(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210985138.6 (22)申请日 2022.08.17 (71)申请人 浙江大学 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘 路866号 (72)发明人 丁一　孙晓聪　包铭磊　唐学用　 李凌阳　薄一民　 (74)专利代理 机构 杭州求是专利事务所有限公 司 33200 专利代理师 林超 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 17/11(2006.01) G06F 17/16(2006.01)H02J 3/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于数字孪生技术的电-气耦合系统动 态配置方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于数字孪生技术的电 ‑ 气耦合系统动态配置方法。 方法包括： 建立电 ‑气 耦合系统的数字孪生系统； 获取设备参数并更 新； 配置需求评估模型输出配置需求综合评价 值， 比较直至小于评价阈值， 将设备模型库放入 配置子系统的问题库中； 电 ‑气耦合系统动态配 置模型输出电 ‑气耦合系统的建设数据， 根据建 设数据调整当前的设备模型库； 直至获得的配置 需求综合评价值大于评价阈值， 将当前的设备模 型库放入配置子系统的项目库中； 对电 ‑气耦合 系统进行重新配置， 实现电 ‑气耦合系统的动态 配置。 本发明方法基于数字孪生技术， 可提升配 置方案应对不确定的鲁棒性， 显著降低冗余性， 有利于新能源消纳。 权利要求书6页 说明书16页 附图1页 CN 115358568 A 2022.11.18 CN 115358568 A 1.一种基于数字孪生技术的电 ‑气耦合系统动态配置方法， 其特征在于： 包括如下步 骤： 步骤1)建立电 ‑气耦合系统 的数字孪生系统， 包括设备模型子系统、 评估子系统和配置 子系统； 设备模型子系统中包括设备模 型库， 设备模型库中包括电 ‑气耦合系统的各个设备 的设备模型； 评估子系统中包括电 ‑气耦合系统的配置需求评估模型； 配置子系统中包括 电‑气耦合系统的电 ‑气耦合系统动态配置模型、 问题库和项目库； 步骤2)针对电 ‑气耦合系统中的每个设备及其在 设备模型子系统的设备模型库的设备 模型， 设备模型中包括设备 的若干设备参数； 在电 ‑气耦合系统运行预设时间段后， 获取当 前时刻的每个设备 的每个设备参数 的观测值， 针对当前时刻的每个设备参数 的观测值， 均 利用最小二乘法对设备参数进行修正获得设备参数的估计值并更新设备模型中的设备参 数； 步骤3)将步骤2)中获得的设备模型子系统的设备模型库的设备模型中的各个设备参 数的估计值分别作为当前运行状态下 的电‑气耦合系统的各个设备 的设备参数， 获取此时 电‑气耦合系统的若干运行数据并输入评估子系统的电 ‑气耦合系统的配置需求评估模型 中， 配置需求评估模 型输出电 ‑气耦合系统的配置需求综合评价值， 根据预设的评价阈值和 配置需求综合评价值进行比较， 当配置需求综合评价值大于评价阈值时， 则重复步骤2) ‑ 3)， 直至配置需求综合评价值小于评价阈值时， 将此时的设备模型库及当次计算获得的配 置需求综合评价 值放入配置 子系统的问题库中； 步骤4)获取此时电 ‑气耦合系统 的若干运行数据并输入数字孪生系统的配置子系统 的 电‑气耦合系统动态配置模型中， 电 ‑气耦合系统动态配置模型输出此时电 ‑气耦合系统的 建设数据， 根据建 设数据调整当前的设备模型子系统的设备模型库； 步骤5)获取步骤4)中调整后的设备模型子系统的设备模型库中的每个设备模型并做 步骤2)‑3)中的设备模 型的相同的操作， 若获得的配置需求 综合评价值大于评价阈值， 将当 前的设备模型库放入配置子系统的项目库中； 若获得的配置需求综合评价值小于评价阈 值， 则重复步骤4) ‑5)， 直至获得的配置需求综合评价值大于评价阈值， 将当前的设备模型 库放入配置 子系统的项目库中； 步骤6)根据步骤5)中放入项目库中的当前的设备模型库对电 ‑气耦合系统进行重新配 置， 实现电 ‑气耦合系统的动态配置 。 2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的电 ‑气耦合系统动态配置方法， 其特 征在于： 所述的步骤1)中， 电 ‑气耦合系统包括电力网络和天然气 网络； 电力网络中的设备 包括若干发电站、 输电线路、 电负荷设备和储能设备， 发电站包括若干燃气发电机和非燃气 发电机， 各个燃气发电机、 非燃气发电机、 电负荷设备和储能设备通过各个输电线路相互连 接， 非燃气发电机具体为燃煤发电机或新能源发电机； 电负荷设备具体为电转气设备或用 电负荷设备； 储能设备具体为储能电池； 天然气网络中的设备包括若干产气站、 输气管道和 气负荷设备， 各个产气站和气负荷设备通过各个输气管道相连接； 产气站包括若干气源和 电转气设备； 气负荷设备具体为气转电负荷设备或气负荷设备， 气转电负荷设备具体为燃 气发电机； 电力网络的电转气设备连接天然气网络的节点， 天然气网络的气转电设备连接 电力网络的节点； 电 ‑气耦合系统中的设备包括电力网络中的燃气发电机、 非燃气发电机、 电负荷设备、 输电线路和储能设备以及天然气网络中的气源、 电转气设备、 输气管道和气负权　利　要　求　书 1/6 页 2 CN 115358568 A 2荷设备， 除了 输电线路和输气管道， 电 ‑气耦合系统中的各个设备均位于各自的节点上。 3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的电 ‑气耦合系统动态配置方法， 其特 征在于： 所述的步骤2)中， 在电 ‑气耦合系统运行预设时间段后， 获取当前时刻的每个设备 的每个设备参数 的观测值， 针对当前时刻的每个设备参数 的观测值， 均利用最小二乘法对 设备参数进行修 正获得设备参数的估计值， 具体如下： 其中， xi,k+1表示当前k+1 时刻的设备模型子系统的设备模型库中的第i个设备参数的观 测值， 表示当前k+1时刻的设备模型子系统的设备模型库中的第i个设备参数的估计 值； 采用获得的当前k+1时刻的设备模型子系统的设备模型库中的第i个设备参数的估计 值 更新当前k+1时刻的设备模型子系统的设备模型库中的第i个设备参数。 4.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生技术的电 ‑气耦合系统动态配置方法， 其特 征在于： 所述的步骤3)中， 评估子系统的电 ‑气耦合系统的配置需求评估 模型， 具体如下： Ω＝f(EENS)+f(EGNS)+f( βcar)+f( ηre)+f(Cinv)+f(Cope) 其中， Ω表 示配置需求综合评价值， f()表示归一化处理公 式， EENS表 示电‑气耦合系统 的电力不足期望值， EGNS表 示电‑气耦合系统的天然气不足期 望值， βcar表示电‑气耦合系统 的碳排放量， ηre表示电‑气耦合系统的可再生能源消纳率， Cinv表示电‑气耦合系统的建设计 量值， Cope表示电‑气耦合系统的运行计量 值； 所述的归一 化处理公式， 具体如下： 其中， y表示归一化处理公式f()的待处理指标， 待处理指标包括正向型指标和逆向性 指标， 当y为正向型指标时， 正向型指标y包括电 ‑气耦合系统 的可再生 能源消纳率ηre， 正向 型指标y的数值越大， 配置需求综合评价值越高Ω越高； 当y为逆向性指标时， 逆向型指标y 包括电‑气耦合系统的电力不足期望值EENS、 天然气不足期望值EGNS、 碳排放量βcar、 建设计 量值Cinv和运行计量 值Cope， 逆向型指标y的数值越小， 配置需求综合评价 值越高Ω越高。 5.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生技术的电 ‑气耦合系统动态配置方法， 其特 征在于： 所述的电 ‑气耦合系统的电力不足期望值EENS、 天然气不足期望值EGNS、 碳排放量 βcar、 可再生能源消纳率ηre、 电‑气耦合系统的建设计量值Cinv和电‑气耦合系统的运行计量 值Cope， 具体如下： 权　利　要　求　书 2/6 页 3 CN 115358568 A 3