基于长短期记忆的电-气耦合综合能源系统贝叶斯状态估计

兰浦哲; 韩冬; 徐潇源; 严正; 刘旭涛

doi:10.7500/AEPS20201106004

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基于长短期记忆的电-气耦合综合能源系统贝叶斯状态估计

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于长短期记忆的电-气耦合综合能源系统贝叶斯状态估计
- Bayesian State Estimation for Electricity-gas Coupled Integrated Energy System Based on Long Short-term Memory
- 电力系统自动化 2021年45卷第20期页码：18-28
- 作者机构：
  
  1.上海理工大学机械工程学院，上海市 200093
  2.上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海市 200240
- 作者简介：
  
  兰浦哲(1997—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统分析、电力市场。E-mail：lanpuzhe@126.com
  韩冬(1984—)，男，通信作者，博士，讲师，主要研究方向：电力市场、电力系统优化理论。E-mail：han_dong@usst.edu.cn
  徐潇源(1989—)，男，博士，助理教授，主要研究方向：电力系统分析与计算。E-mail：xuxiaoyuan@sjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51777126)
- DOI：10.7500/AEPS20201106004
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-11-06，
  
  修回日期：2021-01-22，
  
  网络出版日期：2021-04-30，
  
  纸质出版日期：2021-10-25
- 稿件说明：
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兰浦哲,韩冬,徐潇源等.基于长短期记忆的电-气耦合综合能源系统贝叶斯状态估计[J].电力系统自动化,2021,45(20):18-28.

LAN Puzhe,HAN Dong,XU Xiaoyuan,et al.Bayesian State Estimation for Electricity-gas Coupled Integrated Energy System Based on Long Short-term Memory[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(20):18-28.
兰浦哲,韩冬,徐潇源等.基于长短期记忆的电-气耦合综合能源系统贝叶斯状态估计[J].电力系统自动化,2021,45(20):18-28. DOI： 10.7500/AEPS20201106004.

LAN Puzhe,HAN Dong,XU Xiaoyuan,et al.Bayesian State Estimation for Electricity-gas Coupled Integrated Energy System Based on Long Short-term Memory[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(20):18-28. DOI： 10.7500/AEPS20201106004.

摘要

伴随着中国国家能源革命战略与电力体制改革的发展，综合能源系统作为综合各能源属性的新型能源发展形态逐步兴起，最大限度提升了能源利用效率。然而，综合能源系统存在量测数据冗余度低、量测设备的量测误差较大以及电网与气网量测设备的数据采集单位时间标尺不统一的问题，对电-气耦合的综合能源系统状态估计问题提出严峻挑战。考虑到数据驱动方法具有高度的可移植性与对不同信息提炼归纳的能力，建立了一种基于长短期记忆的电-气耦合综合能源系统贝叶斯状态估计模型。采用贝叶斯学习获取量测量的概率统计特征，利用蒙特卡洛采样生成完备量测数据，通过电-气耦合综合能源系统潮流检验所生成数据的合理性，从而得到长短期记忆深度学习网络的训练样本集合。采用均方根误差的评判标准对长短期记忆深度学习网络进行训练，有效提升了电-气耦合综合能源系统状态估计的精度。与经典模型驱动的状态估计方法比较，算例仿真验证了所提数据驱动状态估计方法的有效性与鲁棒性。

Abstract

With the development of the national energy revolution strategy and the power system reform in China

the integrated energy system has gradually emerged as a new energy development form that integrates various energy attributes to maximize the energy utilization efficiency. However

the current integrated energy system has the problems of low redundancy of measurement data

large measurement error of measurement equipment

and inconsistent unit time scale of data acquisition of the measurement equipment in the power grid and gas network. These problems bring severe challenges to the state estimation problem of the electricity-gas coupled integrated energy system. Considering the high portability of data-driven methods and the ability to extract and summarize different information

a Bayesian state estimation model for electricity-gas coupled integrated energy systems is established based on the long short-term memory. The complete measurement data is generated by Monte Carlo sampling using Bayesian learning to obtain the probability and statistical characteristics of measurement data. And the rationality of the generated data is verified by the power flow of the electricity-gas coupled integrated energy system. Thus

the training sample set of the deep learning network based on the long short-term memory is obtained. The evaluation standard of root mean square error is used to train the deep learning network of the long short-term memory

and the accuracy of state estimation in the electricity-gas coupled integrated energy system is effectively improved. Compared with the classical model-driven state estimation method

the simulation verifies the effectiveness and robustness of the proposed data-driven state estimation method.

关键词

Keywords

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