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基于GAN技术的自能源混合建模与参数辨识方法

2018-06-07孙秋野胡旌伟杨凌霄张化光

自动化学报 2018年5期
关键词:模型

孙秋野 胡旌伟 杨凌霄 张化光

能源互联网是一个由电力网络、热力网络及天然气网络等能源网络集成交互形成的复杂网络,以能源技术与先进控制技术、智能优化技术及信息处理技术等为实施手段的一种新型开放式能源生态系统,可实现可再生能源的高效利用,提高可再生能源在一次能源生产和消费中的占比[1−2].自能源作为能源互联网的子单元,是由多种能源网络耦合而成的小型独立能源系统,这些小型能源系统通过能源端口相互连接形成能源互联网[3].随着能源互联网在世界各国的逐步推进,能源互联网建模的准确性直接影响着能源系统运行的安全性、稳定性及经济性.目前,按照模型的驱动类型可把系统建模方法分为两类.

一类是基于机理驱动的系统建模方法,在以往的研究中,国内外学者已对电网、直供热管网及天然气网络的机理建模做出了大量工作.在电力系统中,由静态负荷及感应电动机负荷组成的混合负荷模型最受关注,Son等提出了一种基于参数测量的负载建模优化方案[4],通过对混合负荷模型参数的敏感性分析,减少了需要考虑的参数数量,从而改进了参数优化性能.Kim等利用识别参数敏感度相似性的方法来估计混合负荷模型参数[5],由于一些参数的变化对模型的输出会产生相似的影响,因此在优化过程中这些相似的参数可以同时被调整.而在直供热管网中,由于管网中状态变量……

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