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申请/专利权人：华北电力大学

摘要：本发明公开了属于电‑热综合能源系统调度自动化技术领域的基于ADMM的电‑热综合能源系统抗差状态估计方法。包括以下步骤：步骤A：对状态变量进行双线性变换，将原非线性的状态估计模型变换为线性的状态估计模型；步骤B：基于步骤A的状态估计模型，构造电‑热综合能源系统分布式抗差状态估计模型，利用ADMM方法得到中间状态变量估计值；步骤C：对步骤B得到的中间状态变量估计值进行线性与非线性变换，得到最终状态变量的估计值。本发明能够对电‑热综合能源系统进行高精度的状态估计，当存在强相关不良数据时有良好的抗差性，适用于综合能源系统进行高精度分布式状态估计。

主权项：1.基于ADMM的电-热综合能源系统抗差状态估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤A：对状态变量进行双线性变换，将原非线性的状态估计模型变换为线性的状态估计模型；步骤B：基于步骤A的状态估计模型，构造电-热综合能源系统分布式抗差状态估计模型，利用ADMM方法得到中间状态变量估计值；所述步骤B包括以下子步骤：步骤B1：构造基于加权最小绝对值的电-热综合能源系统抗差状态估计模型；所述步骤B1中电-热综合能源系统抗差状态估计模型为： 其中，we、wh分别代表电力系统与热力系统的权重矩阵，与分别为耦合元件约束与零注入功率约束中电力系统与热力系统状态变量的系数矩阵；步骤B2：引入非负辅助变量，将步骤B1的模型光滑化得到光滑状态估计模型，并基于此光滑状态估计模型构造增广拉格朗日函数；所述步骤B2中的光滑状态估计模型为：minweue+ve+whuh+vh 其中，u和v为非负的辅助变量，下角标e、h分别代表电力系统与热力系统；增广拉格朗日函数为： 式中，λ1、λ2、λ3均代表拉格朗日乘子，ρ为惩罚因子；步骤B3：根据ADMM的方法，对电力系统和热力系统的中间状态变量、非负辅助变量以及拉格朗日乘子进行交替迭代更新；计算原始残差rk，通过判敛依据判断是否收敛；若收敛则停止迭代，若不收敛则进行下一次迭代；所述步骤B3中电力系统的中间状态变量、非负辅助变量第k+1次迭代值表示为： 热力系统的中间状态变量、非负辅助变量第k+1次迭代值表示为： 拉格朗日乘子的第k+1次迭代值表示为： 所述步骤B3中的原始残差为： 判敛依据为：||rk||∞≤εpri式中，rk为原始残差，εpri为收敛阈值；步骤C：对步骤B得到的中间状态变量估计值进行线性与非线性变换，得到最终状态变量的估计值。

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百度查询： 华北电力大学 基于ADMM的电-热综合能源系统抗差状态估计方法