基于多智能体系统的微电网分散协调控制策略

微电网孤岛运行模式下的协调控制策略一、概述随着分布式发电技术的不断发展，微电网作为一种新型电力系统结构，以其灵活的运行方式和较高的能源利用效率，逐渐成为解决能源问题的有效途径。

微电网孤岛运行模式是指在主电网故障或需要独立运行时，微电网能够脱离主电网并维持自身稳定运行的状态。

孤岛运行模式下的微电网面临着电源输出功率波动、负荷需求变化以及多源协调控制等诸多挑战。

研究微电网孤岛运行模式下的协调控制策略具有重要的理论价值和实践意义。

在孤岛运行模式下，微电网需要依靠内部的分布式电源和储能系统来满足负荷需求，并实现功率平衡。

分布式电源如风力发电、光伏发电等具有间歇性和随机性，导致输出功率不稳定；负荷需求也会随着时间和场景的变化而波动。

这些不确定性因素给微电网的稳定运行带来了极大的挑战。

为了应对这些挑战，需要设计一种有效的协调控制策略，以实现微电网孤岛运行模式下的稳定运行和优化管理。

该策略需要综合考虑分布式电源的出力特性、储能系统的充放电策略以及负荷需求的变化规律，通过合理的控制算法和优化方法，实现微电网内部的功率平衡、电压稳定和频率稳定，同时提高能源利用效率和经济性。

本文将围绕微电网孤岛运行模式下的协调控制策略展开研究，首先分析微电网的基本结构和孤岛运行的特点，然后探讨协调控制策略的设计原则和关键技术，最后通过仿真实验验证策略的有效性和优越性。

1. 微电网的基本概念与特点作为现代电力系统的一个重要组成部分，是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等构成的小型发配电系统。

它既可以与外部电网并网运行，也可以在孤岛模式下独立运行，实现自我控制、自我保护和能量管理，形成一个高度自治的电力网络。

微电网具备几个显著的特点。

它具备微型化的特征，电压等级低，系统规模小，通常服务于特定区域或用户群体。

这种小规模的发配电系统使得微电网更加灵活和易于部署。

微电网的电源多样，以可再生能源为主，如太阳能、风能等分布式电源，同时也可包括传统的小型发电机组和储能装置。

微电网的协调控制与能量管理策略前言：在当代社会，能源危机和环境问题愈发突出，推动着新能源的发展与普及。

微电网作为一种新兴的能源系统，具备可靠性高、灵活性强、环境友好等优势，被广泛应用于小区、工业园区等场景。

然而，微电网的协调控制和能量管理策略是实现其优化运行的关键。

本文将探讨微电网在协调控制和能量管理策略上的相关问题和解决方案。

一、微电网协调控制1. 分布式能源资源管理微电网中各种分布式能源资源（如太阳能、风能、蓄电池等）分布广泛，接入方式多样，如何协调和管理这些分布式能源资源成为一个亟待解决的问题。

可以通过建立优化模型，考虑系统的经济性、可靠性、环境友好性等因素，以实现分布式能源的最优分配和管理。

2. 多能流之间的协调与转换微电网内有多种能流之间需要协调与转换，包括电能、热能和气能等。

为了实现各种能流之间的高效利用，可以引入多能流集成技术，将不同能源互补和转化，提高能源的利用效率。

同时，通过智能开关、电力电子器件等控制手段，实现能流的高效、无损转换。

3. 网联与脱离运行模式切换微电网可以与公共电网相互连接，实现网联运行；也可以脱离公共电网，实现独立运行。

在不同的运行模式之间切换时，需要实现平稳过渡和无缝切换，确保微电网的稳定运行。

可以通过引入能量存储系统、智能控制算法等手段，提高微电网的运行模式切换能力。

二、微电网能量管理策略1. 优化能源的供需关系微电网中多种能源的供需关系需要进行动态管理和优化，以尽量减少能源的浪费和排放。

可以通过预测用户的用能需求和能源的产生情况，预测微电网的能源供需状况，进而采取相应的调整措施，以实现能源的有效利用。

2. 能量存储与分配机制能量存储是微电网能量管理的重要手段之一，可以通过蓄电池、储热系统等方式进行能量存储。

通过优化能量的存储和分配机制，可以提高微电网的自供能力和供能可靠性。

同时，合理利用能量存储系统的剩余能量，参与电力市场的调度，实现电力的双向流动。

3. 能量的系统调度和控制微电网中的能量管理需要进行系统调度和控制。

第４５卷第２期２０２１年４月南京理工大学学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏｌ.４５Ｎｏ.２Ａｐｒ.２０２１㊀收稿日期:２０２０－０７－０７㊀㊀修回日期:２０２０－０９－２４㊀基金项目:江苏省自然科学基金(ＢＫ２０１６１４９９)㊀作者简介:张善路(１９９０－)ꎬ男ꎬ博士生ꎬ主要研究方向:电力系统ꎬ电力电子功率变换器ꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｚｈａｎｇｓｈａｎｌｕ３１２＠１２６.ｃｏｍꎻ通讯作者:李磊(１９７５－)ꎬ男ꎬ教授ꎬ博士生导师ꎬ主要研究方向:电力系统分析㊁电力电子应用㊁先进储能及电源技术智能电网ꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｌｉｌｅｉｎｊｕｓｔ＠ｎｊｕｓｔ.ｅｄｕ.ｃｎꎮ㊀引文格式:张善路ꎬ李磊ꎬ陈鹏威ꎬ等.多智能体系统在微电网中的应用[Ｊ].南京理工大学学报ꎬ２０２１ꎬ４５(２):１２７－１４１.㊀投稿网址:ｈｔｔｐ://ｚｒｘｕｅｂａｏ.ｎｊｕｓｔ.ｅｄｕ.ｃｎ多智能体系统在微电网中的应用张善路ꎬ李㊀磊ꎬ陈鹏威ꎬ刘佳乐(南京理工大学自动化学院ꎬ江苏南京２１００９４)摘㊀要:分布式电源的复杂和多样性增加了微电网能量管理和控制的难度ꎬ因此基于多智能体系统(Ｍｕｌｔｉ￣ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍꎬＭＡＳ)的分布式分层协同控制策略被提出ꎬ其具有平衡功率和能量㊁稳定电压和频率㊁实现资源优化管理和经济协调运行的优点ꎮ该文主要对ＭＡＳ在微电网中的应用情况进行全面系统的分析㊁对比㊁归纳总结ꎮ对比分析了微电网分层控制策略ꎬ研究表明基于ＭＡＳ的分布式分层控制可以提高系统灵活性㊁可靠性ꎮ研究了不同的ＭＡＳ建模方法的优缺点ꎬ为优化控制策略的选择提供依据ꎮ对通信时延㊁一致性协议㊁即插即用拓扑等方面进行阐述ꎬ综合分析了不同通信补偿方法ꎮ归纳出下一步基于ＭＡＳ的分布式分层协同控制与优化的研究方向ꎮ关键词:智能体系统ꎻ微电网ꎻ分层协同控制ꎻ通信延迟ꎻ一致性中图分类号:ＴＭ７３２㊀㊀文章编号:１００５－９８３０(２０２１)０２－０１２７－１５ＤＯＩ:１０.１４１７７/ｊ.ｃｎｋｉ.３２－１３９７ｎ.２０２１.４５.０２.００１Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ￣ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍｉｎｍｉｃｒｏｇｒｉｄＺｈａｎｇＳｈａｎｌｕꎬＬｉＬｅｉꎬＣｈｅｎＰｅｎｇｗｅｉꎬＬｉｕＪｉａｌｅ(ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎꎬＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＮａｎｊｉｎｇ２１００９４ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄｖａｒｉｅｔｙｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｏｆｅｎｅｒｇｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｏｆｍｉｃｒｏｇｒｉｄꎬａｎｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｉｅｓａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｕｌｔｉ￣ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍ(ＭＡＳ)ꎬｗｈｉｃｈｓｈｏｗｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｂａｌａｎｃｉｎｇｔｈｅｐｏｗｅｒａｎｄｅｎｅｒｇｙꎬｓｔａｂｉｌｉｚｉｎｇｖｏｌｔａｇｅａｎｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙꎬａｎｄａｃｈｉｅｖｉｎｇｅｃｏｎｏｍｉｃａｎｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｎｍｉｃｒｏｇｒｉｄ.ＴｈｉｓｐａｐｅｒｍａｋｅｓａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅａｎｄｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓꎬｃｏｍｐａｒｉｓｏｎａｎｄｓｕｍｍａｒｙｏｆｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＭＡＳｉｎｍｉｃｒｏｇｒｉｄ.Ｆｉｒｓｔｌｙꎬｔｈｅｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｏｆｍｉｃｒｏｇｒｉｄａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｎｄａｎａｌｙｚｅｄ.Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｈｏｗｓｔｈａｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｏｎｔｒｏｌｂａｓｅｄ南京理工大学学报第４５卷第２期ｏｎＭＡＳｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ.ＳｅｃｏｎｄｌｙꎬｔｈｅｍｅｒｉｔｓａｎｄｄｒａｗｂａｃｋｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔＭＡＳｍｏｄｅｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｓｔｕｄｉｅｄｔｏｐｒｏｖｉｄｅａｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｙ.Ｗｉｔｈｒｅｓｐｅｃｔｔｏｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｄｅｌａｙꎬｃｏｎｓｅｎｓｕｓｐｒｏｔｏｃｏｌꎬｐｌｕｇａｎｄｐｌａｙｔｏｐｏｌｏｇｉｅｓａｒｅｅｌａｂｏｒａｔｅｄꎬａｎｄｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｄｅｌａｙｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｓｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎ￣ｓｉｖｅｌｙａｎａｌｙｚｅｄ.ＦｉｎａｌｌｙꎬｔｈｅｆｕｔｕｒｅｔｒｅｎｄｓｉｎｔｅｒｍｓｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｉｅｓａｎｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＭＡＳａｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｄ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｍｕｌｔｉ￣ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍꎻｍｉｃｒｏｇｒｉｄꎻｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌꎻｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｄｅｌａｙꎻｃｏｎｓｅｎｓｕｓ㊀㊀随着对可再生能源需求的增加ꎬ以清洁能源为主的光伏㊁风力发电等可再生能源的分布式电源已经在微电网中广泛应用ꎮ这种分布式发电比集中式发电具有更大的灵活性ꎬ在未来的智能电网中必将代替传统的发电模式ꎮ为了实现大电网和分布式电源之间功率平衡和能量管理问题ꎬ充分发挥分布式电源灵活㊁高效㊁易扩展的优点ꎬ微电网的概念被提出[１]ꎮ基本的微电网结构如图１所示ꎬ由分布式电源㊁传统发电机㊁能量转换装置㊁能量存储系统㊁负荷等组成ꎮ主要通过微电网集中控制中心或者能量管理系统进行控制ꎮ它比单个分布式电源单元具有更高的灵活性ꎬ能够实现自我控制㊁保护和管理ꎮ微电网的应用已经从根本上改变了传统负荷供电的方式ꎬ实现了分布式电源即插即用的目的ꎬ提高了电能质量ꎮ同时ꎬ有效地解决偏远地区供电问题以及避免由于大面积停电事故所造成的损失ꎬ极大地改善了电网的安全性㊁灵活性和可靠性[２]ꎮ通常微电网有３种工作模式:并网模式㊁孤岛模式以及两种模式之间的切换模式ꎮ微电网是通过公共连接点(ＰｏｉｎｔｃｏｍｍｏｎｃｏｎｎｅｃｔꎬＰＣＣ)与大电网连接实现功率双向流动和模式转换的ꎮ在并网模式下ꎬ微电网不仅可以通过能量装换装置把电能回馈到大电网ꎬ同时当微电网自身发电不足时大电网也可以将电能传输到微电网ꎮ在孤岛模式下ꎬ微电网作为独立供电电源能够平衡本地负载的有功和无功功率ꎬ以确保系统的稳定运行ꎮ图１㊀微电网结构示意图８２１总第２３７期张善路㊀李㊀磊㊀陈鹏威㊀刘佳乐㊀多智能体系统在微电网中的应用㊀㊀㊀㊀微电网的发展已经越来越成熟ꎬ但是目前仍然面临一些挑战ꎬ比如缺乏大规模可再生能源的并网能力ꎬ特别是在配电网条件较弱的情况下ꎬ并网能力更差ꎮ同时ꎬ电动汽车和储能技术的发展对智能微电网技术也提出了迫切的需求ꎮ而且要求多个微电网可以并联组成微电网群㊁提高系统稳定性以及电能质量㊁加强能量管理机制ꎬ优化和改进控制性能等问题已经受到越来越多的关注[３ꎬ４]ꎮ此外ꎬ微电网群也越来越受到研究者的关注ꎬ它是由多个基本微电网单元组成ꎮ微电网群出现的目的是在传统的分布式网络基础上增加微电网的渗透率ꎬ实现可再生能源的高效和稳定运行以及与大电网的友好交互[５ꎬ６]ꎮ作为一种高效处理可再生能源间歇性和随机性的方法ꎬ微电网群已经在多篇文献中被讨论ꎮ此外ꎬ微电网群还可用于处理分布式协调问题ꎬ同时保证系统的稳定运行ꎮ目前对于微电网的协同控制策略主要有３种类型:集中式控制㊁分布式控制以及分层控制ꎮ在集中式控制策略中ꎬ会设置一个主控制器ꎬ其能够对整个电网的数据信息进行处理ꎬ并将最终的决策指令发送到执行单元ꎬ从而实现预设的控制目标[７]ꎮ同时在主－从控制器之间需要设置一种通信转换语言来实现上述的信息传输ꎮ这种控制在技术难度和风险方面相对较低ꎬ但是一旦主控制器或者通信发生故障ꎬ整个微电网将不能正常工作ꎬ系统的可靠性将会受到严重损坏ꎮ为了避免上述问题的出现ꎬ提出了分布式控制ꎬ它是每个模块都有自己独立的控制器ꎬ其根据本地信息就能实现自我管理和控制[８]ꎬ避免了由于通信线路故障引起的可靠性问题ꎬ具有很好的扩展性ꎮ但是模块之间工作的独立性使得信息交流缺乏ꎬ难以实现系统整体控制和优化ꎮ结合前两者的优点ꎬ提出了分层控制ꎬ它将多智能体技术应用到微电网控制中ꎮ其利用多智能体的自治性㊁交互性㊁协调性的特点既能实现本地单元的独立运行ꎬ又能实现上层的优化控制和能量管理以及经济调度等[９ꎬ１０]ꎮ分布式多智能体控制方法已被广泛应用于通过建立系统模型来加强电网可靠性和能量管理以及优化和改进系统性能等方面ꎮ本文对多智能体系统(Ｍｕｌｔｉ￣ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍꎬＭＡＳ)模型进行了综述ꎬ包括图拓扑模型㊁遗传算法㊁非合作博弈模型和粒子群优化算法等ꎮ此外ꎬ在复杂的系统中一致性协议是多智能体之间相互交互的最基本的运行机制ꎬ它描述的是智能体之间信息交互的过程以及收敛最优ꎮ在多智能体系统中一致性协议是实现整个协调控制最重要的方向之一ꎮ在本文中ꎬ对基于多智能体的一致性协同控制方法进行了系统的综述ꎮ同时ꎬＭＡＳ的运行依赖于通信链路ꎬ不可避免会引起通信延迟稳定性问题ꎮ通信延迟主要分为固定通信延迟和随机通信延迟ꎬ本文分别对其各种补偿方案进行了比较ꎮ对基于ＭＡＳ的微电网的研究ꎬ国外已经取得了很大的进展ꎮ国内在该领域的研究尚不成熟ꎬ缺少该领域的综述性文章ꎮ本文将结合国内外研究现状ꎬ对微电网基于ＭＡＳ的分布式协调控制和优化进行了详细阐述分析ꎬ如建模方法㊁一致性控制㊁通信延迟㊁即插即用切换拓扑㊁能量协调㊁经济调度等问题ꎮ最后ꎬ给出了下一步研究方向ꎬ为该领域的研究学者提供参考ꎮ１㊀微电网中的分层控制微电网拓扑结构多变㊁控制结构复杂㊁控制目标多样ꎬ因此专家学者提出了微电网分层控制理论ꎬ它是以实现每一层的分布式控制为目的ꎬ最终实现微电网有功和无功功率㊁频率㊁电压的控制ꎬ以及各个分布式电源之间的能量协调㊁经济调度等ꎮ同时ꎬ无论是在并网模式还是孤岛模式下微电网的运行必须满足功率平衡的要求来保证系统电压和频率的稳定ꎮ微电网是一个复杂的多目标控制系统ꎬ它显示了多重时间尺度属性ꎬ如何在不同时间尺度下处理负载功率分配问题以及调节电压㊁频率和电能质量的稳定性是首先需要解决的关键问题[１１－１５]ꎮ为了恰当地应对这些问题ꎬ分层控制作为一种常见㊁有效的用于解决分布式电源的并网方法已得到广泛认可ꎮ１.１㊀传统的分层控制策略传统的分层控制主要是集中式控制ꎬ控制方式不够灵活ꎬ存在单点故障点ꎬ过度依赖通信网络ꎮ整体控制框图如图２所示ꎬ主要包括:初级控制㊁二级控制和三级控制ꎮ对于初级控制采用的是下垂控制ꎬ为了调节功率㊁电压㊁电流ꎬ避免电压和频率的不稳定以及解决多个微电网能量分配问题[１６－１８]ꎮ下垂控制方程如下㊀ω＝ω∗－ｍ (Ｐ－Ｐ∗)(１)㊀Ｅ＝Ｅ∗－ｎ (Ｑ－Ｑ∗)(２)９２１南京理工大学学报第４５卷第２期式中:ω㊁Ｅ分别为输出电压参考值的频率和幅值ꎬω∗㊁Ｅ∗为额定参考角频率和电压ꎮＰ㊁Ｑ是有功功率和无功功率ꎬＰ∗㊁Ｑ∗是额定有功功率和无功功率参考值ꎮｍ㊁ｎ为下垂控制系数ꎮ初级控制主要用于平衡分布式电源和储能装置之间的能量ꎮ图２㊀微电网分层控制结构示意图㊀㊀二级控制主要为消差环节ꎬ目的在于消除由初级控制层产生的频率和电压的偏差ꎬ将频率和电压维持在额定值附近[１９－２１]㊀Δω＝１ｎðｎｉ＝１Δωｉ＝１ｎðｎｉ＝１ｍｉ(Ｐｉ－Ｐ∗ｉ)(３)Δω为角频率补偿量平均值ꎻΔωｉ为各台逆变器的角频率补偿量ꎮ进一步化简得到㊀Δω＝ｍｉｐ∗ｉ(１ｎðｎｉ＝１Ｐｉ(ｐꎬｕ)－１)＝㊀㊀Ｋ１(１ｎðｎｉ＝１Ｐｉ(ｐꎬｕ)－１)(４)式中:Ｐｉ(ｐꎬｕ)＝Ｐｉ/Ｐ∗ｉꎬ为各台逆变器的实际有功功率的标幺值ꎮ在微电网的二级控制中ꎬ集中控制和分散控制是最常用的方法[２２－２４]ꎮ对于集中式控制来说ꎬ最大的问题是过度的依赖微电网中心控制器ꎬ当微电网中心控制器处于故障状态时就会导致整个系统瘫痪ꎮ而且在这种集中式控制架构下是需要双向通信网络拓扑ꎬ增加了通信频道中数据信号处理的难度ꎮ同时由于通信延迟问题ꎬ测量和控制信号在传输过程中不可避免的存在延迟或者丢失的现象ꎮ在这种情况下ꎬ一方面会增加微电网的网络维护成本ꎬ另一方面也大大降低系统的稳定性[２５－２９]ꎮ为了解决上述问题ꎬ提出了分散式控制策略ꎮ分散式控制不依赖于微电网中心控制器和下垂控制机制ꎬ因此当某个分布式电源发生故障不会造成整个系统崩溃ꎮ同时ꎬ该控制策略还具有更好的通信容错的能力ꎬ也可以实现即插即用的性能ꎬ并且很容易扩展到更多的分布式电源单元ꎬ使得系统具有更好的可扩展性[３０ꎬ３１]ꎮ三级控制为调度层ꎬ控制各个分布式电源之间及微电网与外界的功率流动[３２]ꎮ三级控制是微电网控制中最高水平控制ꎬ它可以根据系统状态㊁市场情况和需求预测来进行决策ꎬ优化微电网的容错能力和运行状态[３３]ꎮ当微电网运行在并网模式下ꎬ通过调节电压频率和幅值可以控制能量在微电网内部的流向ꎮ㊀ω∗ＭＧ＝ｋｐ(Ｐ∗Ｇ－ＰＧ)＋ｋｉʏ(Ｐ∗Ｇ－ＰＧ)ｄｔ(５)㊀Ｅ∗ＭＧ＝ｋｐ(Ｑ∗Ｇ－ＱＧ)＋ｋｉʏ(Ｑ∗Ｇ－ＱＧ)ｄｔ(６)式中:ｋｐ㊁ｋｉ是三级控制补偿器的控制参数ꎬ根据Ｐ∗Ｇ和Ｑ∗Ｇ额定有功功率和无功功率参考值ꎬ可以计算出实际的微电网出力情况[３４]ꎮ１.２㊀基于ＭＡＳ的分布式分层控制策略在传统的微电网分层控制中不能实现对电压㊁频率㊁功率的高智能性㊁强扩展性㊁高冗余和高可靠性的调节ꎮ作为一种智能控制方法ꎬ多智能体控制策略被逐渐应用到微电网中ꎮ多智能体控制的主要思想就是将复杂的大规模的系统分成若干个子系统ꎬ并且每个子系统之间都具有自治性和交互性的特点ꎮ文献[３５]中ꎬ给出了Ａｇｅｎｔ的０３１总第２３７期张善路㊀李㊀磊㊀陈鹏威㊀刘佳乐㊀多智能体系统在微电网中的应用㊀㊀定义ꎬ认为一个Ａｇｅｎｔ是具备自治性㊁社会性㊁反应性和主动性的建立在计算机平台之上的软硬件系统ꎬ即一般智能体具有以下３个特征[３６－３８]ꎮ(１)反应性ꎮ每个智能体都能够对其环境中的变化及时的做出反应ꎬ并根据这些变化和它要实现的功能采取一些应对措施ꎮ(２)主动性ꎮ每个智能体不仅仅能感知和响应环境变化ꎬ而且还表现出目标导向的行为ꎮ目标导向行为是指为了实现目标ꎬ智能体会动态地改变自己的行为ꎮ例如ꎬ如果一个代理丢失了与另一个代理的通信ꎬ而它需要另一个代理的服务来实现其目标ꎬ那么它将搜索提供相同服务的另一个代理ꎮＷｏｏｌｄｒｉｄｇｅ教授把它定义为一种主动能力ꎮ(３)社会性ꎮ每个智能体都能够与其他智能体进行信息交互ꎮ社交能力不仅仅意味着在不同的软件和硬件实体之间简单地传递数据ꎬ它还具有以合作的方式谈判和互动的能力ꎮ这种能力通常由智能体通信语言(ＡｇｅｎｔｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｌａｎｇｕａｇｅꎬＡＣＬ)支持ꎬＡＣＬ允许智能体进行交谈ꎬ并完成协调㊁协作和协商等交互ꎮ通过每个子系统的智能特性利用多智能控制策略能实现系统的合作运行ꎬ因此适用于微电网中分布式电源的控制[３９]ꎮ在近几年的文献中ꎬＭＡＳ已经广泛地应用在微电网中ꎮ其中ꎬ文献[４０]提出将ＭＡＳ应用到孤岛微电网的能量管理中并取得良好效果ꎮ文献[４１]提出的多智能体策略实现了微电网中混杂的储能装置间的能量分配问题ꎮ文献[４２]提出ＭＡＳ模式下的分散控制在不同的通信网络下通过建立不同控制规则实现控制目标ꎮ当外界环境和负荷都在变化的情况下ꎬ依然能够输出稳定的电压㊁频率和功率ꎮ文献[４３]提出基于分布式多智能体的频率控制方法ꎬ每个智能体能够跟相邻的智能体进行通信ꎬ通过采用平均一致性控制策略ꎬ使得控制目标达到最优ꎬ而且所有的信息都能通过这种分布式控制方法被共享ꎮ同时ꎬ在文献[４４]中建立了基于ＭＡＳ的分散式协同控制策略ꎮ文献[４５]中提出一种基于ＭＡＳ的分布式自适应控制设计方法ꎬ能够解决下垂控制中存在的问题ꎬ消除电压和频率偏差ꎬ实现有功和无功功率的合理分配ꎮ随着多智能体理论的发展ꎬ将分布式电源看作智能体并将其应用于微电网控制和管理ꎬ能实现分布式电源的 即插即用 性能ꎬ使得控制更加灵活ꎮ但是ꎬ分布式电源单元之间复杂多样的组合方式给实时控制的实施带来了很大的困难ꎬ也显著增加了系统运行的复杂性ꎮ为了实现ＭＡＳ的最优运行ꎬ需要建立一个合适的综合优化运行模型ꎬ该模型必须与微电网的架构和运行模式密切相关ꎬ以实现微电网分布式协调控制[４６－４８]ꎮ２㊀微电网中ＭＡＳ的建模与一致性由于ＭＡＳ中分布式控制系统的复杂性使得系统难以控制ꎮ为了设计最优配置和最优控制策略ꎬ需要建立相应的系统模型ꎬ包括微电网拓扑模型和数学模型ꎮ同时ꎬ在复杂的动态模型中一致性是一个很重要的问题ꎬ其表明随着时间的变化ꎬ所有的智能体的状态最终都能收敛到最优值[４９ꎬ５０]ꎮ２.１㊀基于ＭＡＳ的分布式分层控制策略在基于ＭＡＳ的拓扑建模中ꎬ图模型是一种被广泛接受的方法ꎮ在文献[５１]中ꎬ提出一种将任意可能非整数平均ｋ次的连通图转化为连通随机ｍ－正则图的离散方案ꎮ通过所提出的局部操作优化图的连通性ꎬ在总体稀疏性变化最小的情况下提高了网络的鲁棒性ꎮ在文献[５２]和[５３]中提出一种基于图论的多智能体系统的分布式非周期模型预测控制方法ꎬ该模型可以对图中的节点数量约简ꎬ并生成一个降阶的加权对称有向图ＭＡＳ模型ꎮ在文献[５４]中ꎬ研究了一般线性多智能体系统的符号一致问题ꎬ针对几种图拓扑结构ꎬ提出了分布式控制律ꎮ在文献[５５]中ꎬ设计了连接实际通信链路的分布式地面站的加权图模型ꎬ如图３所示ꎮＡｉ表示第ｉ个分布式电源ＤＧｉꎬ每个Ａｉ可以看作是一个Ａｇｅｎｔꎬ节点之间的连线表示两个分布式电源之间存在交互作用ꎮ该设计不需要微电网拓扑㊁阻抗或负载的信息ꎬ结构简单ꎬ冗余度高ꎬ易于扩展ꎬ消除了对中央微电网控制器的依赖ꎮ因此ꎬ为了实现ＭＡＳ的全局优化ꎬ需要在系统状态和远程控制输入之间进行大量的数据通信ꎬ这导致了底层通信网络的高成本[５６]ꎮ为了实现经济上可行通信ꎬ在通信成本或稀疏性约束下ꎬ根据通信状态/控制输入对的数量ꎬ文献[５７]提出了一个博弈论框架ꎮ随着这种约束的加强ꎬ系统将从密集通信过渡到稀疏通信ꎬ从而在动态系统性能和信息交换之间实现权衡ꎮ１３１南京理工大学学报第４５卷第２期图３㊀多智能体的图模型结构除了上述方法外ꎬ还提出了遗传算法㊁粒子群优化算法(ＰａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎꎬＰＳＯ)等数学模型来应用于多目标控制系统ꎮ在文献[５８]中ꎬ提出ＭＡＳ与遗传算法相结合ꎬ形成一种求解全局数值优化问题的多智能体遗传算法ꎬ该算法具有可扩展性ꎬ还可以提高ＭＡＳ的预测精度和收敛速度ꎮ针对网络可靠性问题ꎬ文献[５９]提出一种基于蒙特卡罗仿真(ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｓｉｍｕｌａｔｉｏｎꎬＭＣＳ)的粒子群优化算法ꎬ所提出的ＭＣＳ￣ＰＳＯ可以在可靠性约束下使成本最小化ꎮ这也是首次尝试使用粒子群算法结合ＭＣＳ来解决复杂的网络可靠性问题ꎬ而不需要事先了解可靠性函数ꎮ与以往的研究工作相比ꎬＭＣＳ￣ＰＳＯ算法能够更好地解决复杂网络的可靠性优化问题ꎬ具有更高的效率ꎮ在文献[６０]和[６１]中ꎬ提出了一种改进二进制的粒子群优化算法ꎮ利用实时数字模拟器对电力系统进行建模ꎬ利用ＪＡＶＡ开发出一种基于ＰＳＯ的多代理负载频率控制(Ｌｏａｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｎ￣ｔｒｏｌꎬＬＦＣ)算法与资源代理通信ꎬ提高了孤岛运行下频率和电压的稳定ꎮ因此ꎬ适当地建立管理系统模型是协调控制和分析系统稳定性的前提ꎮ利用这些方法ꎬ可以实现微电网间的友好交互ꎬ实现新能源的有效利用[６２]ꎮ表１对前面所述的建模方法和优化算法的优缺点进行了总结ꎮ表１㊀基于ＭＡＳ的建模方法在微电网中优缺点比较模型和算法优点缺点图论拓扑模型[５１－５５]模型结构简单冗余度高㊁易于扩展对鲁棒性影响很大博弈模型[５７]每个智能体都能实现状态优化算法复杂且耗时遗传算法[５８]预测精度高ꎬ收敛速度快可扩展性和并行运行大多数参数根据经验获得动态响应速度慢粒子群优化算法[５９]模型结构简单ꎬ计算速度快经济调度高效不能处理离散优化问题改进二进制粒子群优化算法[６０ꎬ６１]全局搜索性能好能处理离散优化问题缺乏后期的局部搜索能力２.２㊀分布式ＭＡＳ的一致性在多智能体系统中ꎬ信息交互是指单个智能体与其相邻智能体之间的相互通信作用ꎮ因此ꎬ在智能体系统中实现控制目标一致性是关键问题[６３]ꎬ包括对网络变换拓扑的一致性㊁对延迟的一致性㊁对最优目标的一致性㊁对采样数据的一致性ꎬ自适应一致性ꎬ二阶一致性ꎬ多个智能体的一致性[６４－６９]ꎮ文献[７０]提出了一种分布式ｋ均值算法和一种分布式模糊ｃ均值算法ꎮ利用多智能体一致性理论中的一致性算法来交换传感器的测量信息ꎮ通常ꎬ这些问题是由分布式协议处理的ꎬ其中文献[７１－７３]设计了一个状态观测器和一个干扰观测器ꎬ保证一致误差为零ꎬ完全抑制干扰ꎮ此外ꎬ状态观测器采用自适应耦合增益的全分布方式设计ꎬ其优点是一致性协议的设计不依赖于与通信网络相关联的拉普拉斯矩阵ꎮ文献[７４]提出一种通信时延下的线性协商协议ꎬ解决了ＭＡＳ中的参数不确定性和时延问题ꎮ在这种方法中使用的协商一致协议表达式如下㊀ｕｉ(ｋ)＝ＫðｊɪＮｉａｉｊ(ｘｊ(ｋ－(ｋ))－ｘｉ(ｋ－(ｋ))(７)式中:ｕｉ(ｋ)和ｘｉ(ｋ)分别为协商一致协议和第ｉ２３１总第２３７期张善路㊀李㊀磊㊀陈鹏威㊀刘佳乐㊀多智能体系统在微电网中的应用㊀㊀个智能体的状态ꎮＫ是具有合适维数的反馈增益矩阵常数ꎬ(ｋ)代表了时变延迟ꎮ让δｉｊ(ｋ)＝ｘｊ(ｋ)－ｘｉ(ｋ)表示状态之间智能体ｊ和ｉ的误差ꎮ定义离散时间ＭＡＳ的成本函数ＪＣ如下㊀ＪＣ＝ＪＣｘ＋ＪＣｕ(８)㊀ＪＣｘ＝ðɕｋ＝０ðＮｉ＝１ðＮｊ＝１ａｉｊδＴｉｊ(ｋ)Ｑｘδｉｊ(ｋ)(９)㊀ＪＣｕ＝ðɕｋ＝０ðＮｉ＝１ｕＴｉ(ｋ)Ｑｕｕｉ(ｋ)(１０)式中:ＪＣｘ和ＪＣｕ分别为离散时间ＭＡＳ的一致调节性能和控制能耗ꎮＱｘ和Ｑｕ是对称的正定矩阵ꎮ对于给定的反馈增益矩阵Ｋꎬ在任意给定的有界初始条件下ꎬ离散时间ＭＡＳ都能达到鲁棒性的成本一致ꎮ文献[７５－７７]提出两种情况下的高阶的一致协议:(１)状态反馈控制ꎬ它假设每个代理都可以访问其自身的状态以及其相邻的相对位置ꎻ(２)输出反馈控制ꎬ其中每个代理只测量其自身的位置及其相邻的相对位置ꎮ通过两个实例分析ꎬ说明了所提方案的优越性和有效性ꎮ在文献[７８]和[７９]中ꎬ建立了一种基于ＭＡＳ的分布式混合控制策略ꎬ以确保微电网运行模式转换过程中的稳定性ꎻ设计了一种基于分布式稀疏通信网络的二级优化控制器ꎬ可以实现微网内负荷波动时元件上电压㊁频率的快速恢复以及有功功率的精确分配ꎮ文献[８０－８２]提出一种基于状态观测器的分布式输出反馈控制方案ꎬ保证了ＭＡＳ的一致性ꎮ此外ꎬ还设计了状态反馈控制来处理ＭＡＳ中的一致性问题ꎮ文献[８３]提出一种克服延迟和噪声干扰的新技术ꎬ采用了增益衰减满足持久性条件的一致性协议ꎮ在微电网系统中ꎬ基于分布式ＭＡＳ的动态一致性协议得到了广泛的认可ꎮ可以保证微电网的电压和频率稳定ꎬ有效调节有功功率和无功功率ꎮ同时ꎬ在线路阻抗不平衡㊁负载不平衡和非线性等复杂情况下ꎬ也可以改善微电网的电能质量[８４ꎬ８５]ꎮ３㊀微电网中ＭＡＳ的通信时延分析智能微电网的发展离不开通信网络的支持ꎮ而通信时延是微电网控制实际应用中的主要障碍ꎮ尤其基于多智能体系统的微电网涉及的通信要求精度更高㊁控制更复杂ꎮ因此ꎬ如何改善和优化通信时延问题ꎬ对于单个微电网系统及微电网群的协调控制稳定运行至关重要ꎮ虽然华为５Ｇ通信技术已经成熟并领先世界ꎬ但是在整个国家电力系统中还没有普及ꎮ因此ꎬ研究通信机制㊁优化通信时延补偿是目前和未来一个重要的研究方向[８６－８８]ꎮ３.１㊀ＭＡＳ的通信机制通信时延是微电网系统的固有特性ꎬ在通信数据传输过程中普遍存在ꎮ微电网中通信时延的存在阻碍了不同智能体之间的信息传递ꎬ也会引起扰动和不稳定[８９]ꎮ微电网系统可以采用多种协议来实现电力系统与智能电子设备之间的高效通信ꎮ图４展示了微电网系统中通信网络的结构示意图ꎮ其中ꎬ通信基站是移动通信网络中最关键的基础设施ꎮ主要功能就是提供无线覆盖ꎬ即实现有线通信网络与无线终端之间的无线信号传输ꎬ保证数据收发信息的稳定性ꎮ通过传感器来获取信息ꎬ并将命令信号发送给分布式电源㊁储能设备㊁负载和开关等ꎮ信息接口采用面向对象的建模技术ꎬ利用可扩展标记语言(ＥｘｔｅｎｓｉｂｌｅｍａｒｋｕｐｌａｎｇｕａｇｅꎬＸＭＬ)构建相应的信息模型ꎬ其信息交互符合ＩＥＣ６１８５０标准规约ꎬ通信架构扩展灵活ꎬ具有良好的开放性㊁互操作性以及设备特性自描述能力ꎬ主要用于监控㊁记录服务器㊁定期记录系统数据ꎮ采集到的电压㊁频率㊁有功㊁无功控制信号等数据通过分布在各层的路由器传送到微电网主控制中心ꎬ然后经过处理和决策将执行指令发送到执行单元[９０]ꎮ微电网系统中分布式电源的稳定运行主要依赖于通信链路的可靠性ꎮ为了进行有效的能量管理和经济调度ꎬ就需要下层为提上层供参数信息ꎬ并接收来自上层的控制指令ꎮ因此ꎬ这种通信延迟可能是恒定的ꎬ也可能是随机的ꎬ随着分层控制和基于一致性控制在微电网系统中的应用ꎬ由低带宽通信引起的延迟问题引起了人们的注意[９１]ꎮ时延主要分为固定通信时延和随机通信时延ꎮ固定通信时延有３种ꎬ一是发送时延ꎬ二是传输时延ꎬ三是处理时延ꎮ其中ꎬ接收和处理时延ꎬ取决于目标设备的软硬件性能ꎻ传输时延ꎬ主要依赖于通信网络带宽和传输距离ꎮ而随机时延主要是等待时延ꎬ由ＭＡＳ层协议㊁连接类型和网络负载决定ꎮ在固定时延和随机时延条件下ꎬ如何保持微电网系统的稳定性是一个重要的问题ꎬ这是应用分层控制和ＭＡＳ技术解决实际工程问题的主要难点[９２]ꎮ３３１。

基于智能算法的微电网能源调度引言随着能源需求的增长和可再生能源的快速发展，微电网作为一种新兴的能源供应方式受到了广泛关注。

微电网能够将分散的能源源头和电力用户有效地连接在一起，提供可持续的、高效的能源供应。

而微电网能源的调度是实现微电网系统优化运行的关键。

一、智能算法在能源调度中的应用智能算法是一种基于计算机科学和人工智能技术的优化方法，能够通过模拟和优化运算来解决复杂的问题。

在微电网能源调度中，智能算法能够通过优化调度策略，实现对能源的合理分配和利用，提高微电网系统的能源利用效率。

1. 蜂群算法蜂群算法是一种模拟蜜蜂觅食行为的算法，通过在解空间中搜索最优解。

在微电网能源调度中，蜂群算法可以通过模拟蜜蜂寻找最佳食物源的行为，寻找最优的能源分配方案。

通过将微电网系统抽象为蜜蜂在搜索食物源的过程，蜂群算法能够在复杂条件下找到最佳的能源调度策略。

2. 遗传算法遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，通过模拟生物进化过程来搜索最优解。

在微电网能源调度中，遗传算法可以通过建立适应度函数，根据解的质量来选择和变异最优解。

通过不断迭代和演化，遗传算法能够找到最优的能源调度方案，并适应不同的系统变化。

3. 粒子群算法粒子群算法是一种模拟群体行为的优化算法，通过模拟粒子在解空间中搜索最优解。

在微电网能源调度中，粒子群算法可以通过模拟粒子在搜索最佳位置的过程，寻找最优的能源调度策略。

粒子群算法能够快速收敛，并且具有较好的全局搜索能力，可以在复杂的微电网系统中高效地进行能源调度。

二、智能算法在微电网能源调度中的挑战和解决方案虽然智能算法在微电网能源调度中有着广泛的应用前景，但是也面临着一些挑战和问题。

以下是其中的几个挑战及相应的解决方案。

1. 数据不确定性微电网能源调度需要大量的实时数据，但是数据往往存在不确定性，包括能源产生和消耗的波动性、天气预测的不准确性等。

在面对这种不确定性的情况下，需要智能算法能够灵活地适应数据变化，并在不确定性条件下做出最优的调度决策。

浅谈微电网 DER 运行控制和协调优化摘要：随着我国配电网覆盖率的逐年增高，电力技术到了全方位改革的关键时期，对微电网的研究也日新月异。

本文分析了微电网分布式电源的可控性和逆变器的控制方法并对其运行控制进行论述。

介绍了几种分布式电源协调优化模型，最后指出了分布式电源的电路模型仿真进一步的研究方向。

关键词：DER；运行控制；协调优化0引言从美国sseter教授系统性提出了微电网的概念开始，经过几十年国内外专家及电力工作者对其研究，成为了能源和电力技术的前沿焦点，IEC(International Electrotechnical Commission)在《2010-2030应对能源挑战白皮书》中称微电网是未来能源互联网中不可或缺的技术。

由于微电网的存在，电力系统开始从传统形式的集中运行转变为区域离散运行，从而其在电力系统中将占有关键性地位，成为大电网最重要的环节和有力保障。

并且随着对微电网领域进行更深层次的研究，对整个能源的使用构架和电力部门实现多元化供电、能源低碳利用及可持续发展等方面具有积极意义。

推动了多源微电网的运行管理机制向更加多元化的方向发展。

因此，使微电网经济化、高效化、可靠化运行是时下研究的焦点。

本文针对近年来微电网技术所取得的新成就和新进展，对其运行控制的两个方面：分布式电源（distributed energy resource，EDR）的运行控制和协调优化两个方向进行综述。

在微电网DER可控的条件下下，通过DER间的协调优化来达到维持微网的功率平衡和电压频率稳定，并实现微网的并、离网切换等技术难点[1]。

1 DER的运行控制由于DER在微电网中的比例逐步上升，其控制方法日趋复杂。

按照并网方式可分为旋转型DER和逆变型DER。

逆变型DER如光伏发电，波动性较强，需要经过逆变器变为交流接入电网，大部分DER属于此类。

而旋转型DER则有着和同步电机相似的动态特性如风电、小型水电。

DER从宏观角度的按可控性分为不可调度机组和可调度机组[2]。

基于智能电网的电力调度自动化与控制系统实现摘要：自动化控制系统能够对电网电力调度及测量等方面实现自动化、集成化和数字一体化，保障电网电力调度统一、稳定、安全的运行。

随着我国用电量的大幅增加，对电网的运行要求越来越高，如何能够实现电网电力调度准确、高效和安全的运行，是当前必须思考的问题。

鉴于此，本文对基于智能电网的电力调度自动化与控制系统的实现进行了探讨，以供相关的工作人员参考借鉴。

关键词：智能电网；电力调度；自动化；控制系统；实现1智能电网智能电网是建立在集成的、高速双向通信网络的基础上，通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标。

其具有以下几点特征：1.1自愈性其可实时在线进行安全评估与分析，针对自身出现的问题及故障，利用所具备的故障诊断系统和预控能力等实现自动检测及分析，能够对故障进行有效隔离，从整体上确保系统运行的安全性和稳定性。

1.2兼容性能够引入可再生能源，对于分布式电源与微电网，可适应其接入，即插即用不同发电方式，并且还能兼容不同种类的电力存储设备，达到用户用电要求。

1.3交互性随着电网运行，可实现与用户行为的交互，促使其主观能动性得到充分发挥，以需求侧为对象，进一步完善和丰富它的管理功能，在此基础上不仅能够与用户交互，还可进行高效互动。

1.4安全性当电网出现较大故障时，可确保用户供电的稳定性，尽可能避免引发大规模断电事故，为在任何自然灾害与极端天气条件下都可稳定供电及供电安全提供重要保障。

2智能电网调度控制系统智能电网调度控制系统主要由以下几个层面模块组成，分别为应用层、平台层和操作层，每个层面纵横相通相互配合。

如图1所示，应用层负责任务的调度、安全校检、调度管理和实时监测。

平台层主要是对数据进行分析计算和传输、权限的设置、系统的管理和提供报警信息，如系统管理提供的业务处理应用程序的图形界面。

《自治微电网中分布式电源的控制策略研究》篇一一、引言随着社会对可再生能源和可持续能源的关注度日益提高，微电网作为一种新兴的能源供应模式，已经逐渐成为电力领域的研究热点。

其中，自治微电网以其灵活、独立、智能的特点，尤其受到重视。

在自治微电网中，分布式电源起着至关重要的作用，其控制策略的优劣直接关系到微电网的稳定运行和能源利用效率。

因此，本文将重点研究自治微电网中分布式电源的控制策略。

二、分布式电源在自治微电网中的重要性分布式电源，如风能、太阳能、生物质能等，是自治微电网的重要组成部分。

它们具有分散性、可再生性、环保性等特点，能有效解决集中式电网供电压力过大、电力供应不稳定等问题。

因此，合理配置和优化分布式电源，提高其发电效率，对于提高微电网的运行稳定性和经济效益具有重要意义。

三、分布式电源控制策略的种类及特点针对分布式电源的控制策略，主要包括集中式控制、分散式控制和混合式控制等几种。

集中式控制策略能够实时监测和调度整个微电网的运行情况，具有全局性的优点；分散式控制策略则更多地依赖本地信息，响应速度快，但对全局信息的掌握相对不足；混合式控制策略则结合了前两者的优点，具有较好的灵活性和适应性。

四、自治微电网中分布式电源的控制策略研究针对自治微电网的特点和需求，本文提出一种基于多智能体系统的分布式电源控制策略。

该策略通过引入多智能体技术，将每个分布式电源视为一个智能体，通过信息共享和协同工作，实现对微电网的智能控制和优化管理。

具体而言，该策略包括以下几个方面：1. 智能体设计：根据不同类型和规模的分布式电源设计相应的智能体。

智能体应具备自学习能力、决策能力和协调沟通能力，以便更好地适应微电网的运行环境和需求。

2. 信息交互：通过信息共享平台实现各智能体之间的信息交互。

信息包括电压、电流、功率等电力参数以及气象、环境等外部信息。

通过信息交互，各智能体可以实时掌握微电网的运行状态和变化趋势。

3. 优化调度：根据信息交互的结果和自身学习到的知识，各智能体进行本地决策和调度。

微电网是指由各种分布式能源资源、负荷和能量存储设备构成的小型电力系统，通常可以独立运行或与传统电网连接并行运行。

微电网的分布式控制理论和方法是确保微电网安全稳定运行的关键。

下面将介绍微电网分布式控制的理论和方法。

一、微电网分布式控制理论1. 分布式控制思想：微电网采用分布式控制思想，即将控制策略和算法分散到各个部件中，在各个部件之间进行协调和通信，实现整体系统的协调运行。

2. 协同控制：微电网中的各个部件需要相互协作，通过信息交换和共同控制实现整体性能的优化。

3. 鲁棒性控制：考虑微电网系统中的不确定性因素，设计具有鲁棒性的控制策略，保证系统对外部扰动和变化具有稳定的响应能力。

二、微电网分布式控制方法1. 虚拟同步发电机控制：在微电网中引入虚拟同步发电机概念，通过控制各个部件的输出功率和频率来模拟传统电网的运行方式，实现微电网内部各个部件的协调运行。

2. 基于分散式功率控制的微网频率控制：通过分散的功率控制策略调节各个发电单元的输出功率，以维持微网的频率稳定。

3. 基于分布式能量管理的微网电压控制：通过分布式能量管理系统监测微网各个节点的电压情况，实现对微网电压的有效控制。

4. 智能控制算法：采用人工智能算法如神经网络、遗传算法等，优化微电网的运行策略，提高系统的性能和效率。

三、微电网分布式制关键技术1. 通信技术：建立微电网内部各个部件之间的通信网络，实现信息交换和控制命令传输。

2. 数据采集与处理：对微电网内部各种传感器采集的数据进行处理和分析，为控制决策提供准确的数据支持。

3. 安全性与可靠性：设计安全可靠的控制策略，确保微电网系统在各种异常情况下仍能保持稳定运行。

四、应用与展望微电网分布式控制理论和方法在实际应用中已取得了一定成果，但仍然需要不断完善和发展。

未来的发展方向包括：1. 智能化控制：引入更先进的智能控制算法，提高微电网的自适应性和鲁棒性。

2. 多能源协同控制：进一步研究多种分布式能源资源的协同控制方法，实现更高效的能量利用和系统运行。

基于大规模新能源接入的配电网协调控制策略研究作者：李加亮毕京斌来源：《无线互联科技》2024年第13期作者简介：李加亮（1987—），男，工程师，本科；研究方向：电力系统，新能源承载力和消纳能力分析。

摘要：文章分析了新能源接入对配电网的影响，包括电压波动、功率不平衡、谐波污染等，提出一种基于模型预测控制的优化调度方法。

该方法通过滚动优化和反馈校正，实现新能源发电和配电网负荷的实时匹配，降低了配电网的运行成本。

对所提出的协调控制策略仿真验证，结果表明该策略能够有效地平抑新能源发电的波动，提高配电网的电压稳定性和供电可靠性。

关键词：大规模；新能源；配电网；控制中图分类号：TP393 文献标志码：A0 引言随着全球能源结构的转变和可持续发展战略的深入实施，新能源拥有相应的协调控制策略以提高配电网的运行效率和稳定性［1-2］。

本文基于大规模新能源接入的配电网协调控制策略，通过深入分析新能源接入对配电网的影响机理，提出一种有效的协调控制策略，旨在实现新能源发电单元、储能单元和负荷单元之间的优化协调，提高配电网的供电可靠性和电能质量。

同时，本文还将探讨新能源接入下的配电网优化调度问题，以期为实现配电网的绿色、智能、高效运行提供理论支撑和实践指导［3-4］。

1 新能源接入对配电网的影响新能源的接入显著优化了配电网的能源结构。

过去，配电网主要依赖化石能源，不仅资源有限，而且环境污染严重［5-6］。

如今，风能、太阳能等可再生能源的接入，使得配电网的能源来源更加多样化、清洁化。

这不仅有助于缓解能源紧张的局面，更在推动环保事业、实现绿色可持续发展方面发挥积极作用。

新能源的接入也给配电网运行带来一系列挑战。

由于新能源发电具有间歇性和波动性，这使得配电网的供电可靠性和电能质量面临新的考验。

为应对这些挑战，配电网需要采用更加先进的运行控制技术，实现对新能源发电的精细化调度和管理。

同时，还需要对现有设备与系统完成升级和改造，以提高配电网对新能源的接纳能力和运行效率。

智能电网中的微电网优化调度策略随着科技的进步和能源需求的增加，智能电网已经成为现代能源系统的重要组成部分。

而在智能电网中，微电网作为能量互通、分散调度的重要单元，其优化调度策略对于提高能源利用效率和电网的可持续发展具有重要意义。

一、微电网的概念和特点微电网是指一种由分布式能源源、储能设备和能量管理系统组成的局部电力系统，可以独立运行并与主电网进行互联。

微电网的主要特点包括：规模相对小，范围相对密集；具备自主脱网能力，可以独立运行；可与传统电网进行互联，实现能量的双向流动。

基于这些特点，微电网成为了智能电网的重要组成部分。

二、微电网优化调度的意义微电网的优化调度策略可以使其能够有效、经济地利用可再生能源，减少能源的浪费。

同时，优化调度还可以提高微电网的可靠性和稳定性，降低电网运行的风险。

通过合理规划和调度微电网内各个能源源的使用，可以使微电网的性能得到最大化，提升整体的能源利用效率。

三、微电网优化调度的方法1.供需分析和预测微电网的优化调度需要对能源供需进行准确的分析和预测。

通过分析历史数据和基于模型的预测算法，可以预测未来一段时间内的能源需求和可再生能源的供应情况。

这样可以为后续的优化调度提供准确的数据支持。

2.能源管理策略在微电网中，能源的管理是优化调度的关键。

通过精确的能源管理策略，可以实现能源的高效利用和灵活调度。

例如，通过合理规划电池的充放电策略，可以在高能源需求时段将储能电池的能量释放，以满足负荷需求；在能源供大于需的情况下，可以将多余的能源储存到电池中，以备不时之需。

3.负荷调度与网损优化微电网的负荷调度与网损优化是优化调度的重要环节。

通过合理规划负荷的分配和控制，可以最大限度地减少电网的损耗，提高电网的运行效率。

同时，合理调度负荷可以实现电能的灵活供应和满足用户的需求。

四、微电网优化调度的应用案例1.小区微电网在城市化进程中，小区微电网越来越受到关注。

小区微电网的规模相对较小，能够满足小区的用电需求，并可以通过微电网与主网进行互联。

多智能体系统的协调控制与优化多智能体系统的协调控制与优化摘要：随着智能化技术的迅猛发展，多智能体系统在各个领域中得到广泛应用。

多智能体系统的协调控制与优化是确保系统高效运行的关键问题。

本论文采用定量分析方法，通过建立模型和进行仿真研究，探讨了多智能体系统的协调控制与优化策略。

研究结果表明，在实际应用中，通过合理的协调控制策略和优化算法，可以显著提高多智能体系统的整体性能和效果。

1. 引言多智能体系统是由多个智能体相互协作完成特定任务的系统。

其中，智能体之间的协调控制与优化是一个复杂的问题，其目标是确保系统能够以最佳的方式完成任务。

2. 相关工作综述在多智能体系统的协调控制与优化方面，已有许多研究取得了重要的进展。

其中，一些研究采用定量分析方法，比如建立数学模型和进行仿真实验，来研究多智能体系统的协调控制策略。

3. 模型建立与方法本研究通过建立数学模型，并基于该模型进行仿真实验，以探索多智能体系统的协调控制与优化策略。

我们首先分析系统的特点和需求，然后建立相应的数学模型。

接下来，我们采用定量分析方法，运用SWTO分析和优化算法，进行系统仿真研究。

4. 仿真结果与分析通过对多智能体系统进行仿真实验，我们得到了一系列数据结果。

这些数据结果表明，通过采用合适的协调控制策略和优化算法，可以显著提升系统的性能。

通过对比实验组和对照组的数据，我们发现协调控制与优化策略的有效性和必要性。

5. 讨论与展望我们讨论了多智能体系统的协调控制与优化策略的局限性和未来发展方向。

尽管本研究取得了一些重要的进展，但仍存在许多挑战需要进一步研究和解决。

6. 结论本论文通过定量分析和仿真实验，研究了多智能体系统的协调控制与优化策略。

研究结果表明，在实际应用中，通过合理的协调控制策略和优化算法，可以显著提高多智能体系统的整体性能和效果。

然而，对于不同的系统和任务，仍需进一步研究和改进。

关键词：多智能体系统，协调控制，优化，定量分析，仿真研究。

电力系统微电网的优化与智能控制随着全球对清洁能源的需求不断增长，微电网作为一种新兴的能源分布和管理系统，成为解决能源供给与环境保护的有效途径。

微电网将分布式能源、能量存储装置和智能控制技术集成在一体，以提供可靠、可持续和高效的电力供应。

本文将深入探讨电力系统微电网的优化与智能控制的相关内容。

首先，电力系统微电网的优化是为了实现经济性和可靠性的双重目标。

优化主要包括电力系统规划、能量管理和电力负荷调度等方面。

在电力系统规划中，需要综合考虑微电网与传统电网的互联，以及可再生能源的输入情况，以实现最佳的电力供给结构和分布。

能量管理方面，需对微电网内的能量存储装置（如电池、超级电容器）进行智能控制，以提高系统效率，减少能源损耗。

而电力负荷调度则需要根据用户需求和系统供求情况，合理安排电力负荷，实现电力平衡和最小化成本。

综上所述，电力系统微电网的优化应综合考虑系统特点、经济因素和可靠性要求，以实现可持续发展和经济效益的最大化。

其次，智能控制技术在电力系统微电网中发挥着关键作用。

智能控制技术利用先进的信息技术和自动化手段，对微电网系统进行实时监测、数据分析和优化控制。

其中，综合监测系统可以实时监控微电网内各个组件的状态和数据，包括能量输入、负荷需求、能量储存和供应等。

数据分析技术则对监测数据进行处理和分析，提取有用信息并进行模型预测和故障诊断。

基于数据分析结果，优化控制系统可以根据实时需求对微电网系统进行优化调度，实现能源的高效利用和成本的最小化。

在微电网的智能控制中，人工智能技术是一项重要的工具，如机器学习、深度学习和强化学习等。

机器学习技术可以通过对历史数据的学习，提取出系统的潜在模式和规律，从而实现对未知情况的预测和决策。

深度学习技术通过构建深层神经网络模型，可以处理更加复杂的电力系统微电网问题，提高系统的自适应性和预测准确性。

强化学习技术则通过智能体与环境的交互，不断学习和优化策略，以实现微电网系统的智能化控制和决策。

《基于多智能体的微电网功率协调控制策略研究》篇一一、引言随着能源结构的转型和可再生能源的快速发展，微电网作为智能电网的重要组成部分，其运行稳定性和功率协调控制的重要性日益凸显。

为了有效管理和控制微电网内部的能源流动，本文提出了一种基于多智能体的微电网功率协调控制策略。

该策略通过引入多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）的概念，实现微电网内各智能体之间的信息交互和协同工作，从而优化微电网的功率分配和运行效率。

二、微电网系统概述微电网是一种集成了可再生能源、储能设备、负荷等元素的独立电力系统。

其运行过程中，需要协调控制各种设备和资源，以实现系统的高效、稳定和可靠运行。

微电网系统通常包括分布式发电系统、储能系统、负荷管理系统等多个子系统。

这些子系统之间需要进行信息交互和协同工作，以实现微电网的功率平衡和优化运行。

三、多智能体系统在微电网中的应用多智能体系统是一种分布式人工智能技术，通过将复杂的系统分解为多个智能体，实现系统的分布式决策和协同控制。

在微电网中应用多智能体系统，可以将微电网系统分解为多个智能体，每个智能体负责一个子系统的控制和决策。

通过智能体之间的信息交互和协同工作，实现微电网的功率协调控制。

四、基于多智能体的微电网功率协调控制策略本文提出的基于多智能体的微电网功率协调控制策略，主要包括以下几个方面：1. 智能体设计和分配：根据微电网系统的结构和功能，设计相应的智能体，并分配给各个子系统。

每个智能体具有独立的控制和决策能力，能够根据自身的信息和与其他智能体的交互信息，进行决策和执行。

2. 信息交互和协同：智能体之间通过信息交互和协同工作，实现微电网的功率平衡和优化运行。

信息交互包括本地信息和全局信息的交换，协同工作包括决策协同和执行协同。

3. 功率分配策略：根据微电网的实时运行状态和预测信息，制定合理的功率分配策略。

通过调整各子系统的输出功率，实现微电网的功率平衡和优化运行。

风光柴储孤立微电网系统协调运行控制策略设计一、本文概述随着全球能源结构的转型和可持续发展目标的提出，微电网作为一种集成多种分布式电源和负荷的电力系统，受到了广泛关注。

其中，风光柴储孤立微电网系统，凭借其独立运行、自给自足的特性，在偏远地区、海岛等无常规电网覆盖的地方具有广泛的应用前景。

然而，风光柴储微电网中由于各类分布式电源的间歇性和不确定性，使得系统的稳定运行面临诸多挑战。

因此，研究风光柴储孤立微电网系统的协调运行控制策略，对于提高系统的供电可靠性、优化能源利用效率和促进可再生能源的发展具有重要意义。

本文旨在探讨风光柴储孤立微电网系统的协调运行控制策略设计。

文章将介绍风光柴储微电网的基本结构和特点，分析系统面临的主要问题和挑战。

接着，将深入研究适用于该系统的协调运行控制策略，包括功率平衡控制、能量管理优化、故障检测和恢复等方面的内容。

在此基础上，文章将提出一种基于多代理系统的协调运行控制策略，通过仿真实验验证其有效性和优越性。

文章将总结研究成果，并展望风光柴储孤立微电网系统未来的发展方向和应用前景。

通过本文的研究，旨在为风光柴储孤立微电网系统的稳定运行提供理论支持和实践指导，推动可再生能源在微电网领域的应用和发展。

二、风光柴储孤立微电网系统分析孤立微电网系统，作为一种集成了风力发电、光伏发电、柴油发电以及储能设备等多种能源形式的电力系统，具有自主供电、独立运行和高度可控等特点。

这种系统能够在主电网无法覆盖或供电不稳定的地区提供稳定、可靠的电力供应，对提升能源利用效率、优化能源结构、保护生态环境具有重要意义。

风光柴储孤立微电网系统中的风力发电和光伏发电部分，依赖自然环境条件，具有间歇性和随机性。

风力发电受风速变化影响，光伏发电则受光照强度和时间影响。

因此，这两部分电源的输出功率具有较大的波动性和不确定性。

为了平抑这种波动性，需要引入储能设备，如蓄电池、超级电容等，来存储多余电能，并在风力或光照不足时释放电能，以维持电网的稳定运行。

微电网中的能源互联与协同调度策略微电网是一种基于小规模能量系统的能源供应方式，旨在满足特定区域或群体的能源需求。

它由多种不同的能源来源，例如太阳能、风能以及传统的电力网络组成。

微电网具有独立运行和自主调度的能力，可以实现能源互联和协同调度，为能源供应带来新的可能性。

一、能源互联能源互联是微电网的核心特征之一。

微电网将传统的能源供应网络与分散的能源来源相结合，通过互联互通的方式，实现对多种能源的有效利用和整合。

太阳能光伏板、风力涡轮机、生物质能发电设备等都可以成为微电网的能源来源。

这些能源和传统的电力网络相互连接，形成一个相对独立的微电网系统。

在能源互联中，能源供应的可靠性和稳定性是至关重要的。

这可以通过建立智能能源调度系统来实现。

智能能源调度系统可以监控和控制微电网中各种能源的产生和消耗，通过合理地分配能源资源，满足用户的能源需求，保证微电网的正常运行。

通过能源互联，不仅可以提高能源供应的可靠性，还可以降低能源的运营成本。

二、协同调度策略协同调度策略是指在微电网中对不同能源进行协同调度，优化能源供应和消耗的策略。

微电网中的不同能源具有不同的特点和优势，通过协同调度策略，可以更加灵活地应对能源需求的变化，提高整体的能源利用效率。

在协同调度策略中，太阳能和风能是两个重要的能源来源。

太阳能光伏板可以在白天产生大量的电能，而夜间则无法产生。

而风力涡轮机则受到风速的限制，只在风力较大的时候才能产生电能。

通过协同调度策略，可以将太阳能和风能相互补充，使得微电网中的能源供应更加平稳。

此外，还可以通过电池储能技术实现能源的储存和释放。

当微电网中太阳能和风能产生超过能源需求时，可以将多余的能源储存到电池中。

而在夜间或风力较弱时，可以从电池中释放能源，满足用电需求。

通过协同调度策略，可以最大限度地利用可再生能源，并减少对传统能源的依赖。

三、微电网的优势和挑战微电网作为一种新兴的能源供应方式，具有诸多优势。

首先，微电网可以提高能源供应的可靠性和稳定性。

多微网配电系统的分层孤岛运行及保护控制一、本文概述随着可再生能源的大规模接入和电力电子技术的快速发展，多微网配电系统已成为现代电力系统的重要组成部分。

多微网配电系统由多个微网组成，每个微网可以独立运行，也可以在必要时与其他微网或主网进行互联。

这种系统的灵活性使得它能够在不同运行条件下实现优化运行，提高电力系统的可靠性和经济性。

然而，多微网配电系统的复杂性也带来了新的挑战，特别是在孤岛运行模式下，如何确保系统的稳定运行和保护控制成为亟待解决的问题。

本文旨在研究多微网配电系统的分层孤岛运行及保护控制策略。

介绍了多微网配电系统的基本结构和运行特点，包括微网之间的互联方式、能量管理策略等。

然后，重点分析了分层孤岛运行模式下的系统稳定性问题，包括电压波动、频率偏移等，并提出了相应的优化措施。

在此基础上，研究了保护控制策略，包括故障检测、隔离和恢复等，以确保系统在发生故障时能够快速、准确地响应。

本文的研究内容对于提高多微网配电系统的稳定性和可靠性具有重要意义。

通过深入分析和优化分层孤岛运行模式下的系统性能，可以为实际工程应用提供有力支持。

本文提出的保护控制策略可以为电力系统的安全稳定运行提供有力保障。

本文的研究方法和结论对于推动多微网配电系统的发展和应用具有重要价值。

未来，随着可再生能源的进一步普及和电力电子技术的不断进步，多微网配电系统将在电力系统中发挥更加重要的作用。

因此，深入研究多微网配电系统的运行特性和保护控制策略，对于实现电力系统的可持续发展具有重要意义。

二、多微网配电系统概述随着可再生能源的快速发展和分布式发电技术的日益成熟，多微网配电系统逐渐成为了现代电力系统的重要组成部分。

多微网配电系统由多个微电网组成，每个微电网都可以独立运行，也可以与主网或其他微电网进行互联。

这种系统结构不仅提高了电力系统的灵活性和可靠性，还有助于实现可再生能源的大规模接入和高效利用。

多微网配电系统的主要特点包括：一是灵活性高，每个微电网可以根据实际需求独立运行或并网运行；二是可靠性强，当一个微电网发生故障时，其他微电网可以迅速接管负荷，保证电力系统的稳定运行；三是可再生能源接入方便，微电网可以接入风能、太阳能等多种可再生能源，提高电力系统的清洁度和可持续性。

电力系统中的多智能体协调控制方法多智能体系统是指由多个相互连接和协同工作的独立智能体构成的系统。

在电力系统中，多智能体系统的应用变得越来越广泛。

多智能体协调控制方法在电力系统中具有重要的意义。

本文将探讨电力系统中多智能体协调控制方法的应用和优势。

一、多智能体系统在电力系统中的应用现代电力系统由多个不同的子系统组成，包括发电系统、传输系统和配电系统。

这些子系统之间需要高效的协调和控制，以保证电力系统的可靠和稳定运行。

传统的集中式控制方式已经无法满足电力系统的要求，因此多智能体系统被引入到电力系统中。

多智能体系统在电力系统中的应用主要有以下几个方面：1. 能源管理：通过多智能体系统，可以对电力系统中的能源进行有效的管理和调度。

智能体可以根据电力系统的负荷情况和能源供给情况，实现对能源的优化分配和调度，以提高电力系统的效益和资源利用率。

2. 电力负荷控制：电力负荷是电力系统的核心，多智能体系统可以通过协调各个负荷之间的相互作用，实现对电力负荷的控制和调节。

这样可以平衡电力系统的供需关系，提高系统的可靠性和稳定性。

3. 故障诊断和恢复：当电力系统发生故障时，多智能体系统可以通过分布式的方式进行故障诊断和恢复。

智能体可以自主地检测和判断故障的位置和原因，并采取相应的措施进行修复，以最小化故障对电力系统的影响。

4. 能源交易：电力系统中存在着多个能源提供商和消费者，多智能体系统可以通过智能化的能源交易机制，实现能源的自由买卖和合理定价。

这样可以提高电力市场的公平性和透明度，促进能源的有效分配。

二、多智能体协调控制方法的优势多智能体协调控制方法相比传统的集中式控制方法具有以下几个优势：1. 高效性：多智能体系统可以通过并行处理和分布式计算的方式，实现对电力系统的快速响应和高效控制。

相比传统的集中式控制方法，多智能体系统可以更快地对电力系统的变化进行感知和响应。

2. 可扩展性：多智能体系统可以根据电力系统的规模和复杂程度进行灵活调整和扩展。

智能电网中的多能互联与协同控制技术摘要：随着能源需求的不断增长以及能源结构的不断变化，智能电网作为未来能源系统的核心已受到广泛关注。

在智能电网中，多能互联与协同控制技术成为了关键的研究方向，旨在实现能源的高效调度、优化管理以及实现各种能源资源的互联共享。

旨在探讨智能电网中的多能互联与协同控制技术，分析其方法和取得的结果，为智能电网的建设与发展提供理论支持和技术指导。

关键词：智能电网，多能互联，协同控制，能源调度引言：近年来，全球范围内不断增长的能源需求和日益严峻的环境问题促使能源体系向着清洁、高效、可持续的方向发展。

智能电网作为实现这一目标的重要途径之一，将传统电力系统与先进通信、信息技术相融合，实现了能源的智能化管理和优化调度。

然而，随着可再生能源、分布式能源和储能技术的快速发展，电力系统结构变得更加复杂多样，传统的单一能源模式已经无法满足多样化的能源供应与需求。

因此，多能互联与协同控制技术的研究和应用变得尤为重要。

在智能电网中，多能互联与协同控制技术旨在实现不同能源资源之间的高效整合与协同运行。

通过实时监测各种能源节点的状态和产出，系统可以动态调整能源分配和传输策略，以最大程度地提高能源利用率。

这不仅有助于降低能源消耗和碳排放，还可以提升电网的稳定性和可靠性。

然而，要实现多能互联与协同控制并不简单，需要涉及复杂的数据处理、通信协议、优化算法等技术手段。

方法：数据采集与传输：多能互联与协同控制的基础是准确的数据采集和传输。

各种能源节点如太阳能板、风力发电机、储能装置等都需要实时监测其产能和状态。

传感器网络和物联网技术被广泛应用于数据采集，将分散的能源数据汇集到智能电网的中央控制系统。

高效的数据传输协议确保数据的及时性和可靠性，为后续的能源调度和控制提供支持。

能源资源调度与优化：能源资源的多样性和不确定性使得能源调度成为一项复杂任务。

优化算法在多能互联中发挥重要作用，通过分析历史数据、实时监测信息和用户需求，实现对能源的合理分配和调度。