【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及综合能源系统，尤其涉及一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法、装置及介质。
技术介绍
1、为了应对气候变化和可持续发展，国际社会提出了减少碳排放和转向清洁能源的目标。综合能源系统是实现这些目标的重要解决方案，通过有机结合各种能源资源和能源消耗设备，协调规划、优化运行和经济调度，达到高效利用能源和减少排放的目标。
2、能流计算是用于综合能源系统协调规划、优化运行和经济调度等方面的基础技术。它旨在根据有限的已知信息，计算综合能源系统中节点的电压或压力、支路的电流或流量等状态参数。这不仅可以评估系统的实时运行状况，还可以为优化调度、设备选址定容和故障分析提供依据，具有重要的意义。然而，随着可再生能源大规模接入和能源消耗设备的日益多样化，综合能源系统中的不确定性因素也大大增加，包括可再生能源出力的不确定性和电、气、热负荷的不确定性等。不确定性因素的增强会显著影响综合能源系统的能流分布，因此有必要从不确定能流的角度进行分析。
3、目前，常用的不确定能流模型主要是考虑单种输入不确定量的概率能流模型和区间能流模型2种。概率能流模型将输入不确定量描述为随机变量，依赖于大量的历史数据为支撑和精确的分布拟合，因此实施起来比较困难。区间能流模型能够在数据较少时将输入不确定量描述为区间变量，但其结果通常偏于保守。然而，在实际操作中，运行人员所掌握的不确定信息往往介于这2种极端情况之间。因此，如果采用概率能流模型，则会由于部分数据缺失而无法进行计算；反之，如果采用区间能流模型，就会丢弃大量有用的信息，无法充分挖掘
4、从数学上看，概率区间能流模型涉及到双重不确定性的量化分析问题。目前已有的求解方法主要包括基于双层蒙特卡洛抽样的模拟法和基于多项式混沌展开的近似法两大类。其中，基于双层蒙特卡洛抽样的模拟法通过进行双层蒙特卡洛模拟，对外层的随机变量和内层的区间变量分别进行抽样，从而将概率区间能流的求解转化为大量确定性能流计算。尽管该方法能够提供较准确的结果，但其求解时间较长。而基于多项式混沌展开的近似法通过假设区间变量的概率分布，将区间变量转换为随机变量，并利用输入随机变量的正交多项式混沌展开来拟合概率区间能流的输出响应，从而得到输出响应的代理模型。然而，该方法对输入变量的维度以及多项式混沌展开的阶数非常敏感，在处理高维输入变量的概率区间能流问题时会遭遇“维数灾”问题。此外，基于低阶多项式混沌展开的近似法在解决包含复杂非线性的概率区间能流问题时拟合效果不佳。因此，探索新的方法使其能够快速、准确地求解具有高维输入变量和复杂非线性的概率区间能流问题，仍有待进一步研究。
技术实现思路
1、为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一，本专利技术的目的在于提供一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法、装置及介质。
2、本专利技术所采用的技术方案是：
3、一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法，
4、包括以下步骤：
5、建立综合能源系统概率区间能流模型；
6、基于低秩近似理论将原问题转换为两阶段低秩近似模型求解；
7、采用径向函数构建秩一函数中的单变量函数，基于交叉嫡理论自适应选择低秩近似模型秩数；
8、根据选定的秩数，采用交替最小二乘法计算低秩近似模型的待定系数；
9、根据获得的低秩近似模型快速获得输出响应概率盒。
10、进一步地，所述综合能源系统概率区间能流模型的表达式为：
11、
12、式中，pi、qi分别为节点i的注入有功功率和无功功率；ui为节点i的电压幅值；δij为节点i、j电压的相位差；gij、bij分别为节点导纳矩阵中i、j节点对应元素的电导和电纳；n为电力系统的节点数；下标p表示管道(pipeline)；fp,ij为管道i-j的气流量；πi、πj分别为节点i、j的气压力；kij为管道参数(取决于管道的长度、内径、摩擦系数以及天然气温度等多种因素)；sp,ij表征管道中的气流方向，若πi≥πj，则sp,ij＝1，若πi<πj，则sp,ij＝-1；下标c表示压缩机(compressor)；fc,ij为流过压缩机i-j的气流量；hc,ij为压缩机消耗的功率；bc,ij、zc,ij为压缩机参数(取决于压缩机的温度、效率、压缩因子等因素)；τc,ij为燃气轮机消耗的气流量；αc、βc、γc为能量转换效率常数；j∈i表示通过管道或压缩机与节点i直接相联的所有节点；fi为节点i的注入气流量；sc,ij为压缩机方向变量，若i为压缩机入口节点，则sc,ij＝1，若为出口节点，则sc,ij＝-1；a为热力网络节点-管道关联矩阵；m为各热网管道流量向量；mq为各节点流出流量向量；bh为热力网络回路-支路关联矩阵；hf为热力网络管道压降；k为管道阻力系数向量；cp为工质比热容；ts为各节点的供热温度向量；tr为各节点的回热温度向量；to为各节点的流出温度向量(混合前)；φ为各节点热负荷向量；tstart，tend，ta分别为热力网络管道起点温度向量、终点温度向量、外界环境温度向量；λ为管道的热传导系数；l为管道的长度向量；mout为流出节点的管道流量向量；min为流入节点的管道流量向量；tout为节点混合温度向量；tin为输入管道末端的温向量；
13、设综合能源系统中输入变量包含m维随机变量和n维区间变量，则输出变量与输入变量之间的非线性关系简写为：
14、z＝f(xr,yi) (1)
15、式中，xr＝[x1,l,xi,l,xm]t为m维随机变量；yi＝[y1,l,yi,l,yn]t为n维区间变量；z为输出变量；f(·)为由能流方程决定的输出、输入变量之间的函数关系。
16、进一步地，所述基于低秩近似理论将原问题转换为两阶段低秩近似模型求解，包括：
17、构建关于输入随机变量、区间变量与输出变量之间关系的第一阶段低秩近似模型；
18、求解第一阶段低秩近似模型的待定系数，获得第一阶段低秩近似模型；
19、基于第一阶段低秩近似模型获得输入随机变量样本及输入随机变量样本所对应的输出变量边界值样本，构建关于输入随机变量与输出变量上、下边界值之间关系的第二阶段低秩近似模型；
20、求解第二阶段低秩近似模型的待定系数，获得第二阶段低秩近似模型；
21、根据获得的第二阶段低秩近似模型，获得输出变量的概率盒。
22、进一步地，所述构建关于输入随机变量、区间变量与输出变量之间关系的第一阶段低秩近似模型，包括：
23、在第一阶段的低秩近似中，输出变量z＝f(xr,yi)经过秩r正则分解，用有限个秩一函数的展开和的低秩近似代理模型来逼近，如下所示：
24、
25、式中，bl(l＝1,2,l本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法，其特征在于，所述综合能源系统概率区间能流模型的表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法，其特征在于，
5.根据权利要求3所述的一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法，其特征在于，
6.根据权利要求3所述的一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法，其特征在于，所述基于交叉嫡理论自适应选择低秩近似模型秩数，包括：
9.一种综合能源系统概率区间能流自适应计算装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法，其特征在于，所述综合能源系统概率区间能流模型的表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法，其特征在于，
5.根据权利要求3所述的一种综合能源系统概率区间能流自适应计算方法，其特征在于，
6.根据权利要求3所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱建全，黎观海，刘海欣，陈嘉俊，朱文凯，曾恺，刘文昊，郑淇源，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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