[发明专利]一种区域供热网络动态等值建模方法及系统

说明书

本发明涉及一种区域供热网络动态等值建模方法及系统，所述方法包括提取供热管道的稳态运行数据；基于数据驱动的分段仿射自回归方法对所述稳态运行数据进行计算，得到特征向量集；根据聚类算法、作用域边界估计算法和所述特征向量集对单段供热管道的所述稳态运行数据进行划分，得到多个差分工作域；对所述差分工作域建立各个单段供热管道的动态等值模型；级联多段供热管道的动态等值模型，以建立级联供热网络动态等值模型。本发明基于数据驱动的多工作域划分方法，合理划分非线性空间为多个差分工作域，利用各差分工作域建立的线性模型特性逼近非线性全局特性，良好应对复杂非线性工况问题。

技术领域

本发明涉及供热系统技术领域，特别是涉及一种区域供热网络动态等值建模方法及系统。

背景技术

对于现代能源利用和电力系统而言，节能、碳减排和环境保护是非常重要的问题，多能源流的协同利用被广泛接受。区域供热系统可通过可再生能源连接各种热源，如高效供热发电厂、热电联产厂、蓄热罐、电热锅炉或热泵。此外，在区域电网或分布式微电网的热电一体化系统中，它在促进清洁能源消费和零碳排放方面具有良好的潜力。随着工业物联网的发展，通过信息物理融合实现区域供热系统的智能操作备受关注，具有可解释性和快速可计算性的动态建模变得至关重要。然而，实际的具有复杂的拓扑热网，其管道具有变化的直径、高度和方向。因此，如何实现供热网络的动态等效建模仍然是一个挑战。

目前热网的建模方法主要分为机理建模和数据建模。机理建模方法包括分布式参数偏微分方程建模、集总参数微分方程建模和代数建模方法。其中，与管道长度相关的分布式参数偏微分方程用于热网建模时，模型复杂度高，参数辨识不易，不适合控制设计。为了合理表征管道动力学并简化模型结构，将其转化为集总参数微分方程。代数常微分方程可实现低阶动态近似，但需动态补偿才能实现良好的控制精度。总之，无论是集总参数微分方程还是代数方程，这类简单机理模型虽具有良好的可解释性，难以完全逼近管道温度的非线性变化，实现合理平衡建模精度和复杂度。

此外，数据驱动的供热网络系统建模更接近实际应用。然而，目前还没有研究电热协同利用在促进风电消纳的应用。目前，数据驱动的热网建模通常采用线性多模型结构来逼近实际的非线性动态，具有代表性的线性模型结构包括带外生输入的自回归的移动平均模型和子空间辨识方法。但多模型结构建模方法在单工况的线性模型仅有邻域动态特性，易产生扰动偏离，这对网络集成建模非常不利.当然，采用智能黑箱建模方法可以高精度逼近非线性系统的动态特性。机器学习方法中的支持向量机和人工神经网络已被用于确定和估计供热管网的实际运行结果，但这类模型的精度和实用性取决于不同的输入变量、算法和模型结构，泛化能力不可控，难以保证建模精度

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的是提供一种区域供热网络动态等值建模方法及系统。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种区域供热网络动态等值建模方法，包括：

提取供热管道的稳态运行数据；

基于数据驱动的分段仿射自回归方法对所述稳态运行数据进行计算，得到特征向量集；

根据聚类算法、作用域边界估计算法和所述特征向量集对单段供热管道的所述稳态运行数据进行划分，得到多个差分工作域；

对所述差分工作域建立各个单段供热管道的动态等值模型；所述动态等值模型包括HSM模型、LSTM模型或ARX模型；

级联多段供热管道的动态等值模型，以建立级联供热网络动态等值模型。

优选地，所述提取供热管道的稳态运行数据，包括：

基于随机抽样一致算法，根据预设窗口内的瞬时流量数据确定实际需要的稳态数据；

基于最小二乘法，根据所述实际需要的稳态数据拟合出所述预设窗口内的瞬时流量曲线模型；