陳遠東，孟 輝，張海龍，史文江，張 超，汪振宇，閻乃臣，顧大可

（1.國網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司內(nèi)蒙古超特高壓分公司，內(nèi)蒙古 錫林浩特 026099；2.東北電力大學，吉林吉林132012）

0 引言

在多能源送端系統(tǒng)中，由于不同能量流傳輸時間尺度的不同，以及各能量傳輸通道的延時問題，導致在某一時刻管道首端輸入流量與末端流出流量存在差異，在進行優(yōu)化控制過程中使得實時能量流響應難以與負荷的實時需求維持平衡[1]，[2]。

為實現(xiàn)多能源送端系統(tǒng)的外送能量的穩(wěn)定，國內(nèi)外科研人員進行了大量的研究工作。其中數(shù)字孿生技術的發(fā)展在一定程度上解決了多能源系統(tǒng)中能量流間的協(xié)調(diào)控制問題[3]，[4]。文獻[5]基于數(shù)字孿生模型對風力發(fā)電機狀態(tài)預測和健康管理進行了研究，但無法實時更新數(shù)字孿生模型。文獻[6]通過數(shù)字孿生算法與硬件相結合，可進行高頻功率變換器的狀態(tài)感知，但實際應用難度較大。文獻[7]基于建筑信息模型技術，建立了電網(wǎng)設備的數(shù)字孿生系統(tǒng)，可視化較強但不能進行仿真計算，無法進一步對設備狀態(tài)進行了解。文獻[8]采用自適應簡化智能優(yōu)化學習方法，通過模仿人類學習過程來更新解決方案并搜索最優(yōu)解。文獻[9]將自適應簡化智能優(yōu)化學習方法與遺傳算法、二元和諧搜索算法在計算性能等方面進行了對比分析。文獻[10]提出一種基于數(shù)字孿生的智能控制方法，將迭代學習控制與模型預測控制相結合，在一定程度上提高了多能源間的協(xié)調(diào)控制能力。文獻[11]針對電力系統(tǒng)的未知變量以及不確定變量，采用改進的學習遞推最小二乘辨識算法，將數(shù)字孿生方法與傳統(tǒng)迭代學習控制相結合，對多能源系統(tǒng)中能量流的協(xié)調(diào)控制起到較好的效果。

以上文獻針對數(shù)字孿生技術以及數(shù)據(jù)處理等進行了研究，但并未針對綜合能源系統(tǒng)進行數(shù)字孿生分析與應用。本文通過數(shù)字孿生技術感知系統(tǒng)實時狀態(tài)參數(shù)，結合數(shù)字孿生模型架構，建立多能源送端系統(tǒng)數(shù)字孿生控制架構模型；通過建立多能源系統(tǒng)能量流信息耦合模型，實現(xiàn)多能源系統(tǒng)中信息的快速感知、傳輸、控制。最后，在所建立的基于數(shù)字孿生的多能源控制系統(tǒng)中，通過外送數(shù)據(jù)及多能量流傳輸模型的快速優(yōu)化控制，實現(xiàn)送端系統(tǒng)輸出功率的穩(wěn)定。充分利用有效數(shù)據(jù)，設計合理的控制器，實現(xiàn)多能源送端系統(tǒng)的能量流協(xié)同控制，提高多能源送端系統(tǒng)能量流供應的穩(wěn)定性。

1 多能源送端系統(tǒng)數(shù)字孿生架構

結合數(shù)字孿生模型的傳統(tǒng)架構，針對多能源系統(tǒng)能量流傳輸?shù)奶攸c，設計了多能源送端系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型，主要包括送端系統(tǒng)的物理層、感知層、傳輸層、數(shù)據(jù)層、計算層、應用層[12]，[13]。物理層主要包括數(shù)字孿生建模的對象，即多能源送端系統(tǒng)中的可再生能源發(fā)電機組以及能源耦合設備等。感知層的功能是感知系統(tǒng)的狀態(tài)，基于數(shù)據(jù)傳感器可以得到表征多能源系統(tǒng)穩(wěn)定運行特征的狀態(tài)量。傳輸層的功能是將感知層采集和識別的信息進一步傳輸?shù)綌?shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層的功能則是對采集到的數(shù)據(jù)進行處理分析。計算層是數(shù)字孿生建模的核心，通過將多能源送端系統(tǒng)能量傳輸物理模型、校正控制算法、仿真計算相關內(nèi)容進行集成，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動以及模型驅(qū)動的混合計算方法。應用層為最頂層，通過模型的實測數(shù)據(jù)以及模型的仿真結果進行相應決策優(yōu)化，然后將決策優(yōu)化結果存儲到數(shù)據(jù)層，可以直接作用于物理層進行決策指導。多能源送端系統(tǒng)數(shù)字孿生架構如圖1所示。

1.1 數(shù)字孿生模型

多能源送端系統(tǒng)數(shù)字孿生模型采用實時在線運行模式，數(shù)字孿生模型與多能源送端系統(tǒng)之間建立實時信息交互傳輸，能夠根據(jù)送端系統(tǒng)的當前狀態(tài)數(shù)據(jù)實時感知實際系統(tǒng)能量供需狀態(tài)，滿足模型對數(shù)據(jù)的要求。在基于模型驅(qū)動與數(shù)據(jù)驅(qū)動的混合建模方法中，模型驅(qū)動主要體現(xiàn)在多能源系統(tǒng)的能量流的模型計算，數(shù)據(jù)驅(qū)動主要是將采集到的送端系統(tǒng)的外送功率及當前系統(tǒng)的發(fā)電量作為輸入。采用“多能源各子系統(tǒng)參數(shù)辨識+多能源耦合的整體參數(shù)校正”的控制方式，通過參數(shù)辨識方法得到多能源子系統(tǒng)中的運行參數(shù)，可迅速找到與實際運行參數(shù)相近的初始數(shù)值，然后進行系統(tǒng)整體的參數(shù)校正。多能耦合整體參數(shù)校正具體過程如圖2所示。

圖2 多能耦合整體參數(shù)校正Fig.2 Multi-energy coupled integral parameter correction

基于數(shù)字孿生技術，可以實現(xiàn)送端電網(wǎng)狀態(tài)量的虛實映射。首先，通過對送端電網(wǎng)中獲取到的物理量進行虛實映射，建立送端電網(wǎng)運行狀態(tài)的數(shù)字孿生模型。其次，根據(jù)送端電網(wǎng)中電、熱、氣的供需關系建立電力送端系統(tǒng)能量模型，將電、熱、氣的輸出功率值添加到所建立的幾何模型，并建立數(shù)據(jù)接口，構建狀態(tài)量數(shù)據(jù)信號與孿生模型的聯(lián)系，使實際運行的多能源送端系統(tǒng)與虛擬的送端電力系統(tǒng)進行融合。最后，采用“條件-狀態(tài)-事件”模式來構建送端系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型。

式中：FU表示數(shù)字孿生送端系統(tǒng)多能源裝置；TF表示數(shù)字孿生送端系統(tǒng)多能源裝置的實際數(shù)據(jù)集合；TU表示實際送端系統(tǒng)多能源裝置；?表示實際送端系統(tǒng)多能源裝置與數(shù)字孿生送端系統(tǒng)多能源裝置對應映射關系；IP表示數(shù)字孿生送端系統(tǒng)多能源裝置幾何模型集合；YH表示數(shù)字孿生送端系統(tǒng)多能源裝置物理屬性集合；RT表示數(shù)字孿生送端系統(tǒng)多能源裝置運行邏輯模型集合；MK表示數(shù)字孿生送端系統(tǒng)多能源裝置運行動作行為集合；←表示送端系統(tǒng)多能源裝置的運行邏輯、運行行為在數(shù)學模型中關聯(lián)集成；＞＜表示自然連接；WE表示須滿足的數(shù)字孿生送端系統(tǒng)多能源裝置運行狀態(tài)的實時屬性集；PO表示匹配的狀態(tài)模式；BN表示狀態(tài)模式與送端系統(tǒng)多能源裝置運行狀態(tài)實時屬性集匹配時送端系統(tǒng)多能源裝置運行行為；→表示條件執(zhí)行指令。

1.2 考慮時延特性的燃氣管網(wǎng)傳輸模型

在某一時間節(jié)點，天然氣管道首端輸入流量與末端輸出流量存在一定差異，天然氣管網(wǎng)響應后由首端流到末端所需的時間稱為時延，天然氣傳輸時延與自身管道參數(shù)及壓力有關。對任意兩節(jié)點i，j之間的管道容量進行計算：

式中：V為燃氣管道的固定容積；T0為系統(tǒng)的額定溫度；Z0為額定條件下的壓縮因子；P0為額定條件下燃氣管道的壓力；T為燃氣管道中燃氣溫度；p為燃氣管道的壓力；Z為壓縮因子的計算值；L為燃氣管道的長度。

為精確得到燃氣管道傳輸延時時間，設管道長度為dl，則燃氣傳輸?shù)倪\動方程為

式中：λg為燃氣系統(tǒng)中燃氣管道的摩擦系數(shù)；υ為燃氣的流速，m/s；D為燃氣管道的直徑，mm；ρ為燃氣密度。

根據(jù)連續(xù)性方程以及氣態(tài)方程，可得：

式中：M為燃氣質(zhì)量流量；R為氣體常數(shù)。

式（5）中的溫度T可表示為

式中：p1，p2分別為管道首端、末端壓力；T1，T2分別為管道首端、末端溫度；Z1，Z2分別為管道首端、末端的壓縮因子；n為氣體的摩爾質(zhì)量。

將式（4），（5）帶入式（2），可得：

將式（7）代入式（2），可得：

燃氣管網(wǎng)的時延tde可表示為

式中：t′de為管道傳輸控制的時延；ci，cj分別為天然氣管網(wǎng)節(jié)點i，j處的燃氣流量。

1.3 考慮熱慣性的熱力管網(wǎng)能量流傳輸模型

多能源系統(tǒng)中熱力管網(wǎng)可存儲大量的熱能，并且熱力媒質(zhì)在傳輸過程中存在一定的時延特性，熱力媒質(zhì)在進行定徑傳輸和變徑傳輸過程中的傳輸速率也存在一定差別。因此本文研究熱力系統(tǒng)的熱慣性主要考慮熱力管道的熱延時及熱損耗兩個因素。

在熱力傳輸過程中，熱負荷處溫度的變化較熱源處媒質(zhì)溫度的變化具有一定的時延。熱力媒質(zhì)從管道首端傳輸?shù)焦艿滥┒说臅r延可表示為

式中：thdel為熱力管道供熱時延；khdel為熱力媒質(zhì)的熱能傳輸延遲系數(shù)；Lh為熱力媒質(zhì)所流經(jīng)的管道長度；υ為熱媒質(zhì)的流動速率。

在熱能傳輸消納的過程中，熱負荷具有較大的熱慣性，使得熱能不能在短時間內(nèi)發(fā)生突變，在停止供熱后負荷溫度也能夠在一段時間內(nèi)保持相對穩(wěn)定。因此，本文建立了基于時間尺度的熱力管網(wǎng)熱損耗模型：

式中：ΔTlos為熱力管道中媒質(zhì)的溫降；Tst（t）為t時刻燃氣管道的首端溫度；Tou（t）為t時刻管道外部的環(huán)境溫度；η為熱力管道的熱傳輸效率；Ch為熱媒質(zhì)的比熱容；m為熱力管道的流量；L為熱力管道的長度。

通過以上分析可以得到熱力管道傳輸時延與熱力損耗關系：

式中：Ten（t）為熱力管道由首端傳輸?shù)截摵啥说臏囟取?/p>

熱慣性可表示為

式中：QLR，t為熱負荷在t時刻消耗的熱能；μ為熱力管道單位長度上的傳熱系數(shù)；C為熱媒負荷熱容；S為熱負荷的額定功率；Δt為控制過程中的調(diào)度時間間隔；分別為t，t-1時刻熱負荷所處的室內(nèi)溫度；為環(huán)境溫度。

1.4 多能源系統(tǒng)能量流信息耦合模型

電網(wǎng)、熱網(wǎng)、氣網(wǎng)與多能流信息通信網(wǎng)絡節(jié)點度數(shù)分別為poide（pi），poide（hi），poide（gi），poide（cj），由于電網(wǎng)、熱網(wǎng)、氣網(wǎng)中能量的流動具有方向性（圖3），分別以節(jié)點pi，hi，gi為起點的鏈路數(shù)目為

圖3 多能源系統(tǒng)能量流信息耦合模型Fig.3 Information coupling model of energy flow in multi-energy system

為更加精確地量化電、熱、氣各節(jié)點在整個多能源系統(tǒng)中的重要程度及各能量流之間的相互轉(zhuǎn)化情況，應確定多能源系統(tǒng)中各節(jié)點pi，hi，gi對（pj，pk），（hj，hk），（gj，gk）能量流以及信息流的利用情況，計算式為

為了明確系統(tǒng)中每個節(jié)點的重要程度以及節(jié)點的效率，可以通過式（17）計算得到系統(tǒng)中各節(jié)點的利用效率：

式中：Apij，Ahij，Agij分別為在最短路由控制方式下，（pi→pj），（hi→hj），（gi→gj）所經(jīng)過的節(jié)點數(shù)。

根據(jù)式（15）～（17），可以將多能源系統(tǒng)中的節(jié)點的出、入度關系，能量流、信息流的利用情況及節(jié)點的利用效率由以下矩陣進行表示：

2 多能源送端系統(tǒng)能量耦合控制

多能源送端系統(tǒng)能量耦合控制主要由感知、傳輸以及控制3個階段組成。首先，感知送端系統(tǒng)能量的實時狀態(tài)變化；然后，將感知數(shù)據(jù)通過可靠傳輸系統(tǒng)進行交互，傳送到控制器；最后，控制器以多能源系統(tǒng)實時能量平衡為目標發(fā)出控制決策指令。多能源系統(tǒng)能量耦合控制框架如圖4所示。在感知送端系統(tǒng)能量實時狀態(tài)變化的階段，為得到更為準確的送端系統(tǒng)能量需求數(shù)值，對多能源系統(tǒng)中的能量、溫度及壓力等信號建立多能源異構感知模型，感知終端i所得的需求變量可表示為

圖4 多能源系統(tǒng)能量耦合控制框架Fig.4 Energy coupling control framework of multi-energy system

式中：Zi為多能源系統(tǒng)終端的數(shù)據(jù)觀測矩陣；ni（t）為檢測過程中的噪聲干擾，對于單個感知終端α為不可觀向量；Φi為感知終端集合。

多能源系統(tǒng)主要由低壓配電系統(tǒng)、天然氣配氣系統(tǒng)，區(qū)域熱力系統(tǒng)組成。在多能源送端系統(tǒng)各子系統(tǒng)控制過程中，須要根據(jù)系統(tǒng)運行方式及負荷需求，在送端系統(tǒng)裝機容量一定的情況下，考慮可再生能源出力波動，進行能量流的合理分配。在能量耦合控制中，首先通過數(shù)字孿生技術將實際系統(tǒng)能量需求變量進行處理得到系統(tǒng)的模擬需求量，然后通過整體參數(shù)校正及潮流計算，實現(xiàn)多能源送端系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制。多能源送端系統(tǒng)中各子系統(tǒng)的控制如圖5所示。

圖5 多能源送端系統(tǒng)各子系統(tǒng)控制流程Fig.5 The control process of each subsystem of the sending-end multi-energy system

3 算例仿真

本文選取我國東北某多能源送端系統(tǒng)為仿真對象，不同時間段的多能源負荷需求如圖6所示，多能源送端功率需求如圖7所示。在可再生能源出力發(fā)生波動的情況下，本文以圖6，7中的數(shù)據(jù)為基礎對多能源送端電網(wǎng)的輸出功率穩(wěn)定性進行仿真分析，對多能源間耦合控制進行協(xié)調(diào)優(yōu)化。

圖6 多能源負荷需求Fig.6 Multi-energy load demand

為驗證本文所提方法的有效性，在送端系統(tǒng)中負荷容量較少且可再生能源裝機容量較高的情況下，對提出的數(shù)字孿生控制方法進行驗證。將考慮多能量流耦合及傳輸時延的控制方法，與未考慮多能量流耦合及傳輸時延的控制方法進行對比分析。圖8顯示了送端系統(tǒng)內(nèi)兩種控制方式下的機組出力曲線。

圖8 不同場景下機組出力曲線Fig.8 Unit output curve in different scenarios

在兩種情況下，當送端系統(tǒng)中發(fā)電功率出現(xiàn)波動時，輸出功率波動情況如圖9所示。

圖9 輸出功率波動對比結果Fig.9 Comparison results of output power fluctuation

由圖8，9可以看出，在采用本文提出的能量耦合控制方法后，送端系統(tǒng)機組的出力明顯降低，調(diào)峰壓力明顯減小，且當送端系統(tǒng)發(fā)電功率出現(xiàn)波動時，輸出的功率波動幅度減小，明顯趨于穩(wěn)定。因此，本文提出的能量耦合控制方法是有效的。

4 結束語

本文針對多能源送端系統(tǒng)中能源轉(zhuǎn)化以及傳輸過程中的時延問題，建立了基于數(shù)字孿生的多能源送端系統(tǒng)能量控制模型，通過送端多能源間的協(xié)調(diào)配合，實現(xiàn)外送能量流的穩(wěn)定。提出的基于數(shù)字孿生的多能源送端系統(tǒng)能量耦合控制方法，可在保證送端系統(tǒng)能量穩(wěn)定的前提下，通過數(shù)字孿生技術，結合不同能量流的傳輸時間尺度差異，實現(xiàn)安全可靠的能量外送。通過仿真結果可以看出，在送端系統(tǒng)中可再生能源出力發(fā)生波動的情況下，通過多能源間的耦合，可以提高整體系統(tǒng)的穩(wěn)定性。