CN119417271A 大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方法 （湖南大学）

大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的本发明公开了大规模异质非恒定多能源系水网非恒定水动力能流模型构建多重耦合非恒动力能流模型进行时空网格离散化为耦合代数后负荷恢复时序决策优化降维模型解耦为三个相互独立且时间尺度不同的调度子模型求解得到原电气水多能源灾后负荷恢复时序决策优2S1.基于电网的均匀传输线特性、气网的可压缩流体动力学特性以及水网的水动力能S2.分别将电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能流模S4.考虑不同能源系统应急响应时间尺度差异导致的耦合信息非同步交互，采用拉格型，通过异步交互各个调度子模型间的协调决策变量并行优化各调度子模型的调度决策，2.根据权利要求1所述的大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方,3,3.根据权利要求2所述的大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方4.根据权利要求2所述的大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方采用表征均匀传输线特性的电报偏微分方程对电力动态网络进行建模，,式中，U(xr,t)和k(r,t)分别表示t时刻传输线上位置x处的电压及相应的电流；t和x分别,,,4,,节点u相连的节点集合；为表示t时刻线路燃气在管道中等温流动时采用一维等温欧拉偏微分方程表征，则气网,式中，pcs,0)和m(r,)分别表示t时刻管道上位置x处的燃气压强和质量流量；a为声速；s,,,,5为t时刻节点i注入燃气质量流量；和分别为t时刻流出末,,,,,,,,6,,,,,式中，表示故障区域r在t时刻的水浸阻断状态，若故障区域内涝水位高于限定高5.根据权利要求1所述的大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方分别采用中心差分方法和ImplicitCellCentered线性差分方法将电网动态重构模型和气网可压缩动态能流模型时空网格离散,,7式中，为第2n个时段第2j+1个输电线路分段处的电压；为第2n+1个时段第3个输电线路分段处的电流；分别为第n个时段第j个燃气管网分段处的压强和质量采用Preissmann四点隐式差分方法将水网非恒定水动力能流模型离散为耦合代数方,6.根据权利要求1所述的大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方,通过本征模态分解提取水力能流分布瞬像矩阵的,,,,A递减排列的l个非零水力能流空间特征值；为递减排列非零特征值对应的2+2个正交特征向量；为递减排列非零特征值对应的个正交特征向量；Oxu-h为行L-8,取的前M个列向量构成w：,:,式中，(p,u")表示向量p,和u"的内积；为第n个分量为1其余为0的单,,n+1个时段内第J个河道分段处降雨强度；B和C为两个JX(2J+2)矩阵：,,,式中，a"=(a",a;,,a⃞)表示水力能流时域离散变量投影至最优正交特征基的模态空间,9,,为表征关键电力能流特征的最优正交特征基；表示电力能流分征的最优正交特征基；表示可压缩气体能流分布瞬像矩阵列表示气网可压缩流体等温欧拉偏微分方程向通过同质化降维外推格式将滚动优化所得前个时段的原始解投影至最优正交特征采用瞬像特征高保真动态筛选方法计算表征水力能流特征、电力能,,则重新抽取时空离散状态数据构成新的多能源能流瞬像矩阵a。7.根据权利要求1所述的大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方,,和协调决策变量；g;和分别表示y传递给其关联子模型z以及子模型传递给其关联优化降维模型进一步表示为增广拉格朗日函数L(o,0,2)：,对增广拉格朗日函数解耦为不同的调度子模,网调度子模型的协调决策变量；和分别为电网调度子模型传递给其关联子模型以及其关联子模型传递给电网子模型的对偶乘子；和分别为电网调度子模型传递给其关,气网子模型的协调决策变量；和分别为水网调度子模型传递给其关联子模型以及其关联子模型传递给水网子模型的对偶乘子；和分别为水网调度子模型传递给其关联子模型z以及其关联子模型z传递给水网子模型的协调决策变量；表示水网调度,和气网子模型的协调决策变量；和分别为气网调度子模型传递给其关联子模型以及其关联子模型z传递给气网子模型的对偶乘子；;和9分别为气网调度子模型传递给其关联子模型z以及其关联子模型z传递给气网子模型的协调决策变量；J,to（2）并行优化各调度子模型的调度决策以更新本地决策变量a,(o+1)和辅助决策变量,型z与y进行信息交互，则使用和前一次迭代值;()的凸组合更新协调交互变量o;(o),否则，保持g;(v+1)为上一次迭代的值g;()不变；将更新后的协调交互变量g;(+1)发送给关联子模型z并接受来自关联子模型z的协调关联子模型z的协调交互变量及对偶乘子，则分别更新辅助决策变量g;(o+1),,将更新后的对偶乘子发送给关联子模型z并接受来自关联子模型z的对偶乘子;（6）对于在第次迭代中未进行信息交互的调度子模型，保持g,(v+1)、9,(v+1)、A,(v+1)及n,(o+1)为上一次迭代值，即，8,(v+1)=9,(;,[0002]多能源系统应急联动技术在工程应用中的主要技术难点在于各系统各部门防灾应急的措施各自独立决策，并且不同能源系统的应急响应时间尺度和动态特性差异显著，难以实现有效协同。多能源应急协同恢复决策问题涉及到高维时空偏微分约束优化求解，双曲型动力学偏微分方程来表示，而非线性动力学偏微分方程难以直接应用于优化计算理动力学偏微分方程，但高精度差分离散由于需要选择合适的差分格式和较小的差分步S1.基于电网的均匀传输线特性、气网的可压缩流体动力学特性以及水网的水动S2.分别将电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能建模态空间下电气水多能源灾后负荷恢复时S4.考虑不同能源系统应急响应时间尺度差异导致的耦合信息非同步交互，采用,,,式中，U(xr,t)和k(r,t)分别表示t时刻传输线上位置x处的电压及相应的电流；t和x和co分别表示每单位长度传输线之间的电导和电容；,,,,,,,为与节点u相连的节点集合；为表示t时刻线路(u,v)开关状态变化的0_1变量，其中刻节点i处除排涝泵站外其他负荷所需系统供给的无功功率；为t时刻节点i处排涝泵,式中，和m(r,)分别表示t时刻管道上位置x处的燃气压强和质量流量；a为s,,,,,,,式中，h(r,)和q(,0)分别表示t时刻河道上位置x处的水位和流量；表示单位长,,,,,t时刻管渠w的过水断面积；ww为管渠w汇流流量；HW为管渠w水,",,,,分别采用中心差分方法和ImplicitCellCentered线性差分方法将电网动态重,,第2j个输电线路分段处的电流；分别为第n个时段第j个燃气管网分段处的压强和采用Preissmann四点隐式差分方法将水网非恒定水动力能流模型离散为耦合代,,通过本征模态分解提取水力能流分布瞬像矩阵的,,,,为d4递减排列非零特征值对应的个正交特征向量；ouu-n为l行L-l列的,取的前M个列向量构成w：,,式中，(p,u")表示向量p,和u"的内积；为第n个分量为1其余为0的单位列向量；,令，n=1,2,…,L,L+1…,N，采用滚动优化求解方,式中，Ar和AX分别为时间和空间步长为第n+1个时段内第J个河道分段处降雨强度；B和C为两个JX(2J+2)矩阵：,,,式中，a"=(a",a;,,a⃞)表示水力能流时域离散变量投影至最优正交特征基的模态,,,式中，p"表示电力能流时域离散变量投影至最优正交特征基的模态空间状态向流特征的最优正交特征基；表示可压缩气体能流分布瞬像矩通过同质化降维外推格式将滚动优化所得前个时段的原始解投影至最优正交特征基以得到前步的降维解"，再由正交特征基及第L步降维解递推得到所有时段的降,。,,决策优化降维模型进一步表示为增广拉格朗日函数L(o,0,2)：,y传递给其关联子模型z以及其关联子模型z传递给y的对偶对增广拉格朗日函数解耦为不同的调度子模,z以及其关联子模型z传递给电网子模型的对偶乘子；和分别其关联子模型z以及其关联子模型z传递给电网子模型的协调决策变量；f.(o.:9.)表示电网,a.为水网调度子模型的本地决策变量；为水网调度子模型与电网和气网子模型的协调决策变量；和分别为水网调度子模型传递给其关联子模型以及其关联子模型z传递给水网子模型的对偶乘子；;和0分别为水网调度子模型传递给其关联子模型z以及其关联子模型z传递给水网子模型的协调决策变量；J.(o,,Q,)表示水网,电网和气网子模型的协调决策变量；和分别为气网调度子模型传递给其关联子模型以及其关联子模型传递给气网子模型的对偶乘子；;和9分别为气网调度子模型传递给（2）并行优化各调度子模型的调度决策以更新本地决策变量u,(v+I)和辅助决策,子模型z与y进行信息交互，则使用和前一次迭代值;(c)的凸组合更新协调交互变量o;(o),将更新后的协调交互变量g;(+1)发送给关联子模型z并接受来自关联子模型z的到其关联子模型的协调交互变量及对偶乘子，则分别更新辅助决策变量,,将更新后的对偶乘子发送给关联子模型z并接受来自关联子模型z的对偶乘子(+1)；A,(v+1)及n,(ot1)为上一次迭代值，即，8,(v+1)=9,(v)，A,(v+1)=a,(v)，;,急协同恢复决策通过多能源动态协同重构以及多类型应急资源调度对关键多能源负荷紧在此基础上，结合拉格朗日松弛分解法将降维模型解耦为三个调度子模型并行优化求解。[0014]图1为本发明所提出的大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦S1.基于电网的均匀传输线特性、气网的可压缩流体动力学特性以及水网的水动S2.分别将电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能建模态空间下电气水多能源灾后负荷恢复时S4.考虑不同能源系统应急响应时间尺度差异导致的耦合信息非同步交互，采用,,,式中，U(xr,t)和k(r,t)分别表示t时刻传输线上位置x处的电压及相应的电流；t和x和co分别表示每单位长度传输线之间的电导和电容；,,,,,,,为与节点u相连的节点集合；为表示t时刻线路(u,v)开关状态变化的0_1变量，其中刻节点i处除排涝泵站外其他负荷所需系统供给的无功功率；为t时刻节点i处排涝泵,式中，pcs,0)和m(r,)分别表示t时刻管道上位置x处的燃气压强和质量流量；a为s,,,,,,,式中，h(r,)和q(,0)分别表示t时刻河道上位置x处的水位和流量；表示单位长,,,,,t时刻管渠w的过水断面积；ww为管渠w汇流流量；HW为管渠w水,,,,,分别采用中心差分方法和ImplicitCellCentered线性差分方法将电网动态重,,第2j个输电线路分段处的电流；分别为第n个时段第j个燃气管网分段处的压强和,,通过本征模态分解提取水力能流分布瞬像矩阵的,,,,为递减排列非零特征值对应的个正交特征向量；o.u-n为行L-l列的,取的前M个列向量构成w：,令，n=1,2,…,L表示a的列向量，取在上的投,式中，(p,u")表示向量p,和u"的内积；为第n个分量为1其余为0的单位列向量；,令，n=1,2,…,L,L+1…,N，采用滚动优化求解方,式中，At和AX分别为时间和空间步长,,,式中，a"=(a",a;,,a⃞)表示水力能流时域离散变量投影至最优正交特征基的模态,,,式中，p"表示电力能流时域离散变量投影至最优正交特征基的模态空间状态向流特征的最优正交特征基；表示可压缩气体能流分布瞬像矩通过同质化降维外推格式将滚动优化所得前个时段的原始解投影至最优正交特征基以得到前步的降维解"，再由正交特征基及第L步降维解递推得到所有时段的降,。,,决策优化降维模型进一步表示为增广拉格朗日函数L(o,0,2)：,对增广拉格朗日函数解耦为不同的调度子模,度子模型传递给其关联子模型z以及其关联子模型z传分别为电网调度子模型传递给其关联子模型z以及其关联子模型z传递给电网子模型的协,以及其关