技术特征：
1.一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、根据动态特性建立天然气网络节点压强、气体流量和气管存模型，并根据惯性特性建立天然气系统气惯性模型；步骤2、先建立热力网络热惯性模型，然后在热力网络热惯性模型和步骤1建立的天然气系统气惯性模型的基础上，建立计及多能惯性的功率支撑模型；步骤3、根据天然气网络全局动态参数，综合气惯性出力、热惯性出力和需求侧出力，在步骤2中计及多能惯性的功率支撑模型基础上，建立初始的多能惯性功率支撑模型，最后在保证系统可靠性水平的前提下，以惯性支撑总成本最小为优化目标，建立最终优化后的多能惯性功率支撑模型。2.根据权利要求1所述的一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法，其特征在于，所述步骤1中气管存模型如下：式中，ρ0为标准情况下天然气密度，为天然气管道mn的长度和直径，为t时刻管道内气管存，t
g
为天然气温度，r
m
为气体常数与摩尔质量之比，z为天然气压缩系数，为天然气管道内的平均压强，为天然气网络节点m/n处节点压强，则表示为当天然气管道内首末端流量发生改变时，管道内气管存也产生相应改变，t时刻的气管存由t时刻的首末端管道流量与t-1时刻的气管存决定：式中，为t-1时刻管道内气管存，为t时刻管道mn首端/末端流量；节点流量由气体压强决定，节点压强与气体流量模型如下：式中，为标准情况下的天然气压强，为标准情况下的天然气温度，为标准情况下的天然气压缩系数，λ为管道摩擦系数，为管道内平均流量，表示为3.根据权利要求1所述的一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法，其特征在于，所述步骤1中天然气系统气惯性模型如下：
式中，p
out
(t)为t时刻管道末端压强，a为管道截面积，l为管道长度，p
in
为管道首端压强，q1为负荷变化前流量，q2为负荷变化后流量。q1/q2为公式的两个正根，d为管道内径。4.根据权利要求1所述的一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法，其特征在于，所述步骤2中热力网络热惯性模型由热波动在传输管道中的延时模型、热波动在传输管道中的热损失模型以及热力建筑的热损失模型组成，如下：式中，τ
p
为热波动在传输管道中的延时，l
p
为传输管道的长度，v
p
为热水流速，μ
p
为传输管道的热损耗率，h
loss，p
为传输管道的热损失，h
loss，b
为热力建筑的热损失，ε
loss
为热力建筑的散热系数，t
b，t
为热力建筑的室内温度，t
out，t
为热力建筑的室外温度。5.根据权利要求1所述的一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法，其特征在于，所述步骤2中计及多能惯性的功率支撑模型如下：式中，m1、n1、u1、v1为热惯性功率支撑模型常数系数，i
h
(t
h
)为热惯性在支撑时长为t
h
时能够提供的支撑功率，m2、n2、u2、v2为气惯性功率支撑模型常数系数，i
g
(t
g
)为气惯性在支撑时长为t
g
时能够提供的支撑功率。6.根据权利要求1所述的一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法，其特征在于，所述步骤3中初始的多能惯性功率支撑模型如下：式中，l
n
为第n个负荷群，1≤n≤3；为t时刻负荷群l
n
处的气惯性出力，e
ele
(t)为t时刻的电功率缺额，为t时刻负荷群l
k
处的气惯性出力，为t时刻除了故障负荷群之外的负荷群l
k
处的热功率偏移量，为故障负荷群处的热功率偏移量，η
eb
为电
锅炉的电热转换效率系数，η
t
为变压器的效率系数，为chp机组的气电转换效率，为chp机组的气热转换效率。7.根据权利要求1所述的一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法，其特征在于，所述步骤3中优化后的多能惯性功率支撑模型如下：min cost＝c
rg
+c
rh
+c
com
式中，cost/c
rg
/c
rh
/c
com
分别为惯性功率支撑总成本/气惯性出力成本/热惯性出力成本/需求侧出力成本。8.根据权利要求1所述的一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法，其特征在于，所述步骤3中气惯性出力成本模型如下：热惯性出力成本模型如下：需求侧出力成本模型如下：式中，t是故障的持续时间，t0是故障发生的初始时刻，为故障发生在负荷群l
n
时的在管道a(a+1)/管道(b+1)(b+2)中气管存的单位成本a＝1，2，3、b＝4，5；为故障发生在负荷群l
n
时的在管道36中气管存的单位成本，为故障发生在负荷群l
c
时的热惯性出力的单位成本c，n＝1，2，3；为故障发生在负荷群l
n
时的负荷群l
c
需求侧出力在m水平下的单位成本，c，n＝1，2，3；是t时刻负荷群l
c
的热惯性出力功率，c＝1，2，3；是t时刻负荷群l
c
处的在m水平下的热偏移量c＝1，2，3；m为需求侧阶梯价格的总阶梯数，c为微网中负荷群总数，c＝3。9.一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑系统，其特征在于，包括：天然气系统气惯性模块，用于通过天然气网络节点压强、气体流量和气管存模型，建立天然气系统气惯性模型；热力网络热惯性模块，用于通过热波动在传输管道中的延时模型、热波动在传输管道中的热损失模型以及热力建筑的热损失模型，建立热力网络热惯性模型；
功率支撑模块，用于通过天然气系统气惯性模型和热力网络热惯性模型，建立计及多能惯性的功率支撑模型多能惯性功率支撑模块，用于通过在功率支撑模型基础上，建立初始的多能惯性功率支撑模型；优化模块，用于优化初始的多能惯性功率支撑模型，得到最终优化后的多能惯性功率支撑模型。10.一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑控制器，储存有运行权利要求9所述的计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑系统程序。
技术总结
本发明公开了综合能源技术领域的一种计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法，包括如下步骤：建立天然气系统气惯性模型；建立计及多能惯性的功率支撑模型；建立初始的多能惯性功率支撑模型，以惯性支撑总成本最小为优化目标，建立最终优化后的多能惯性功率支撑模型。本发明充分挖掘了热力系统中的热惯性以及天然气系统中的气惯性对功率缺额的支撑作用，同时在天然气网络中，考虑局部气惯性的使用对天然气网络中管道压强、流量以及气管存的影响，创新性地提出了计及天然气网络动态参数的多能惯性支撑方法，在全方位考虑多能惯性支撑方法总成本的前提下，保障系统安全经济运行，保证系统出力方案制定的准确性。保证系统出力方案制定的准确性。保证系统出力方案制定的准确性。
技术研发人员：王琦 缪蔡然
受保护的技术使用者：东南大学
技术研发日：2022.12.06
技术公布日：2023/3/16