集中供热管网时序数据质量提升方法
发布时间：2021-02-28 08:10
随着集中供热管网的信息化水平提高,大量的时序监测数据被采集和存储,有助于系统的安全管理和经济运行。数据质量是数据挖掘的前提,集中供热管网的海量运行数据常常存在测量误差等质量问题,给这些数据的有效使用带来很大障碍,不利于热网的经济运行。所以需要对数据质量进行提升。本文对提升热网数据质量计算方法进行了研究。提出热网状态估计计算方法,利用热网运行监测数据存在的冗余度来消除数据误差,对数据质量进行提升。首先基于系统质量守恒、热量守恒,采用图论的方法建立测量节点之间的热网水力模型和热力模型。本文在建立热网数学模型基础上,考虑供回水温度的时滞效应,采用基于热网运行数据冗余的状态估计法提升数据质量,并提出了简化计算方法。之后对状态估计进行可行性的验证。通过设计蒙特卡洛仿真实验,对该方法数据质量提升效果进行评估。结果表明该方法可以有效降低实验中人为加入的数据偏差。蒙特卡洛仿真试验得到的蒙特卡洛统计值为0.6530;对状态估计简化方法的验证发现热力部分精度下降3.15%,水力部分下降1.36%,整体的状态估计计算精度降低了2.255%,计算时间节省65.9%。证明简化计算方法能够有效提高状态估计计算速度...
【文章来源】：天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
图 2-1 供热管网图根据图论的定义可以得到： =1,2,3,4,5,6（2-2） = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7（2-3）此供热管网图的关联矩阵可以表示为：（2-4） × 阶矩阵 ( )能够表示此网络中 N条分支和 J 个节点的连接状态，但 1) × 阶矩阵就能表述清楚两者的连接状态，即关联矩阵的行可以减少，将节点 k 所在行去除，则成为参考节点 k 的( 1) × 阶基本关联矩阵
2.1.2.2 基本回路矩阵和独立回路矩阵针对已有供热管网图，其基本回路经常多于 1 个，为了方便确定供热管网图中每一个基本回路和分支的关联关系，可以得到基本回路矩阵，在上节的供热管网图中，有三条基本回路，将每一个能够画出来的基本回路，都给定一个方向，当分支的方向与给定的相同时，则为顺向，否则为逆向。基本回路矩阵 ( )中的各个元素如下：1 表示节点 j 在基本回路 i 上，方向是顺向 = -1 表示节点 j 在基本回路 i 上，方向是顺向 （2-6）0 表示节点 j 不在基本回路 i 上在基本回路矩阵 ( )中，矩阵的每一行代表图的基本回路，每一列代表分支所处的方向，此矩阵中第 i 行的所有不为 0 的元素组成了这个基本回路的所有分支。对于图 2-1的三条基本回路如下图 2-2所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于WAMS/SCADA混合量测的电力系统强跟踪滤波动态状态估计[J]. 李虹,赵书强. 电力自动化设备. 2012(09)
[2]电力系统不良数据检测与辨识方法的现状与发展[J]. 刘莉,翟登辉,姜新丽. 电力系统保护与控制. 2010(05)
[3]集中供热热网的热力工况模型[J]. 周军岭,姜永成,李峰. 哈尔滨工业大学学报. 2005(12)
[4]热力系统传感器故障检测的动态神经元网络方法[J]. 马涛,徐向东. 热能动力工程. 2003(03)
[5]欧洲集中供热的发展[J]. 曾享麟,蔡启林,解鲁生,姚约翰,吴玉环,李先瑞,翟国冬. 区域供热. 2002(01)
[6]适合我国国情的热力站机组应有的性能特点[J]. 石兆玉. 区域供热. 2001(03)
[7]暖通空调系统传感器的故障检测[J]. 江亿,朱伟峰. 清华大学学报(自然科学版). 1999(12)
[8]基于权函数的电力系统状态估计算法[J]. 李碧君,薛禹胜,顾锦汶,韩祯祥. 电力系统自动化. 1999(08)
[9]基于支路功率的配电状态估计方法[J]. 孙宏斌,张伯明,相年德. 电力系统自动化. 1998(08)
[10]热网水力工况模拟分析及其在初调节中的应用[J]. 石兆玉,王兆霖,赵红平,陈兆祥,常安中,崔笑千. 建筑技术通讯(暖通空调). 1988(02)
博士论文
[1]基于管网动态模型的城市集中供热系统参数预测及运行优化研究[D]. 周守军.山东大学 2012
[2]电力系统状态估计若干问题的研究[D]. 黄彦全.西南交通大学 2005
硕士论文
[1]基于状态预测的电力系统状态估计及不良数据检测与辨识[D]. 杨霁.西南交通大学 2015
[2]电力系统状态估计若干问题研究[D]. 陈茜.华北电力大学 2015
[3]热网系统仿真及一次网优化控制研究[D]. 周鹏.内蒙古科技大学 2014
[4]电力系统状态估计不同类型量测权重研究[D]. 杨波.大连海事大学 2013
[5]电力系统状态估计算法研究[D]. 闫小芹.华北电力大学 2012
[6]集中供热系统热力工况动态特性仿真及控制优化研究[D]. 张峥.山东大学 2011
[7]集中供热管网热力工况研究[D]. 王思莹.哈尔滨工业大学 2010
[8]集中供热网数值模拟仿真研究[D]. 卢雪松.大连理工大学 2009
[9]电力系统状态估计[D]. 王珍意.华中科技大学 2005
本文编号：3055568
【文章来源】：天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
图 2-1 供热管网图根据图论的定义可以得到： =1,2,3,4,5,6（2-2） = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7（2-3）此供热管网图的关联矩阵可以表示为：（2-4） × 阶矩阵 ( )能够表示此网络中 N条分支和 J 个节点的连接状态，但 1) × 阶矩阵就能表述清楚两者的连接状态，即关联矩阵的行可以减少，将节点 k 所在行去除，则成为参考节点 k 的( 1) × 阶基本关联矩阵
2.1.2.2 基本回路矩阵和独立回路矩阵针对已有供热管网图，其基本回路经常多于 1 个，为了方便确定供热管网图中每一个基本回路和分支的关联关系，可以得到基本回路矩阵，在上节的供热管网图中，有三条基本回路，将每一个能够画出来的基本回路，都给定一个方向，当分支的方向与给定的相同时，则为顺向，否则为逆向。基本回路矩阵 ( )中的各个元素如下：1 表示节点 j 在基本回路 i 上，方向是顺向 = -1 表示节点 j 在基本回路 i 上，方向是顺向 （2-6）0 表示节点 j 不在基本回路 i 上在基本回路矩阵 ( )中，矩阵的每一行代表图的基本回路，每一列代表分支所处的方向，此矩阵中第 i 行的所有不为 0 的元素组成了这个基本回路的所有分支。对于图 2-1的三条基本回路如下图 2-2所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于WAMS/SCADA混合量测的电力系统强跟踪滤波动态状态估计[J]. 李虹,赵书强. 电力自动化设备. 2012(09)
[2]电力系统不良数据检测与辨识方法的现状与发展[J]. 刘莉,翟登辉,姜新丽. 电力系统保护与控制. 2010(05)
[3]集中供热热网的热力工况模型[J]. 周军岭,姜永成,李峰. 哈尔滨工业大学学报. 2005(12)
[4]热力系统传感器故障检测的动态神经元网络方法[J]. 马涛,徐向东. 热能动力工程. 2003(03)
[5]欧洲集中供热的发展[J]. 曾享麟,蔡启林,解鲁生,姚约翰,吴玉环,李先瑞,翟国冬. 区域供热. 2002(01)
[6]适合我国国情的热力站机组应有的性能特点[J]. 石兆玉. 区域供热. 2001(03)
[7]暖通空调系统传感器的故障检测[J]. 江亿,朱伟峰. 清华大学学报(自然科学版). 1999(12)
[8]基于权函数的电力系统状态估计算法[J]. 李碧君,薛禹胜,顾锦汶,韩祯祥. 电力系统自动化. 1999(08)
[9]基于支路功率的配电状态估计方法[J]. 孙宏斌,张伯明,相年德. 电力系统自动化. 1998(08)
[10]热网水力工况模拟分析及其在初调节中的应用[J]. 石兆玉,王兆霖,赵红平,陈兆祥,常安中,崔笑千. 建筑技术通讯(暖通空调). 1988(02)
博士论文
[1]基于管网动态模型的城市集中供热系统参数预测及运行优化研究[D]. 周守军.山东大学 2012
[2]电力系统状态估计若干问题的研究[D]. 黄彦全.西南交通大学 2005
硕士论文
[1]基于状态预测的电力系统状态估计及不良数据检测与辨识[D]. 杨霁.西南交通大学 2015
[2]电力系统状态估计若干问题研究[D]. 陈茜.华北电力大学 2015
[3]热网系统仿真及一次网优化控制研究[D]. 周鹏.内蒙古科技大学 2014
[4]电力系统状态估计不同类型量测权重研究[D]. 杨波.大连海事大学 2013
[5]电力系统状态估计算法研究[D]. 闫小芹.华北电力大学 2012
[6]集中供热系统热力工况动态特性仿真及控制优化研究[D]. 张峥.山东大学 2011
[7]集中供热管网热力工况研究[D]. 王思莹.哈尔滨工业大学 2010
[8]集中供热网数值模拟仿真研究[D]. 卢雪松.大连理工大学 2009
[9]电力系统状态估计[D]. 王珍意.华中科技大学 2005
本文编号：3055568
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