基于复杂网络的电热微网拓扑综合诊断方法与系统技术方案

一种基于复杂网络的电热微网拓扑综合诊断方法与系统，通过对电热耦合网络进行解耦建模后，依次进行静态诊断和动态诊断，最后根据诊断结果对电热耦合网络进行能量分配与节点拓展优化。本发明专利技术以多节点耦合模型为基础，充分考虑网络结构的特点，对耦合网络进行解耦建模，网络拓扑静态诊断方法与动态诊断方法，可应用于多节点耦合的复杂网络诊断，为实际应用过程中电热微网拓扑优化与拓展提供指标参考。

A Comprehensive Diagnostic Method and System for Electric-Heating Microgrid Topology Based on Complex Network

【技术实现步骤摘要】
基于复杂网络的电热微网拓扑综合诊断方法与系统
本专利技术涉及的是一种智能电网控制领域的技术，具体是一种基于复杂网络的电热微网拓扑综合诊断方法与系统。
技术介绍
电热微网作为典型异质网络，包含电能和热能两种能量流，分别通过电力线路和热流管道进行供配。与单一电网或热网不同，电热微网的两种网络同时运行并存在耦合关系，从而实现能量互补利用，提升能源效率。但电热微网作为典型异质网络，包含电能和热能两种能量流，两种网络同时运行并存在耦合关系，现有方法仅针对单一电力网络，难以对电热微网拓扑进行综合诊断。现有电热微网的诊断大多指的是可靠性、故障等，缺少针对供能网络拓扑的有效诊断，而拓扑结构又是电热微网规划、设计与运行的关键。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于复杂网络的电热微网拓扑综合诊断方法与系统，以多节点耦合模型为基础，充分考虑网络结构的特点，对耦合网络进行解耦建模，网络拓扑静态诊断方法与动态诊断方法，可应用于多节点耦合的复杂网络诊断，为实际应用过程中电热微网拓扑优化与拓展提供指标参考。本专利技术是通过以下技术方案实现的：本专利技术涉及一种基于复杂网络的电热微网拓扑综合诊断方法，通过对电热耦合网络进行解耦建模后，依次进行静态诊断和动态诊断，最后根据诊断结果对电热耦合网络进行能量分配与节点拓展优化。所述的解耦建模是指：基于复数形式表示，根据电热耦合网络建立电热微网复杂网络模型，即微电网和与之耦合的多节点耦合模型，该模型包括：冷热电三联供机组、风、光分布式电源、电力线路、热流管道、电热负荷、电热储能装置以及电热耦合元件作为节点，其中：电网侧的节点连接用实数表示，对热网侧的节点连接用虚数表示，实现对电热微网模型的复数表示。所述的静态诊断包括：电热微网节点重要性诊断和电热微网节点间能量传输效率诊断，其中：电热微网节点重要性诊断包括：电热微网节点度、电热微网节点介数和全局节点介数；电热微网节点间能量传输效率诊断包括网络效率系数、效率损失系数、电网拓扑效率系数、热网拓扑效率系数；电热微网节点度包括：多层双向图中节点度、多层单向图中节点进度和出度。所述的动态诊断包括：介数权重的节点度、效率权重的节点度。本专利技术涉及一种实现上述方法的系统，包括：电热微网拓扑解耦建模模块、动态诊断模块、静态诊断模块以及拓扑优化模块，其中：电热微网模型模块与电热微网监测中心相连并传输电热微网拓扑和运行状态信息，静态诊断模块计算节点度，节点介数和网络效率系数等静态指标信息，动态诊断模块计算介数权重的节点度、效率权重的节点度等动态可靠性和经济性指标信息，拓扑优化模块对多能资源并网点以及拓扑拓展节点进行优化配置。技术效果与现有技术相比，本专利技术适用于多节点耦合电热微网的拓扑综合诊断，基于复杂网络理论和不同复杂网络模型，解耦建模电热微网，有效表达模型中电、热两种类型节点，实现更加清晰、可靠的诊断。本专利技术通过复数节点度、节点介数、效率系数、介数权重的节点度和效率系数权重的节点度等指标搜寻关键节点，实现对电热微网的综合诊断。本专利技术对微网内节点的灵敏度、可靠性和经济性进行量化，在单向静态网络中可以快速搜寻到电网侧和热网侧关键节点，部分指标对于动态网络的干扰也具有一定的鲁棒性，从而实现对多节点耦合电热微网的有效综合诊断。附图说明图1为本专利技术功能模块示意图；图2为电热微网典型结构图；图3为多节点耦合电热微网结构图；图4为解耦前电热微网单层双向图；图中：CHP机组1、用户电热负荷2、高压侧开闭所3、风力机组4、光伏电源5、低压侧开闭所6、电储能装置7、热储能装置8；图5为解耦后电热微网单层双向图；图6为电热微网多层双向图；图7为解耦前某电热微网的单向图；图8为解耦后某电热微网的单向图；图9为电热微网多层单向图；图10为双端能源单向网络图；图11为本专利技术诊断系统结构图；图12为实施例电热微网算例网络结构图；图中：H1～H17为解耦后微热网节点，E1～E11为解耦后微电网节点，CHP1、2为电热微网内热电联供节点，grid为外电网节点；图13为电热微网算例双向图；图14为电热微网算例单向图；图15为节点度分布散点图；图16为节点介数和效率损失系数柱形图；图17为介数权重和效率权重节点度柱形图。具体实施方式如图1所示，本实施例涉及一种电热微网拓扑综合诊断方法，包括电热微网拓扑解耦建模、电热微网拓扑静态诊断和电热微网动态诊断，最后由系统给出电热微网拓扑综合诊断结果与拓扑优化辅助决策，其中电热解耦利用双层建模方法形成电网与热网的邻接矩阵，将电网节点与热网节点解耦，形成若干个节点以及对应的标签作为节点各诊断指标迭代计算的总数；静态诊断针对节点度、节点介数、效率损失系数，将相关指标与整定值进行对比，得出电热微网灵敏性、可靠性与效率的缺陷；动态诊断针对介数权重的节点度和效率系数权重的节点度，将相关指标与整定值进行对比，得出电热微网稳定性与经济性的缺陷；网络优化控制以静态诊断与动态诊断结果为基础，分别采用原节点拆分、新增节点、原节点间增加连接线和/或新增节点连接线进行改善，并完成后重新循环诊断计算电热微网拓扑。所述的解耦，满足以下设定条件：1)电热微网为无标度网络，在计算电热微网内节点间最短距离时，将两点间最短路径所包含的边数记为其最短距离，不再计及边权重。供能节点与负荷节点最短距离越长，即能量传输所需中继节点的数量越多，能源传输效率越低；2)同一用户的电负荷和热负荷拥有同样的物理位置坐标，在解耦前同一用户的两类负荷视为网络中的单一节点，即用户侧电热耦合节点；3)在非故障情况下，电热微网强连通，且网络中不存在孤立节点。如图2与图3所示的电热微网拓扑图中，节点表示电网侧的母线节点和热网侧的功率节点，边则表示各节点间的连接关系。为区分边的属性，将电热微网拓扑图中的边包括：：从电网侧节点到另一电网节点的有向边，表示节点间的电力潮流；从电网侧节点到热网节点，表示热网从电网吸收的电功率，用以直接制热；从热网节点到另一热网节点，表示节点间的热功率传输；从热网节点到电网节点，表示电网从热网吸收的热能，用以设备冷却。以下将四类边分别记为φ1,φ2,φ3,φ4。对于CCHP机组节点和用户负载节点，由于其存在电热耦合环节，可根据其传输能量的属性不同或解耦后对其连接线进行分类。所述的建模，在进行电热解耦后，电热微网呈现出明显的分层网络结构，因此只考虑采用多层网络模型建模，并根据能量流方向信息不足或充裕等不同情况，建立多层双向图模型和多层单向图模型。典型多电压等级电热微网8节点实例其拓扑结构可用单层双向图表示，每条边两端连接不同的节点，如图4所示。该双向图中含有三类节点：纯电网节点、纯热网节点和电热耦合节点。多类型节点增加了网络结构分析的难度，将电热耦合节点进行解耦，将一个耦合节点其包括：相互连接的电网节点和热网节点，尽管这也会增加网络中节点和边的数量，使网络自身结构复杂化，如图5所示，其中E1,H1,E2,H2表示电热联供机组节点和用户负荷节点解耦后电网部分和热网部分的节点。在进行电热微网的梯级故障分析时，单层图可能存在一定的局限性，比如热网某一负荷节点的故障通常并不会导致热网的崩溃，但是CHP解耦后的电网侧节点故障会引起其热网节点的故障并产生梯级故障。引入多层依存网络结构，建立电热微网本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于复杂网络的电热微网拓扑综合诊断方法，其特征在于，通过对电热耦合网络进行解耦建模后，依次进行静态诊断和动态诊断，最后根据诊断结果对电热耦合网络进行能量分配与节点拓展优化；所述的解耦建模是指：基于复数形式表示，根据电热耦合网络建立电热微网复杂网络模型，即微电网和与之耦合的多节点耦合模型，该模型包括：冷热电三联供机组、风、光分布式电源、电力线路、热流管道、电热负荷、电热储能装置以及电热耦合元件作为节点，对电网侧的节点连接用实数表示，对热网侧的节点连接用虚数表示，实现对电热微网模型的复数表示。

【技术特征摘要】
1.一种基于复杂网络的电热微网拓扑综合诊断方法，其特征在于，通过对电热耦合网络进行解耦建模后，依次进行静态诊断和动态诊断，最后根据诊断结果对电热耦合网络进行能量分配与节点拓展优化；所述的解耦建模是指：基于复数形式表示，根据电热耦合网络建立电热微网复杂网络模型，即微电网和与之耦合的多节点耦合模型，该模型包括：冷热电三联供机组、风、光分布式电源、电力线路、热流管道、电热负荷、电热储能装置以及电热耦合元件作为节点，对电网侧的节点连接用实数表示，对热网侧的节点连接用虚数表示，实现对电热微网模型的复数表示。2.根据权利要求1所述的基于复杂网络的电热微网拓扑综合诊断方法，其特征是，所述的静态诊断包括：电热微网节点重要性诊断和电热微网节点间能量传输效率诊断，其中：电热微网节点重要性诊断包括：电热微网节点度、电热微网节点介数和全局节点介数；电热微网节点间能量传输效率诊断包括网络效率系数、效率损失系数、电网拓扑效率系数、热网拓扑效率系数，其中：电热微网节点度包括：多层双向图中节点度、多层单向图中节点进度和出度。3.根据权利要求1所述的基于复杂网络的电热微网拓扑综合诊断方法，其特征是，所述的动态诊断包括：介数权重的节点度、效率权重的节点度。4.根据权利要求1所述的基于复杂网络的电热微网拓扑综合诊断方法，其特征是，所述的解耦，满足以下设定条件：1)电热微网为无标度网络，在计算电热微网内节点间最短距离时，将两点间最短路径所包含的边数记为其最短距离，不再计及边权重；2)同一用户的电负荷和热负荷拥有同样的物理位置坐标，在解耦前同一用户的两类负荷视为网络中的单一节点，即用户侧电热耦合节点；3)在非故障情况下，电热微网强连通，且网络中不存在孤立节点。5.根据权利要求1所述的基于复杂网络的电热微网拓扑综合诊断方法，其特征是，所述的建模，采用多层网络模型建模，并根据能量流方向信息不足或充裕情况，建立多层双向图模型和多层单向图模型；所述的多层双向图的邻接矩阵的参数值多层双向图邻接矩阵所述的多层单向图的邻接矩阵包括出入度分类矩阵和网层分类矩阵，其中：以入度和出度表示的邻接矩阵，其邻接矩阵数量恒等于2，具体为：其中：以终点节点属性表示连接边属性，以起点节点属性表示连接边属性，网层分类矩阵的数量等于网络层数，解耦后的电热微网多层图共有两层，基于入度表示生成电网和热网邻接矩阵分别为：其中：为电网层内节点h与全局微网内节点j的连接边信息，为热网层内节点h与节点j的连接边信息。6.根据权利要求1所述的基于复杂网络的电热微网拓扑综...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄文焘，邰能灵，戴世刚，张尔佳，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海,31