基于能量函数的分布式多能系统的信息-物理故障诊断方法研究

For solving the problem of fault diagnosis for multi-energy system with the condition of massive and heterogeneous data, a cyber-physical fault diagnosis method of multi-energy system based on energy function is presented in this project. Using data-driven method and taking “ the analysis of dynamic characteristics for multi-energy system — the study of evolvement rule and mechanism of multi-dimensional and multi-scale fault — the fast detection of cyber layer anomalies — the fault diagnosis of multi-energy system physical layer ” as the research line. The main contents including: According to the device characteristics in the system, establish the energy functions of nodes and branches, and on the basis of it, optimize the allocation of energy storage and analyze system dynamic characteristics; Aiming at the massive and heterogeneous data exist in the system, propose a fast analysis method of cyber layer anomalies based on the eigenvalues and mean spectral radius of large dimensional data; In view of the characteristic of new energy, that is its “power—grid—load” possess multi-spatial dimensions and multiple time scales, analyze the fault’s energy accumulation, conversion process and its evolution trend; At last, under the condition of massive and heterogeneous data and coupled multi-energy flow, a frame of cyber-physical fault diagnosis of multi-energy system is built; On the basis of all the research mentioned above, considering the actual object, the proposed theories and technologies will be verified on an established semi-physical simulation platform. The achievements obtained in this project will lay a solid foundation both in theory and technology for the security and steady operation of multi-energy system.

本项目针对海量数据条件下的多能系统故障诊断问题，提出了一种基于能量函数的多能系统信息-物理故障诊断方法。拟采用数据驱动的方法，以多能系统的动态特性分析-多维多尺度故障演化规律及机理研究-信息层异常的快速检测-多能系统物理层故障诊断的主线进行研究。主要内容包括：根据系统中设备特性，建立各节点和支路的能量函数，并以此为依据进行系统动态特性分析及储能优化配置；针对系统中存在的海量异构数据，提出了基于大维数据特征值及平均谱半径的信息层异常快速分析方法；针对新能源分散的“源-网-荷”时空多维、时间多尺度特点，分析故障能量的积累及转化过程以及由此引起的故障网络演化趋势；最后建立了海量异构数据和多能流耦合条件下的多能系统信息-物理故障诊断框架；在此基础上，结合实际对象，在已构建的半实物仿真系统上进行所研究的理论和技术验证。本项目研究成果将为多能系统奠定安全与稳定运行的理论与技术基础。

本项目针对数据不完备/海量数据条件下的多能系统故障诊断问题，采用数据驱动的方法，以多能系统的动态特性分析-多维多尺度故障演化规律及机理研究-信息层异常的快速检测-多能系统物理层故障诊断的主线进行研究，取得的成果如下：首先，针对多能系统结构复杂、能量流混杂、信息流双向、动态过程时空尺度多样，剖析了多能系统中故障的关联性与演化规律，建立了系统节点和各支路的能量函数，并以此为基础分析了系统的动态特性且优化了系统的储能配置，以提升系统的鲁棒性；其次针对多能系统中的存在监控数据不完备现象及海量数据中有效地挖掘所需的信息的问题，提出了基于生成对抗网络的海量异构数据的补偿及状态感知方法。该方法通过不同时刻浅层特征分布和深层特征信息差异性比较，判断出系统状态，从而实现对系统运行状态的准确诊断；然后针对多能系统中存在时间尺度及空间尺度差异的问题，提出基于多维空间、多时间尺度估计的多能系统故障演化及传播模型，该模型分析了不同能源模态接入场景中多能系统暂态、快动态、慢动态等多尺度下“网“，”源”之间相互激励与响应过程中状态的变化，同时采用故障机理与能量函数相结合的关联故障特征辨识方法，从而能够更准确地反应多能系统的故障演化趋势；最后基于上述方法建立了数据不完备/海量异构数据和多能流耦合条件下的多能系统信息物理诊断框架并进行了应用验证。. 本项目按照原定计划圆满完成了研究目标，取得了预期研究成果，基于所研究的成果升级了综合能源管道安全运行监控系统的核心技术，突破了系统的传统限制，已成功应用于中国石化销售有限公司等多家单位，取得了良好的监控效果及经济和社会效益；发表论文30篇，其中SCl检索论文20篇，包括IEEE汇刊8篇；申请或授权发明专利26项，其中1项获得全国发明博览会发明银奖；获得省部级科研奖励3项；在此基金的资助下，协助指导博士毕业生5人，建成了一支年轻的研究队伍。