一种基于JSBP预测辅助的电热系统状态估计方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于JSBP预测辅助的电热系统状态估计方法，步骤如下：将已知的热网和电网的参数进行归一化；建立初步的水力模型、热力模型以及热力系统的量测模型，并从量测中确定热力网中的参数，并求出状态量；建立抗差状态估计模型，将系统量测值作为模型输入数据集；建立基于人工水母神经网络的状态估计模型，将系统量测值作为模型输入数据集，将前一时刻的系统状态集作为预测样本；不断地对系统进行反复预测来实现状态估计，本发明专利技术能够预测系统下一时刻的状态值，并确定抗差状态估计中的优势，为系统的分析和预防提供重要信息。为系统的分析和预防提供重要信息。为系统的分析和预防提供重要信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于JSBP预测辅助的电热系统状态估计方法


[0001]本专利技术涉及综合能源状态估计，特别是一种基于JSBP预测辅助的电热系统状态估计方法。

技术介绍

[0002]随着传统化石燃料的消耗殆尽，能源紧缺和环境污染两大问题日趋严重，能源结构的变革迫在眉睫。“双碳”计划的提出极大促进了我国能源结构的调整，因此风电、光伏等可再生清洁能源的使用成了主要能源来源。
[0003]随着传统电网模式的转变，促进了新能源发电的发展。但由于风电和光伏发电极易受环境因素影响，发电出力具有极高的不确定性，从而导致电网产生电压波动。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种基于JSBP预测辅助的电热系统状态估计方法，从而解决现有技术中稳定性不够、精度不高等问题，并使其具有预测功能。
[0005]技术方案：本专利技术所述的一种基于JSBP预测辅助的电热系统状态估计方法，包括以下步骤：（1）建立初步电
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热系统，接着从中获取量测状态数据x，所述量测状态量包括节点电压、节点电压相角、节点供热温度、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于JSBP预测辅助的电热系统状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）建立初步电
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热系统，接着从中获取量测状态数据x，所述量测状态量包括节点电压、节点电压相角、节点供热温度、节点回水温度、节点水流压强；（2）对量测数据进行初始化，形成热网参数矩阵；（3）利用Pearson系数计算每个参数的权重，并形成节点参数权重矩阵；（4）从已建立的电
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热系统获取遥测所得的基本数据y，所述基本数据包括电压幅值、电流幅值、线路有功功率、线路无功功率；（5）将预测出的状态量设置一个可信条件，使预测出的数据能够被使用，并提高预测精度；（6）建立适用于电
‑
热系统的JSBP预测辅助的状态估计模型，将步骤（4）中的电力系统参数y带入其中，预测出t+1时刻的状态量。2.根据权利要求1所述的一种基于JSBP预测辅助的电热系统状态估计方法，其特征在于，所述步骤（2）中的电热网参数矩阵具体为：；式中，u
j
为节点电压；为节点电压相角；T
0j
为节点供热温度；T
1j
为节点回水温度；P
j
节点水流压强。3.根据权利要求1所述的一种基于JSBP预测辅助的电热系统状态估计方法，其特征在于，所述步骤（4）中遥测数据具体为：；式中，y为电力系统遥测数据矩阵；P为机组输出有功功率；Q为机组输出无功功率；H
0i
为热电联产机组输出功率；H
1i
为热电联产机组消耗功率；N为传输水泵输出功率。4.根据权利要求1所述的一种基于JSBP预测辅助的电热系统状态估计方法，其特征在于，所述步骤（3）中将Pearson公式转化为：；式中，R(x,y)为x关于y的权重系数；E(xy)
‑
E(x)E(y)为x与y之间的协方差；D(x)和D(y)为x的y的方差；将步骤中（2）中的热网参数与Pearson结合形成权重矩阵，公式如下所示：
；式中，g
h
为加上权重后电
‑
热系统的状态参数矩阵。5.根据权利要求1所述的一种基于JSBP预测辅助的电热...

【专利技术属性】
技术研发人员：李天宇，马刚，胡敏强，李豪，孟宇翔，李伟康，
申请(专利权)人：南京师范大学，
类型：发明
国别省市：