)(即αi=2lnVi)及電壓相角為電網(wǎng)狀態(tài)變量(即xE = [ αT ,θT ]T),則可以按式(31)設(shè)置式(26)中的輔助量測向量uE。
因此,取第一階段水網(wǎng)的輔助狀態(tài)向量yW = [ hT ,MT ,N T ]T(h、M、N 分別為節(jié)點水頭hi 及支路輔助變量Mp,ij、Nu,ij 構(gòu)成的列向量),即可將水網(wǎng)原始量測方程zW=hW(xW)+eW(式(12))轉(zhuǎn)化為線性量測方程zW=BWyW+eW(BW 為水網(wǎng)對應(yīng)的B 矩陣)。文中以節(jié)點水頭為水網(wǎng)狀態(tài)變量xW,取各支路水頭差(即Δhij=hi-hj)形成輔助量測向量uW(即取uW=[hT,ΔhT]T),則uW 與xW 之間滿足第三階段所需的線性變換關(guān)系,且由水網(wǎng)的節(jié)點-支路關(guān)聯(lián)矩陣即可方便地獲取式(26)中系數(shù)矩陣CW。此外,由式(33)可知,管道和水泵的水頭差分別滿足:
由式(35)可導(dǎo)出第二階段所需uW 與yW 之間的非線性變換關(guān)系。
不難發(fā)現(xiàn),雙線性估計第一階段以zW 為量測、yW 為輔助狀態(tài)向量,第三階段以uW 為輔助量測、xW 為狀態(tài)向量,而常規(guī)WLS 估計以zW 為量測、xW 為狀態(tài)向量;由于yW 及uW 的維度取決于水頭測點數(shù)、支路流量測點數(shù)及節(jié)點流量測點關(guān)聯(lián)的支路數(shù),其維度可能超過節(jié)點數(shù),導(dǎo)致雙線性估計冗余度損失,從而影響雙線性估計的精度甚至可觀性。后文將結(jié)合算例具體說明這一問題(參見5.1.2 節(jié))。
3.3 電-水耦合環(huán)節(jié)量測方程的雙線性化
電-水耦合環(huán)節(jié)量測方程包含水泵功率量測方程(式(14))和虛擬量測方程(式(15))。其中,虛擬量測方程本質(zhì)上是節(jié)點功率方程,按式(30)設(shè)置輔助變量即可實現(xiàn)量測方程的線性化。對于水泵功率量測方程,在輔助變量Nu,ij的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步補(bǔ)充變量Tu,ij:
Tu,ij = (au,ij + hi - hj ) 1.5。(36)
則式(14)轉(zhuǎn)化為如下線性量測方程:
與3.2 節(jié)所述水網(wǎng)的線性化類似,取水泵水頭差作為輔助量測量,則由式(36),有
Δhu,ij = au,ij - T 2 3u,ij 。(38)
可見,式(35)第二式和式(38)即為電-水耦合環(huán)節(jié)輔助狀態(tài)變量與輔助量測量之間的非線性變換關(guān)系。
需要指出,由于電-水耦合環(huán)節(jié)的量測方程并不獨(dú)立構(gòu)成狀態(tài)估計模型,因此無須專門針對電-水耦合環(huán)節(jié)形成雙線性狀態(tài)估計所需的y 和u。
4 電-水耦合系統(tǒng)狀態(tài)估計的3 種模式及其雙線性估計方法
考慮電-水耦合系統(tǒng)不同的運(yùn)行管理模式,文中提出分立估計、協(xié)同估計和聯(lián)合估計3 種狀態(tài)估計模式。
4.1 分立估計
分立估計不考慮電網(wǎng)與水網(wǎng)之間的耦合關(guān)系,適用于電網(wǎng)與水網(wǎng)分立運(yùn)行的傳統(tǒng)模式。在該模式下,電網(wǎng)和水網(wǎng)分別獨(dú)立進(jìn)行狀態(tài)估計,兩者之間不進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。
根據(jù)電網(wǎng)和水網(wǎng)的量測方程(式(2)、式(12)),考慮零注入約束,分立估計模式下電網(wǎng)和水網(wǎng)的WLS 估計模型分別為:
min [ zE - hE ( xE ) ]TWE[ zE - hE ( xE ) ],s.t. cE ( xE ) = 0 ;(39)
min [ zW - hW ( xW) ]TWW[ zW - hW ( xW) ],s.t. cW ( xW) = 0 。(40)
式中:WE和WW分別為電網(wǎng)與水網(wǎng)量測量的權(quán)重矩陣;cE(·)和cW(·)分別對應(yīng)零注入節(jié)點的節(jié)點功率和流量函數(shù)。
顯然,式(39)與式(40)所示的WLS 問題均可應(yīng)用高斯-牛頓法(以下稱為常規(guī)WLS 估計)或者雙線性估計方法進(jìn)行求解。由于電網(wǎng)與水網(wǎng)獨(dú)立估計,常規(guī)估計和雙線性估計均可并行求解2 個WLS 問題。
采用雙線性估計方法時,2 個網(wǎng)絡(luò)的基本計算步驟同式(27)~(29),此時只需根據(jù)3.1 節(jié)與3.2 節(jié)所述的電網(wǎng)/水網(wǎng)的雙線性化方案,分別代入2 個網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的系數(shù)矩陣B、C 及非線性變化關(guān)系f(·)進(jìn)行3 個階段的計算即可。計算過程中,需要將零注入等式約束線性化(線性化方法與節(jié)點功率/流量量測方程相同),并在3 個階段的計算中增廣拉格朗日乘子。
需要指出,對于水網(wǎng)狀態(tài)估計,若采用H-W 公式,管道摩阻系數(shù)為常數(shù)且流量量測方程形式較為直觀(參見式(11)),但其適用性有限;采用D-W公式時,由于摩阻系數(shù)與雷諾數(shù)(管道流量)的函數(shù)關(guān)系,管道流量量測方程的形式將十分復(fù)雜。為簡化水網(wǎng)狀態(tài)估計的計算同時兼顧狀態(tài)估計模型的精確性,筆者基于文獻(xiàn)[32]的摩擦系數(shù)計算方法提出考慮摩阻系數(shù)修正的水網(wǎng)狀態(tài)估計方法。以雙線性狀態(tài)估計為例,所提水網(wǎng)狀態(tài)估計步驟如下。
步驟1:輸入水網(wǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)(包括管道/水泵數(shù)據(jù)、拓?fù)鋽?shù)據(jù)和量測數(shù)據(jù)等)及收斂精度ε;按定壓節(jié)點水頭初始化各節(jié)點水頭x( k )W (k=0)。
步驟2:根據(jù)管道直徑、長度和H-W系數(shù)等基本數(shù)據(jù),由式(9)按H-W公式計算管道摩阻系數(shù)rij。
步驟3:由3.2 節(jié)所述水網(wǎng)輔助變量yW 和uW 的設(shè)置方案,計算水網(wǎng)系數(shù)矩陣BW、CW。
步驟4:求解雙線性估計第一階段的線性WLS 模型,即由(27)計算yW 的估計值y?W。
步驟5:進(jìn)行雙線性估計第二階段的非線性變換,即由(28)計算uW 的估計值u? W 及權(quán)重矩陣Wu。
步驟6:求解雙線性估計第三階段的線性WLS 模型,即由(29)解得水網(wǎng)各節(jié)點水頭的估計值x?W。
步驟7:若||x?W - x( k )W ||∞ ≤ ε,則結(jié)束計算并轉(zhuǎn)步驟10;否則,令k=k+1,x( k) W = x?W。
步驟8:根據(jù)節(jié)點水頭和管道摩阻系數(shù)rij,由式(3)與式(6)計算管道流量及雷諾數(shù)。
步驟9:應(yīng)用文獻(xiàn)[32]所述經(jīng)驗方法,根據(jù)管道雷諾數(shù)計算管道摩擦因子fij,再由式(4)計算摩阻系數(shù)rij,返回步驟3。
步驟10:輸出水網(wǎng)狀態(tài)估計結(jié)果。
由以上計算步驟可見,步驟3~6 為雙線性估計的計算步驟,而步驟7~9 體現(xiàn)對管道摩阻系數(shù)的修正。因此,用高斯-牛頓法計算步驟替換步驟3~6 即得到考慮摩阻系數(shù)修正的水網(wǎng)WLS 估計方法,而去掉步驟7~9,則退化為基于H-W模型的水網(wǎng)雙線性估計方法。
4.2 協(xié)同估計
與分立估計類似,協(xié)同模式下電網(wǎng)和水網(wǎng)狀態(tài)估計由各自的調(diào)度中心負(fù)責(zé)運(yùn)行,區(qū)別在于該模式下2 個網(wǎng)絡(luò)會交互耦合環(huán)節(jié)信息。具體來說,水網(wǎng)向電網(wǎng)傳遞水泵虛擬量測量(流量與揚(yáng)程量測乘積)及其方差,而電網(wǎng)向水網(wǎng)傳遞水泵功率量測及其方差。
協(xié)同估計模式下,電網(wǎng)量測方程包含電網(wǎng)原有量測方程(式(2))及水泵虛擬量測方程(式(20))構(gòu)成,而水網(wǎng)量測方程由水網(wǎng)原有量測方程(式(12))及水泵功率量測方程(式(19))構(gòu)成。因此,2 個網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同估計WLS 模型分別為:
min [ zE - hE ( xE ) ]TWE[ zE - hE ( xE ) ]+[ zuC - huC ( xE ) ]TWuC[ zuC - huC ( xE ) ],s.t. cE ( xE ) = 0;(41)
min [ z ] W - hW( x ) WTWW[ z ] W - hW( x ) W + [ z ] uP - huP( x ) WTWuP[ z ] uP - huP( x ) W ,s.t. cW( x ) W = 0。(42)
式中:WuC為水泵虛擬量測量的權(quán)重(取為虛擬量測量方差的倒數(shù));WuP為水泵功率量測的權(quán)重。
可見,協(xié)同估計在分立估計WLS 模型基礎(chǔ)上擴(kuò)展了與水泵相關(guān)的量測方程。當(dāng)水泵缺乏流量和揚(yáng)程量測時,電網(wǎng)協(xié)同估計模型(41)退化為分立估計模型(39);而當(dāng)水泵缺乏功率量測時,水網(wǎng)協(xié)同估計模型(42)則退化為分立估計模型(40)。
與分立估計類似,同樣可以采用常規(guī)WLS 方法或者雙線性估計方法進(jìn)行協(xié)同估計。對于雙線性協(xié)同估計方法,說明以下幾點:
1)與電網(wǎng)分立估計模型(39)比較,協(xié)同估計模型(41)擴(kuò)展了水泵虛擬量測方程(式(20))但不會引入新的輔助量測量和輔助狀態(tài)變量,y 和u 的設(shè)置同3.1 節(jié)的yE和uE。
2)與水網(wǎng)分立估計模型(40)比較,協(xié)同估計模型(42)擴(kuò)展了水泵功率量測方程(式(37))并引入新的輔助狀態(tài)變量Tu,ij,因此需要對3.2 節(jié)所述水網(wǎng)輔助狀態(tài)向量yW 進(jìn)行擴(kuò)展,取yW = [ hT ,MT ,N T ,T T ]T(T 為Tu,ij構(gòu)成的列向量),u 的設(shè)置同3.2 節(jié)的uW。
3)對水網(wǎng)進(jìn)行協(xié)同估計時,若考慮管道摩阻系數(shù)的修正,同樣可采用與上述方案類似的迭代修正策略。
需要特別指出,文獻(xiàn)[15]本質(zhì)上也是電-水耦合系統(tǒng)的協(xié)同狀態(tài)估計,但該文需要根據(jù)水網(wǎng)狀態(tài)估計結(jié)果計算水泵功率并傳遞給電網(wǎng),順序求解水網(wǎng)與電網(wǎng)的狀態(tài)估計。與文獻(xiàn)[15]不同,文中的協(xié)同估計僅需要傳遞水泵量測信息,電網(wǎng)和水網(wǎng)的狀態(tài)估計仍可并行處理,提高了狀態(tài)估計的效率。此外,文獻(xiàn)[15]僅考慮在電網(wǎng)狀態(tài)估計中利用水泵量測數(shù)據(jù),而文中通過電網(wǎng)與水網(wǎng)量測方程的擴(kuò)展,實現(xiàn)了水泵量測數(shù)據(jù)的雙向利用,特別是當(dāng)水網(wǎng)缺乏水泵相關(guān)量測時,由電網(wǎng)向水網(wǎng)傳遞水泵功率量測數(shù)據(jù)將有利于提高水網(wǎng)量測的冗余度并提升水網(wǎng)狀態(tài)估計的性能。
4.3 聯(lián)合估計
聯(lián)合估計適用于電-水耦合系統(tǒng)由統(tǒng)一調(diào)度中心負(fù)責(zé)運(yùn)行的場景,是電網(wǎng)與水網(wǎng)的一體化估計。統(tǒng)一調(diào)度中心同時接收2 個網(wǎng)絡(luò)的量測數(shù)據(jù),聯(lián)合估計的WLS 模型為:
式中,cEW(·)表示電-水耦合約束,對應(yīng)式(13)的水泵功率方程。
與分立估計和協(xié)同估計相比,聯(lián)合估計將水泵功率方程作為等式約束,能夠保證狀態(tài)估計結(jié)果嚴(yán)格滿足電-水耦合關(guān)系(即獲得全局一致解),但聯(lián)合估計模型的問題規(guī)模顯著增大。
與分立估計和協(xié)同估計類似,同樣可以采用常規(guī)WLS 方法或者雙線性估計方法求解聯(lián)合估計模型。對于雙線性聯(lián)合估計,說明以下幾點:
1)根據(jù)3.3 節(jié)所述電-水耦合環(huán)節(jié)量測方程的線性化方法,借助電網(wǎng)輔助變量(Ui、Kij和Lij)和水泵輔助變量(Nu,ij和Tu,ij),即可實現(xiàn)耦合函數(shù)cEW(·)的線性化。由于Tu,ij僅與水泵功率方程關(guān)聯(lián),雙線性估計需要補(bǔ)充水泵功率量測方程(式(37))作為聯(lián)合估計的虛擬量測方程,即此時式(43)中的zW 擴(kuò)展為[ z TW,z TuP ]T。
2)聯(lián)合估計的輔助變量y 和u 分別由3.1 節(jié)和3.2 節(jié)所述電網(wǎng)和水網(wǎng)對應(yīng)的輔助變量構(gòu)成,即y =[ yTE ,yTW ]T,u = [ uTE ,uTW ]T。
3)由于電網(wǎng)與水網(wǎng)的輔助變量并無關(guān)聯(lián),因此,雙線性估計的第二與第三階段可以實現(xiàn)電網(wǎng)與水網(wǎng)的解耦計算。
4)當(dāng)考慮修正管道摩阻系數(shù)時,修正方法與分立和協(xié)同估計并無區(qū)別,但這2 種估計模式只需要迭代求解水網(wǎng)的估計模型,而聯(lián)合估計則需要同時對電網(wǎng)雙線性WLS 估計的第一階段進(jìn)行求解,計算時間可能大幅增加。
5 算例分析
用11 節(jié)點水網(wǎng)、IEEE-14 節(jié)點電網(wǎng)[34]與11 節(jié)點水網(wǎng)耦合形成的電-水耦合系統(tǒng)、IEEE-118 節(jié)點電網(wǎng)[34]與2個11 節(jié)點水網(wǎng)耦合形成的電-水耦合系統(tǒng)3 個不同規(guī)模算例驗證文中雙線性狀態(tài)估計方法的有效性。11 節(jié)點水網(wǎng)算例接線圖及其與IEEE-14 節(jié)點電網(wǎng)的耦合關(guān)系如圖1(a)(圖中1 和[1]分別表示節(jié)點1 及支路1,下同),IEEE-118 節(jié)點電網(wǎng)與2 個水網(wǎng)的耦合關(guān)系如圖1(b)所示。算例詳細(xì)數(shù)據(jù)參見文獻(xiàn)[35]。
以3 個算例的潮流解作為量測真值(水網(wǎng)潮流通過水力分析軟件EPANET[32]求解),在潮流真值上疊加量測誤差(均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差已知的正態(tài)分布隨機(jī)變量)形成量測值。通過蒙特卡羅抽樣產(chǎn)生量測值樣本,用以下統(tǒng)計指標(biāo)表征狀態(tài)估計的精度:
式中:T 為蒙特卡羅樣本總數(shù)(文中取T=3 000);m 為測點總數(shù)(即量測向量z 的維度);下標(biāo)i、t 分別對應(yīng)第i 個測點、第t 個樣本;z *i 和σi分別為測點i 的真值和標(biāo)準(zhǔn)差;zi,t和z?i,t 分別為測點i 在第t 個樣本中的量測值和估計值(z?i,t = hi,t ( x? ))。
可見,SM 和SE分別表示量測誤差和估計誤差的統(tǒng)計值。對于正常的量測系統(tǒng)和狀態(tài)估計,有SM≈1,SE<1;若SE/SM<1,表明通過狀態(tài)估計減小了測點的誤差,實現(xiàn)了狀態(tài)估計的濾波目的,且比值越小,濾波效果越好[23]。
5.1 算例1∶11 節(jié)點水網(wǎng)
算例1 驗證管道摩阻系數(shù)修正對水網(wǎng)狀態(tài)估計結(jié)果的影響及所提水網(wǎng)雙線性估計方法的有效性。
5.1.1 修正管道摩阻系數(shù)的影響
假設(shè)算例1 全部節(jié)點均配置水頭及流量量測、全部支路均配置流量量測(即全量測配置);取水頭、支路流量及節(jié)點流量量測的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.1 m、0.001 m3/s 及0.003 m3/s。以文獻(xiàn)[35]負(fù)荷為基荷,考慮基荷和高負(fù)荷(負(fù)荷流量為基荷的5 倍)2 種工況,應(yīng)用文中雙線性方法對算例1 進(jìn)行狀態(tài)估計。2 種工況的狀態(tài)估計指標(biāo)如表1 所示。其中,“管道摩阻系數(shù)取為常數(shù)”相當(dāng)于采用H-W管道方程。
由表1 可見,在基荷情形下,是否修正管道摩阻系數(shù)對狀態(tài)估計指標(biāo)的影響不大。在高負(fù)荷情形下,若摩阻系數(shù)依然取為常數(shù),則SE及SE/SM 指標(biāo)均顯著大于1(見表1 中下劃線數(shù)據(jù)),狀態(tài)估計未取得濾波效果,這是因為H-W方程的適用性有限,當(dāng)管道流量較大時,常數(shù)摩阻系數(shù)無法準(zhǔn)確刻畫管道的水力特性;此時,若按文中方法對管道摩阻系數(shù)進(jìn)行修正,則可以有效降低SE及SE/SM指標(biāo),保證狀態(tài)估計的濾波效果。
表1 結(jié)果表明,為保證水網(wǎng)狀態(tài)估計對工況的適應(yīng)性有必要修正管道摩阻系數(shù),同時驗證了文中按經(jīng)驗方法修正管道摩阻系數(shù)的有效性。
5.1.2 雙線性WLS 估計與常規(guī)WLS 估計的對比
1)不同量測配置(冗余度)下的估計精度。
考慮全量測(方案1)和非全量測(方案2,圖1(a)中水網(wǎng)僅奇數(shù)號節(jié)點配置節(jié)點流量量測、奇數(shù)號管道配置流量量測,其余量測同方案1)2 種配置方案,量測量標(biāo)準(zhǔn)差同5.1.1 節(jié)。分別應(yīng)用常規(guī)WLS 估計和文中所提雙線性WLS 估計對算例1 進(jìn)行狀態(tài)估計,常規(guī)方法以水頭量測值作為初值(對于無水頭量測節(jié)點,根據(jù)定壓節(jié)點水頭按一定水頭差設(shè)置初值),2 種方法均考慮管道摩阻系數(shù)的修正。2 種方法的狀態(tài)估計指標(biāo)及平均計算時間如表2 所示,表中冗余度取量測數(shù)與狀態(tài)變量數(shù)的比值[24]。
由表2 可見,在2 種量測配置方案下,雙線性WLS 估計的冗余度均明顯低于常規(guī)WLS 估計,但2 種方法的SE/SM 指標(biāo)均小于1,表明雙線性WLS 估計和常規(guī)WLS 估計均能有效實現(xiàn)濾波;計算時間方面,文中方法較常規(guī)方法減少約25%,計算效率提升明顯。進(jìn)一步對比估計精度可見,方案1 中雙線性估計的精度略優(yōu)于WLS 估計,表明在全量測配置下,雙線性WLS 估計中冗余度下降對估計精度的影響不大;與方案1 比較,隨著量測量減少,方案2 下2 種方法的SE/SM 指標(biāo)均有不同程度增大,而雙線性WLS 方法指標(biāo)的增幅更大,表明雙線性WLS 方法的估計精度受量測配置的影響更大。
為進(jìn)一步對比2 種方法的估計精度,按式(46)計算第t 個樣本的節(jié)點水頭估計誤差。
式中,h ?i 和h*i 分別為節(jié)點i 水頭的估計值和真值。3 000 次抽樣所得εt 的概率密度及累積密度曲線如圖2所示。
由圖2 可見,方案1 中2 種方法的概率密度和累積分布都非常接近,最大估計誤差(εt 的最大值)小于0.6%,絕大多數(shù)樣本的估計誤差小于0.4%(60% 以上樣本的誤差小于0.22%);與方案1 比較,2 種方法的估計精度有不同程度下降,其中,2 種方法的最大估計誤差增加到0.8%,常規(guī)方法60% 樣本所對應(yīng)的估計誤差為0.32%,而文中方法的這一指標(biāo)為0.34%,再次證明量測量減少對文中方法精度的影響更大。
2)對小流量工況的適應(yīng)性。
當(dāng)水網(wǎng)中部分管道流量較小時,以節(jié)點水頭為狀態(tài)變量的水力學(xué)分析可能因為雅可比矩陣條件數(shù)過大而導(dǎo)致收斂困難[22]。文中雙線性WLS 估計方法同樣以節(jié)點水頭為狀態(tài)變量,為分析文中方法對小流量工況的適應(yīng)性,以算例1 基荷工況為基礎(chǔ),將節(jié)點11 的負(fù)荷減小到1/10。在全量測配置(量測量標(biāo)準(zhǔn)差同5.1.1 節(jié))下,2 種方法3 000 次抽樣所得狀態(tài)估計指標(biāo)如表3 所示。
由表3 可見,小流量工況下,常規(guī)WLS 方法的收斂性明顯惡化,3 000 個樣本中僅570 個樣本收斂,而其中有效濾波(SE/SM<1)樣本僅有21 個(占比0.7%);文中方法將非線性WLS 估計問題轉(zhuǎn)化為線性問題,無需迭代求解(不存在收斂性問題),且僅有6 個樣本未實現(xiàn)有效濾波,估計性能較常規(guī)方法有明顯提升。
5.2 算例2:IEEE-14 節(jié)點電網(wǎng)+11 節(jié)點水網(wǎng)
本節(jié)以電-水耦合系統(tǒng)為算例,驗證所提雙線性估計方法對電-水耦合系統(tǒng)的適應(yīng)性,并對比分析3 種估計模式對耦合系統(tǒng)狀態(tài)估計精度及可觀性的影響。
5.2.1 3 種模式的狀態(tài)估計指標(biāo)
假設(shè)電網(wǎng)中各節(jié)點配置注入有功及無功量測、偶數(shù)號節(jié)點配置電壓量測、偶數(shù)號支路配置首端有功和無功量測、奇數(shù)號支路配置末端有功和無功量測;取電壓和功率量測的標(biāo)準(zhǔn)差(標(biāo)幺值)分別為0.005 和0.010。水網(wǎng)中各支路配置流量量測、奇數(shù)號節(jié)點配置水頭量測和注入流量量測,各量測量標(biāo)準(zhǔn)差同5.1.1 節(jié)。
考慮管道摩阻系數(shù)修正,應(yīng)用雙線性估計方法對算例2 分別進(jìn)行分立估計、協(xié)同估計和聯(lián)合估計。3 種模式下,分別統(tǒng)計電網(wǎng)與水網(wǎng)的狀態(tài)估計指標(biāo);此外,分別根據(jù)電網(wǎng)與水網(wǎng)的估計結(jié)果計算水泵功率,用兩者之差來表示水泵功率估計偏差,取2 臺水泵功率偏差的最大值來表征電-水耦合環(huán)節(jié)的不匹配程度。3 種模式的指標(biāo)及平均計算時間如表4 所示。
由表4 可見,文中的雙線性方法能有效實現(xiàn)3 種模式的狀態(tài)估計,驗證了文中方法對電-水耦合系統(tǒng)狀態(tài)估計的適應(yīng)性。此外,3 種模式的SE/SM指標(biāo)、水泵功率偏差和計算時間均有明顯差別,具體說明如下。
從SE/SM 指標(biāo)來看,與分立估計比較,協(xié)同估計和聯(lián)合估計模式下電網(wǎng)和水網(wǎng)的SE/SM 指標(biāo)均有明顯下降,表明協(xié)同估計和聯(lián)合估計均有利于提升電網(wǎng)和水網(wǎng)的狀態(tài)估計精度。此外,對比協(xié)同估計與聯(lián)合估計可見,水網(wǎng)的估計精度相當(dāng),但電網(wǎng)聯(lián)合估計的精度有所下降。
從水泵功率偏差來看,由于分立估計模式下電網(wǎng)和水網(wǎng)不交換電-水耦合環(huán)節(jié)的相關(guān)數(shù)據(jù),水泵功率偏差最大。協(xié)同估計模式下電網(wǎng)與水網(wǎng)交互虛擬量測與功率量測,聯(lián)合估計模式將水泵功率方程作為狀態(tài)估計的等式約束,2 種模式均能大幅降低水泵功率偏差,從而提升電-水耦合環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)一致性。
從計算時間來看,分立估計、協(xié)同估計和聯(lián)合估計的用時依次增加,這是因為分立估計優(yōu)化問題的規(guī)模最小,聯(lián)合估計的規(guī)模最大,而協(xié)同估計的問題規(guī)模居中。由于3 種估計均采用雙線性方法,且聯(lián)合估計第二與第三階段可實現(xiàn)電網(wǎng)與水網(wǎng)的解耦計算,因此,3 種模式的計算時間相差并不大。
5.2.2 3 種模式對可觀性的影響
在5.2.1 節(jié)量測量基礎(chǔ)上,取消電網(wǎng)節(jié)點10(水泵[1]的供電節(jié)點)的電壓和注入功率量測,以及與節(jié)點10關(guān)聯(lián)所有支路的功率量測,取消水泵[2]及其關(guān)聯(lián)支路[11]的流量量測和節(jié)點7 的水頭量測,其余量測配置及標(biāo)準(zhǔn)差同5.2.1 節(jié)。應(yīng)用文中的雙線性方法對電-水耦合系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)估計,3 種模式的狀態(tài)估計指標(biāo)如表5所示。
經(jīng)可觀性分析可知,電網(wǎng)節(jié)點10 和水泵[2]網(wǎng)側(cè)節(jié)點(水網(wǎng)節(jié)點10)均不可觀測,因此,無法通過分立估計對電網(wǎng)和水網(wǎng)進(jìn)行狀態(tài)估計。協(xié)同模式下,水網(wǎng)向電網(wǎng)傳遞水泵[1]的虛擬量測,相當(dāng)于補(bǔ)充了電網(wǎng)節(jié)點10的注入有功量測,而電網(wǎng)向水網(wǎng)傳遞水泵[2]的功率量測,相當(dāng)于補(bǔ)充了與水泵[2]流量和網(wǎng)側(cè)節(jié)點(節(jié)點10)水頭有關(guān)的量測,因此,協(xié)同模式下電網(wǎng)和水網(wǎng)均可觀測。聯(lián)合估計將2 臺水泵的功率方程作為等式約束,相當(dāng)于同時擴(kuò)展了電網(wǎng)節(jié)點10 與水泵[2]與耦合系統(tǒng)狀態(tài)變量的關(guān)聯(lián)關(guān)系,同樣使電網(wǎng)和水網(wǎng)可觀測。
需要特別指出,文獻(xiàn)[15]的方法將水泵功率傳遞給電網(wǎng),同樣可以改善電網(wǎng)的可觀性;但文獻(xiàn)[15]缺乏電網(wǎng)到水網(wǎng)的反向數(shù)據(jù)傳遞,水網(wǎng)仍不可觀。文中考慮了電網(wǎng)與水網(wǎng)之間數(shù)據(jù)的雙向傳遞,可以同時改善電網(wǎng)和水網(wǎng)的可觀性。
5.3 算例3:IEEE-118 節(jié)點電網(wǎng)+2 個11 節(jié)點水網(wǎng)
假設(shè)算例3 中IEEE-118 節(jié)點電網(wǎng)中各節(jié)點配置注入有功量測與電壓量測、各支路配置首端有功和無功量測,電壓和功率量測的標(biāo)準(zhǔn)差同5.2 節(jié);水網(wǎng)A 中各節(jié)點配置水頭量測和注入流量量測、奇數(shù)號支路配置流量量測(水頭、支路流量及節(jié)點流量量測的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.1 m、0.01 m3/s 及0.03 m3/s);水網(wǎng)B 中僅在奇數(shù)號節(jié)點處配置水頭量測,其余量測配置及量測標(biāo)準(zhǔn)差同水網(wǎng)A。應(yīng)用文中雙線性方法對算例3 進(jìn)行狀態(tài)估計,3種模式的估計指標(biāo)及計算時間如表6 所示。
由表6 可見,3 種模式下雙線性WLS 估計方法均能有效實現(xiàn)電網(wǎng)和2 個水網(wǎng)的狀態(tài)估計,驗證了文中方法對較大規(guī)模電-水耦合系統(tǒng)狀態(tài)估計的適應(yīng)性。
從SE/SM 指標(biāo)和水泵功率偏差來看,與分立估計比較,協(xié)同估計和聯(lián)合估計下電網(wǎng)及2 個水網(wǎng)的SE/SM 指標(biāo)有不同程度降低,而水泵功率偏差明顯減小,這些結(jié)果與算例2 類似,再次驗證協(xié)同估計和聯(lián)合估計有利于提升電網(wǎng)和水網(wǎng)的估計精度,以及電-水耦合環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)一致性(且聯(lián)合估計在改善水網(wǎng)估計精度、提升數(shù)據(jù)一致性方面具有更明顯的優(yōu)勢)。
從計算時間來看,3 種模式下雙線性方法均能快速實現(xiàn)算例3 的狀態(tài)估計,與常規(guī)WLS(分立估計和協(xié)同估計用時0.770 s,聯(lián)合估計用時2.612 s)比較,雙線性估計的用時低于WLS 估計的8%,計算效率優(yōu)勢較為明顯。此外,對比算例2(見表4)的計算時間可見,分立模式和協(xié)同模式的計算時間略有增加,而聯(lián)合模式的時間增幅較大,這是因為分立估計和協(xié)同估計只需要分別修正2 個水網(wǎng)的摩阻系數(shù),而聯(lián)合估計的迭代修正流程要求2 個水網(wǎng)同時滿足收斂條件時才停止迭代,導(dǎo)致估計時間增加;總體來說,對不同規(guī)模算例,雙線性方法的計算時間變化不大,在計算效率上表現(xiàn)出良好的適應(yīng)性。
6 結(jié) 論
文中提出考慮管道摩阻系數(shù)的水網(wǎng)雙線性估計方法,并進(jìn)一步考慮電-水耦合系統(tǒng)的分立運(yùn)行、協(xié)同運(yùn)行和聯(lián)合運(yùn)行3 種不同模式,提出電-水耦合系統(tǒng)的雙線性估計方法。用11 節(jié)點水網(wǎng)及其與IEEE-14 節(jié)點、IEEE-118 節(jié)點電網(wǎng)耦合形成的電-水耦合系統(tǒng)驗證了文中雙線性估計方法的有效性。算例結(jié)果表明:
1)為保證狀態(tài)估計對水網(wǎng)工況的適應(yīng)性,有必要在狀態(tài)估計中考慮管道摩阻系數(shù)的修正。
2)與常規(guī)WLS 估計方法比較,文中雙線性估計方法具有計算效率高且對小流量水網(wǎng)適應(yīng)性好的突出優(yōu)勢。
3)文中所提協(xié)同估計和聯(lián)合估計均有助于改善電網(wǎng)和水網(wǎng)的狀態(tài)估計精度,對電-水耦合環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)一致性和耦合網(wǎng)絡(luò)的可觀性有一定提升效果。
參考文獻(xiàn)
[ 1 ] 孫宏斌, 郭慶來, 吳文傳, 等. 面向能源互聯(lián)網(wǎng)的多能流綜合能量管理系統(tǒng): 設(shè)計與應(yīng)用[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2019, 43(12):122-128, 171.
Sun H B, Guo Q L, Wu W C, et al. Integrated energy management system with multi-energy flow for energy Internet: designand application[J]. Automation of Electric Power Systems, 2019, 43(12): 122-128, 171. (in Chinese)
[ 2 ] 臧海祥, 耿明昊, 黃蔓云, 等. 電-熱-氣混聯(lián)綜合能源系統(tǒng)狀態(tài)估計研究綜述與展望[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2022, 46(7):187-199.
Zang H X, Geng M H, Huang M Y, et al. Review and prospect of state estimation for electricity-heat-gas integrated energysystem[J]. Automation of Electric Power Systems, 2022, 46(7): 187-199. (in Chinese)
[ 3 ] 董今妮, 孫宏斌, 郭慶來, 等. 面向能源互聯(lián)網(wǎng)的電-氣耦合網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計技術(shù)[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2018, 42(2): 400-408.
Dong J N, Sun H B, Guo Q L, et al. State estimation of combined electric-gas networks for energy Internet[J]. Power SystemTechnology, 2018, 42(2): 400-408.(in Chinese)
[ 4 ] Zang H X, Geng M H, Huang M Y, et al. Asynchronous and adaptive state estimation of integrated electricity-gas energysystems[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2023, 10(9): 7636-7644.
[ 5 ] Xu D L, Xu J J, Wu Z J, et al. A real-time state estimation framework for integrated energy system considering measurementdelay[J]. IET Generation, Transmission & Distribution, 2022, 16(14): 2891-2902.
[ 6 ] Zang H X,Geng M H,Xue M F,et al. A robust state estimator for integrated electrical and heating networks[J]. IEEE Access,2019, 7: 109990-110001.
[ 7 ] Sheng T T, Yin G X, Guo Q L, et al. A hybrid state estimation approach for integrated heat and electricity networks consideringtime-scale characteristics[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2020,8(4): 636-645.
[ 8 ] 董今妮, 孫宏斌, 郭慶來, 等. 熱電聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2016(6): 1635-1641.
Dong J N, Sun H B, Guo Q L, et al. State estimation for combined electricity and heat networks[J]. Power System Technology,2016(6): 1635-1641. (in Chinese)
[ 9 ] Du Y X, Zhang W, Zhang T T. ADMM-based distributed state estimation for integrated energy system[J]. CSEE Journal ofPower and Energy Systems, 2019, 5(2): 275-283.
[10] 劉鑫蕊, 李垚, 孫秋野, 等. 基于多時間尺度的電-氣-熱耦合網(wǎng)絡(luò)動態(tài)狀態(tài)估計[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2021, 45(2): 479-488.
Liu X R, Li Y, Sun Q Y, et al. Interaction and joint state estimation of electric-gas-thermal coupling network[J]. Power SystemTechnology, 2021, 45(2): 479-488. (in Chinese)
[11] Xiang X Z, Jia S F. China’s water-energy nexus: assessment of water-related energy use[J]. Resources, Conservation andRecycling, 2019, 144:32-38.
[12] 趙霞, 孫名軼, 李欣怡, 等. 面向區(qū)域綜合能源服務(wù)的電-水聯(lián)合潮流[J]. 電力自動化設(shè)備, 2020, 40(12): 23-30.
Zhao X, Sun M Y, Li X Y, et al. Combined load flow of integrated electricity-water system for regional multi-energy service[J].Electric Power Automation Equipment, 2020, 40(12): 23-30. (in Chinese)
[13] Zamzam A S, Dall'Anese E, Zhao C, et al. Optimal water-power flow problem: formulation and distributed optimal solution[J].IEEE Transactions on Control of Network Systems, 2018,6(1): 37-47.
[14] 宋仕恒, 穆云飛, 孟憲君, 等. 面向分布式電源消納的配電網(wǎng)-配水網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2019, 43(11):95-103.
Song R H, Mu Y F, Meng X J, et al. Joint economical dispatch method of power distribution network and water distributionsystem for distributed generator accommodation [J]. Automation of Electric Power Systems, 2019, 43(11): 95-103. (in Chinese)
[15] Moazeni F, Khazaei J, Mitra P. An integrated state-estimation framework for interdependent water and energy systems[J].Journal of Hydrology, 2020, 590(125393).
[16] Tshehla K S, Hamam Y, Abu-Mahfouz A M. State estimation in water distribution network: a review[C]//2017 IEEE 15thInternational Conference on Industrial Informatics (INDIN). IEEE, 2017: 1247-1252.
[17] Sterling M J H, Bargiela A. Minimum norm state estimation for computer control of water distribution systems[J]. IEEProceedings D: Control Theory and Applications, 1984, 131(2): 57-63.
[18] Fusco F, Arandia E. State estimation for water distribution networks in the presence of control devices with switching behavior[J]. Procedia Engineering, 2017, 186:592-600.
[19] Arsene C T C, Gabrys B. Mixed simulation-state estimation of water distribution systems based on a least squares loop flowsstate estimator[J]. Applied Mathematical Modelling, 2014, 38(2): 599-619.
[20] Cheng W P, Yu T C, Xu G. Real-time model of a large-scale water distribution system[J]. Procedia Engineering, 2014, 89:457-466.
[21] Andersen J H, Powell R S. Implicit state-estimation technique for water network monitoring[J]. Urban Water, 2000, 2(2):123-130.
[22] Bargiela A. On-line monitoring of water distribution networks[D]. Durham, North East England, UK: Durham University, 1984.
[23] 陳艷波, 于爾鏗. 電力系統(tǒng)狀態(tài)估計[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2021.
Chen Y B, Yu E K. Power system state estimation[M]. Beijing: Science Press, 2021.(in Chinese)
[24] Gomez-Exposito A, Gomez-Quiles C, de la Villa Jaen A. Bilinear power system state estimation[J]. IEEE Transactions onPower Systems, 2012, 27(1): 493-501.
[25] Gómez-Quiles C, Gil H A, de la Villa Jaen A, et al. Equality-constrained bilinear state estimation[J]. IEEE Transactions onPower Systems, 2013, 28(2): 902-910.
[26] Chen Y B, Ma J, Liu F, et al. A bilinear robust state estimator[J]. International Transactions on Electrical Energy Systems,2016, 26(7): 1476-1492.
[27] 陳艷波, 馬進(jìn). 一種雙線性抗差狀態(tài)估計方法[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2015(6): 41-47.
Chen Y B, Ma J. A bilinear robust state estimation method for power systems[J]. Automation of Electric Power Systems, 2015,39(6): 41-47. (in Chinese)
[28] 鄭順林, 劉進(jìn), 陳艷波, 等. 基于加權(quán)最小絕對值的電-氣綜合能源系統(tǒng)雙線性抗差狀態(tài)估計[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2019, 43(10):3733-3744.
Zheng S L, Liu J, Chen Y B, et al. Bilinear robust state estimation based on weighted least absolute value for integratedelectricity-gas system [J]. Power System Technology, 2019, 43(10): 3733-3742. (in Chinese)
[29] 陳艷波, 姚遠(yuǎn), 楊曉楠, 等. 面向電-熱綜合能源系統(tǒng)的雙線性抗差狀態(tài)估計方法[J]. 電力自動化設(shè)備, 2019, 39(8): 47-54.
hfzw7ZcCp7+i5LUY52s5Ig==Chen Y B, Yao Y, Yang X N, et al. Bilinear robust state estimation method for integrated electricity-heat energy systems[J].Electric Power Automation Equipment, 2019, 39(8):47-54. (in Chinese)
[30] 嚴(yán)煦世, 劉遂慶. 給水排水管網(wǎng)系統(tǒng)[M]. 3 版. 北京: 中國建筑工業(yè)出版社, 2014.
Yan X S, Liu S Q. Water supply and drainage network system[M]. 3rd ed. Beijing: China Architecture & Building Press, 2014.(in Chinese)
[31] Mays L W. Water resources engineering[M]. 2nd ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2011.
[32] Rossman L A. EPANET 2 user’s manual[J]. Laboratory Office of Research & Development U. S. Environmental ProtectionAgency, 2000, 19(1):115-118.
[33] Abraham E, Stoianov I. Sparse null space algorithms for hydraulic analysis of large-scale water supply networks[J]. Journal ofHydraulic Engineering, 2016, 142(3): 4015058.1.
[34] Zimmerman R D, Murillo-Sanchez C E. Matpower 7.1 user’s manual[J]. Power Systems Engineering Research Center, 2011.
[35] Cui J X. 11 node WDN[EB/OL][2023-02-21]. https://www.researchgate.net/publication/368667053_11nodeWDN.
(編輯 詹燕平)