美国多模态能源系统的加权最小二乘误差异功能图状态估计器

作为 21 世纪最紧迫的挑战之一，全球气候变化要求至少在四个关键能源基础设施中进行一系列变革：电网、天然气系统、石油系统和煤炭系统。在美国背景下，本文将这一系统之系统称为“美国多模态能源系统（AMES）”。这些综合变革要求从结构和行为上理解 AMES 的相互依赖关系，以制定和实施有效的政策。本工作聚焦于行为分析方法，提供如何分析系统行为以及通过系统的关键物质流和能量流的示例。在以往工作的基础上，对 AMES 的两个区域进行了建模，并使用异功能图理论（HFGT）分析其行为。更具体地说，本工作提出了 AMES 的加权最小二乘误差状态估计模型。状态估计在美国电力系统的运行和发展中发挥了重要作用。本工作将状态估计分析从单操作数电网环境扩展到 AMES 的异构环境中。采用数据驱动和基于模型的系统工程方法结合 HFGT，开发了加权最小二乘误差异功能图状态估计（WLSEHFGSE）优化程序，以估计通过 AMES 的最优质量和能量流。本工作首次将状态估计方法与 HFGT 相结合。此外，它展示了 WLSEHFGSE 如何以资产级粒度恢复像 AMES 这样的系统之系统中的质量和能量流。