下载文档原格式
电力系统EMS下电力市场建模与仿真技术研究电力系统EMS（Energy Management System）是指电力系统内的一组设备、程序和计算机网络，用于管理、监视、控制和优化能源的生产和使用。
在电力系统中，电力市场是一个重要的组成部分，它通过电力交易来满足不同用户的需求。
为了使电力市场更加公平和高效，必须建立合适的市场模型和仿真技术。
电力市场建模是指通过建立数学模型来描述电力市场中各主体的行为和交易，进而分析市场的运行规律和影响因素。
电力市场仿真是指利用计算机模拟电力市场运行的各种情况和结果，以评估和验证各种市场规则和政策，并为市场决策提供支持。
电力市场建模必须从各主体的行为出发，包括发电公司、负荷用户和输电公司。
发电公司主要考虑发电成本和收益，其决策受到发电机组的性能特点、市场需求和电力价格等因素影响。
负荷用户主要考虑用电量和电力价格，并通过电力交易方式购买或出售电力。
输电公司考虑实现输电网的稳定和可靠运行，并维护输电网络的质量和安全。
另外，电力市场中还存在市场监管机构、中介机构和新能源发电企业等主体，它们的行为也需要纳入模型中。
为了更好地描述各主体之间的相互作用，必须采用定量的方法，建立市场博弈模型或市场均衡模型等。
电力市场仿真技术主要包括基于概率方法的蒙特卡洛仿真、基于优化方法的线性规划仿真和基于代理人模型的多智能体仿真等。
其中，蒙特卡洛仿真是一种基于统计学模型的仿真方法，通过对输入参数进行多次随机抽取和计算，反复模拟电力市场的运行情况。
线性规划仿真是一种基于数学规划方法的仿真技术，可以对电力市场的优化问题进行求解，以评估不同交易规则或政策的影响。
代理人模型仿真则是一种基于人工智能和博弈论的仿真方法，可以对电力市场中不同主体之间的策略博弈进行模拟，并研究各因素对市场运行的影响。
电力市场建模和仿真技术已经被广泛应用于电力市场的设计和改革，具有重要的研究和实践意义。
通过模拟电力市场运行，可以评估不同市场规则和政策对市场效率、公平性和可持续性的影响，为市场决策提供科学依据。
智能电网环境下基于Agent的智能调度系统构建摘要：面向对象技术已经不能提供足够的概念和机制建立这样的复杂系统，而分布式人工智能领域的Agent技术不仅为复杂系统提供了新的理念，同时为建立大规模、分布式和具有适应性的软件系统的实现提供了一种全新的途径，是实现智能调度系统较为理想的工具。
关键词：智能电网,Agent,智能调度一基于Agent技术的智能电网构建意义随着电网规模的不断扩大和电力市场改革的逐渐深化，以及智能电网建设的实际需求，致使电网的运行方式更加灵活多变，保证电网安全、优质、经济运行变得越发困难，电网调度问题已经发展成为复杂环境下的决策问题。
过去为了满足特定的需要，电力系统调度中心建立了SCADA、EMS等应用软件，但是很少涉及基于知识系统的综合决策的范畴。
电力系统具有实时性、复杂性、非线性和不确定性，致使系统运行的某些机理至今还不能为人们完全掌握，这决定了电力系统的运行控制需要依赖于多种精确的数值方法和智能算法有机结合，同时要求调度控制系统具有良好的灵活性和可扩展性，新的模型、算法可以很方便的加入系统而不需要大的改动。
二电力系统运行状态的形式化描述与环境交互是Agent协作的起点，环境变化产生Agent需要执行的任务，Agent接受任务后将执行自身规定的动作，并将执行结果返回给环境，使环境得到更新，而新的环境又将触发其它Agent动作，如此循环直到没有Agent需要动作为止，从而实现Agent之间的协作。
因此，对环境进行建模至关重要，是构建多Agent系统的第一步。
具体到电力系统智能调度领域，环境就是对电力系统运行状态的抽象和概括，并给出形式化的描述。
（智能调度系统中的状态树）在电力系统实际运行过程中，五种基本状态之间的转换对应着不同的控制过程。
运行状态从直观的角度刻画了系统，是人类经验与智慧的集中体现，把经验知识进行形式化描述有利于计算机进行推理;对事件与状态的感知和处理，体现了系统的智能化水平。
基于Agent的智能电力系统建模近年来，随着技术的快速发展，智能电力系统越来越成为人们关注和讨论的焦点。
其中，基于Agent的智能电力系统建模是非常重要的一种建模方法。
本文将从以下几个方面进行探讨。
一、 Agent 简介Agent，即代理人，是指一种可以自主感知、自主学习和自主决策的物理或者虚拟实体。
在智能电力系统中，Agent 就是一个可以进行决策和应对外部环境变化的智能体。
Agent 可以模拟人类的决策过程，以最大化系统的性能和效益。
二、 Agent 的应用Agent 能够进行监控和控制电力系统，包括智能电表、智能电网、能源管理系统等。
Agent 可以实时获取系统的运行状态和环境数据，并根据预设目标和规则，进行系统的调节和控制。
Agent 作为系统中的一份子，能够与其他 Agent 相互通信和协作，形成更加智能化和高效的系统。
三、 Agent 建模及建模方式Agent 建模是基于系统思维和人工智能的技术手段，通过对电网网络拓扑结构的抽象建模，实现对电力系统中复杂关系的描述和分析。
Agent 建模主要包括以下几种方式：1. 行为建模：基于 Agent 决策过程的建模，描述 Agent 在不同环境下的行为和应对。
2. 知识建模：基于领域知识的建模，描述 Agent 的知识和对环境的认知。
3. 意识建模：基于 Agent 自我意识的建模，描述 Agent 对自身状态和环境变化的感知。
4. 元模型建模：基于元模型的建模，描述 Agent 在整个系统中的作用和相互关系。
四、 Agent 建模实例以智能电表为例，Agent 建模实例如下：1. 行为建模：Agent 可以根据用户的用电特征和用电需求制定用电计划，比如在用户用电高峰期变化较大时，Agent 可以通过控制电器的开启和关闭，降低用户的用电峰值。
2. 知识建模：Agent 可以学习用户的用电特征和用电需求，同时获取周边天气、经济情况等信息，根据分析结果为用户提供智能用电建议。
“电力市场”课程教学改革探讨作者：蒋云昊来源：《中国电力教育》2013年第02期摘要：“电力市场”是一门新兴综合性交叉学科，仍存在许多问题需要解决，学科本身处于不断探索和发展之中。
“电力市场”课程的内容需要不断深化，教学方式、方法也需要不断改进。
从电力市场改革的必要性和背景出发，根据“电力市场”课程的特点，给出了对深化教学内容、改进教学方法和手段的一些参考性建议，为提高授课效果，增强学生的综合素质提供借鉴。
关键词：电力市场；教学改革；案例；课程网络平台作者简介：蒋云昊（1977-），男，江苏镇江人，南京信息工程大学信息与控制学院，讲师。
（江苏南京 210044）中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）02-0083-02当前，世界各国的电力工业从电力技术到电力体制都进行着重大变革。
[1]电力工业由于其特殊地位，长期以来一直采用垂直一体化经营的垄断模式。
这在电力工业发展初期，曾对社会经济的发展发挥了巨大的推动作用。
随着科技的发展，特别是电力技术的进步，供电能力和可靠性有了极大地提高，而传统的垄断经营模式的弊端逐渐显现出来，引入市场机制势在必行。
电力市场的基本思想是：[2]对垂直一体化经营的电力系统，不同程度地放松或解除管制、引入竞争、提高效率；将发、输、配电部门独立商业化运营，将电能商品用电价来衡量，费用在市场参与者间公平、公正地分摊。
英国和美国等欧美发达国家率先进行了电力市场化改革。
[3]1988年，英国率先开始了电力市场化改革，将原来的国有电力公司分拆成若干区域配电公司、发电公司和输电公司，实行电力联营体模式，实现了电力行业的私有化，并在行业中引入竞争。
随后美国也进行了电力改革，其改革核心是通过放松管制、引入竞争、提高效率、降低电价的方式。
日本则在原有的地区性垄断电力公司基础上，结合自身国情，逐步推进电力市场化改革。
澳大利亚、新西兰等国参考英国模式进行了电力市场化改革。
电力系统下的电力市场设计与仿真第一章前言在电力系统中，电力市场是一个非常重要的概念，它可以将电力供给和需求进行有效地协调，从而实现电力系统的稳定运行。
电力市场的设计与仿真是电力领域中的一个重点研究方向。
本文将着重介绍电力系统下的电力市场设计与仿真的相关内容。
第二章电力市场的基础概念电力市场是指一个由多个电力供应商和需求方组成的市场，在市场上，供应商可以向需求方提供多种电力产品和服务，而需求方则可以根据自己的需求选择相应的电力供应商以及电力产品和服务。
电力市场的基础概念包括电力市场的组成、电力市场的交易方式、电力市场的市场化程度等。
第三章电力市场的设计电力市场的设计是电力市场中的一个重要问题，电力市场的设计需要考虑多种因素，如供需双方的需求、市场规模、交易方式、市场价格等。
电力市场的设计模型有很多种，常用的有基于价格的市场设计模型、基于拍卖的市场设计模型和基于协议的市场设计模型等。
第四章电力市场的仿真电力市场的仿真是电力市场设计的一种重要手段，通过电力市场仿真，可以验证电力市场设计模型的有效性和可行性。
电力市场仿真包括市场模型的构建、市场数据的采集和分析、市场行为的模拟等。
市场仿真可以采用多种仿真工具和技术，如Agent-based仿真、Monte Carlo仿真等。
第五章电力市场的应用电力市场的应用是电力系统中的一项重要工作，它可以帮助电力系统优化能源资源配置、平衡供需关系、提高电力市场效率等。
电力市场的应用涉及到多个领域，如电力交易、电力规划、电力调度等。
在实际应用中，需要充分考虑到市场的实际情况，制定适当的市场策略和管理措施，以实现市场的稳定运行。
第六章电力市场设计与仿真的未来发展电力市场设计与仿真是电力领域中的一个重要研究方向，随着电力市场的逐渐成熟和市场化程度的不断提高，电力市场设计与仿真在未来的发展趋势将更加明显。
我们可以预见，未来的电力市场设计和仿真系统将更加智能化和自适应，可以更好地满足市场参与方的需求和要求。
电力系统的离散事件模型与仿真电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它负责供应电能，确保各个领域的正常运转。
然而，在电力系统中存在着许多复杂的问题和隐患，如电网的运行稳定性、电力设备的损坏以及可能导致事故的故障。
为了解决这些问题，并进一步提高电力系统的可靠性和效率，离散事件模型与仿真技术被引入到电力系统的研究和应用中。
离散事件模型是一种将系统的演化离散化表示的数学模型。
在电力系统中，离散事件模型可以被用来描述系统中发生的离散事件，如发电机的启动和停止、电力线路的开关操作以及负荷的变化等。
通过建立这些事件的模型，我们能够深入了解电力系统中各组成部分之间的相互作用以及事件发生的机制。
一种常见的离散事件模型是基于时序数据的状态转移模型。
在这种模型中，系统的状态变量和事件之间存在明确的关联。
例如，在一个电力系统中，我们可以定义发电机的状态为运行或停止，而发电机启动和停止的事件是由系统操作员的决策触发的。
通过将这些状态和事件建模为离散事件，我们可以模拟和分析系统在不同操作决策下的行为，并研究它们对系统稳定性和运行效率的影响。
除了状态转移模型外，离散事件模型还可以采用其他方法来描述电力系统中的离散事件。
例如，基于Agent的建模方法被广泛应用于电力系统中的市场运营和交易问题。
在这种模型中，电力市场的参与者被建模为独立的决策代理，它们根据各种信息和策略来进行交易和竞争。
通过仿真这些Agent的行为，我们能够研究电力市场中各个参与者之间的互动关系以及市场的运行效应。
仿真是通过计算机模拟系统的行为和输出结果的过程。
在电力系统中，仿真可以用来测试不同的控制策略和操作方法，评估系统的稳定性和可靠性，并预测未来可能发生的事件和故障。
通过仿真，我们可以更好地理解和规划电力系统的运行和发展，提高系统的鲁棒性和适应性。
离散事件模型与仿真技术在电力系统领域的研究和应用是多方面的。
例如，研究人员可以利用这些技术来改进电力系统的故障检测和诊断方法，提高系统的故障容忍能力和恢复能力。
电气工程中的电力系统仿真模型研究与验证分析电力系统在现代社会中扮演着至关重要的角色。
为了确保电力系统的可靠性和稳定性，电力系统仿真模型的研究和验证分析显得尤为重要。
本文将探讨电气工程中的电力系统仿真模型研究与验证分析的背景、方法和应用。
引言电力系统是指由发电厂、输电网、配电网和用户组成的整个供电系统。
随着电力需求的不断增长和电网规模的扩大，电力系统面临着更高的负荷和复杂性。
因此，为了保证电力系统的可靠性和安全性，研究电力系统仿真模型是非常关键的。
1. 电力系统仿真模型的背景电力系统仿真模型是对电力系统的运行过程、参数和性能进行建模和模拟的数学工具。
通过仿真模型，我们可以预测电力系统的动态行为，并评估其稳定性和鲁棒性。
电力系统仿真模型的研究可以追溯到上世纪50年代，当时主要是通过解析方法进行建模和求解。
2. 电力系统仿真模型的方法（1）基于物理模型的仿真基于物理模型的仿真是一种基于电力系统物理方程的建模方法。
通过建立电力系统的节点和支路之间的微分和代数方程，可以描述电力系统的时域行为。
此方法需要精确的电力系统参数和复杂的计算过程。
（2）基于经验模型的仿真基于经验模型的仿真是一种基于历史数据和经验规律的建模方法。
通过从历史运行数据中提取特征，并建立统计模型，可以模拟电力系统的行为。
这种方法的优点是简单快速，但缺点是对历史数据的质量和数量有较高要求。
（3）基于混合模型的仿真基于混合模型的仿真是一种将物理模型和经验模型相结合的建模方法。
通过结合两种模型的优势，可以获得更准确和可靠的仿真结果。
这种方法通常可以通过计算机软件来实现，并具有较高的灵活性和可扩展性。
3. 电力系统仿真模型的验证分析电力系统仿真模型的验证分析是指通过与实际运行数据进行对比和验证，来评估仿真模型的准确性和可靠性。
验证分析通常包括以下步骤：（1）数据采集和整理：从实际电力系统中收集运行数据，并进行预处理和整理，以适应仿真模型的要求。
（2）仿真模型的输入参数设置：根据实际运行数据和用户需求，对仿真模型的输入参数进行合理设置。
2005年2月Power System Technology Feb. 2005 文章编号：1000-3673（2005）04-0076-05 中图分类号：TM73；E911 文献标识码：A 学科代码：790.625基于Agent的电力市场仿真研究综述刘梅招，杨莉，甘德强（浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市 310027）A SURVEY ON AGENT BASED ELECTRICITY MARKET SIMULATIONLIU Mei-zhao，YANG Li，GAN De-qiang（School of Electrical Engineering，Zhejiang University，Hangzhou 310027，Zhejiang Province，China）ABSTRACT: Power system under electricity market environment is a large scale, non-linear and complicated system which is characterized by complicated hierarchy and decentralized decision-making. Traditional modeling and simulation approaches for power system can hardly analyze the intricate relations in markets. Because Agent technology is suitable to open and distributed dynamic system, so the modeling and simulation based on Agents become effective tool for modeling complicated system. Here, the study results of agent based market simulation, learning algorithm, market rules and the simulation of market participators were summarized. Furthermore, the development trend of Agent based market simulation theory and methods was proposed.KEY WORDS:Intelligent agent；Electricity market；Complicated system；Learning; Market simulation摘要：电力市场环境下的电力系统是具有规模大、结构和层次复杂、分散决策以及非线性等特点的复杂系统。
传统电力系统建模仿真工具已经难以分析市场中错综复杂的关系。
由于Agent技术适用于开放的、分布式的动态系统，采用Agent 技术建模仿真已成为复杂系统建模的有效工具。
作者对近年来Agent市场仿真的基本模型、学习算法、市场规则、市场参与者仿真等问题的研究成果进行了综述，并对有潜能的发展方向进行了讨论。
关键词：智能Agent；电力市场；复杂系统；学习算法；市场仿真 1 引言电力市场是一个开放的、动态的环境，各市场参与者间相互独立又相互影响。
随着区域互联电网的形成，市场环境下的电力系统成为具有规模大、结构和层次复杂以及非线性等特点的复杂系统。
传统的基于统一决策的电力系统仿真工具，已难以适 应以分散决策为基本特征的复杂电力系统。
多Agent技术适用于分布、开放的复杂系统和动态环境问题[1,2]，所以采用多Agent技术来仿真电力市场是一种颇为值得尝试的方法。
2 Agent仿真2.1 概述Agent 系统是一个应用广泛的研究领域，它吸取了计算机科学、经济学、社会科学等多领域的内容，目前并不存在一个被普遍接受的Agent的定义。
在经济领域可认为Agent是在一定的环境下能独立自主地运行、作用于自身生成的环境也受到外部环境的影响，并能不断地从环境中获取知识以提高自身能力来取得自身最大利益的的智能实体。
本文中的Agent是指软件智能体，代表自利的、有限理性的市场成员。
每个Agent有多个职能主体，每个职能主体通常有自己的知识库、推理机、用户界面、通讯模块、事件处理模块和学习模块，基本结构如图1所示。
来自外界的数据输入图1智能Agent结构Fig.1 The structure of intelligent agent有限理性的Agents处于动态的、具有不完全信息的竞争市场中，它实时获取外界变化的信息，并及时调整自己的策略，追求自身利益最大化。
其中，“信念”是指其对自身状态和市场环境的认识，当接收到外界（环境或其它Agent）的新信息时，Agent基金项目：浙江省自然科学基金青年人才培养项目（R503198）。
可以更新自己的信念。
“愿望”通常是Agent希望达到的自身利益最大化的状态。
“规划”是Agent的知识库，其中存储了一些预先设计的策略。
“意图”描述了Agent为达到自身目标而计划采取的策略有序集，在Agent的动作过程中可能会由于环境的改变而采取新的策略。
“解释器”则负责对Agent进行控制，以达到各Agent追求各自利益最大化的均衡结果。
智能Agent一般具有以下特性：（1）自治性（autonomy）：Agent运行时不直接由人或者其它的物控制，它对自己的经济目标和内部决策手段有一定的控制权。
（2）社会能力（social ability）或称可通信性（communicability）：Agent能够通过某种主体通信语言与其他主体进行信息交换。
（3）反应能力（reactivity）：Agent能感知它们所处的市场环境，可以通过行为改变环境，并适时地根据环境所发生的变化调整策略。
（4）自发行为（pro-activeness）：主体感知市场竞争规则和竞争对手策略的变化，自发采取追求自身利益最大化的行为。
电力市场是开放的、有高度动态的、不确定的复杂环境，彼此间关系复杂。
基于Agent 的市场仿真的基本思想是通过模拟现实世界，将复杂系统划分为与之相应的多个Agent，当市场参与者将各自的目标下达给一个Agent后，这个多Agent系统能够自动完成交易。
不同的市场成员探索、利用环境，建立独自的知识库，有独立的经济目标并分散决策，Agent的自治性能够很好地描述这种独立性；而市场参与者又相互依赖相互影响，因为他们在资源和容量有限的公共环境中，寻求各自个体利益最大。
多Agent系统的交互、协作或协调正好可以描述它们通过计算机系统进行交易时的复杂行为。
多Agent仿真主要用于表现个体有复杂的、不同的行为并存在交互的情况，对交互过程中的紧急情况进行全局分析，它是电力市场仿真的有效工具。
本文将在近期文献的基础上进行简要综述，介绍基于Agent的电力市场仿真的基本原理和研究现状，并对存在的问题和发展方向进行讨论。
由于这是一个新的快速发展的领域，新的文献不断涌现，有些文献可能未被引用，但这不表示这些文献不重要。
2.2 基于Agent电力市场仿真的研究现状电力市场环境下，电力系统是一个复杂的自适应系统。
国外进行复杂科学研究的主要机构Santa Fe Institute认为，由于适应性行为导致了系统的复杂性。
基于多Agent的电力市场建模仿真方法是在复杂自适应系统理论指导下，结合自动机网络模型和计算机仿真技术来研究复杂系统的一种有效方法[3,4]。
2.3 仿真的基本模型基于Agent的电力市场仿真首先把握电力系统的层次结构和可能的全局行为，然后对局部建模，描述局部的属性与规则。
图2为电力市场仿真的基本框图。
图2基于Agent电力市场仿真结构框图Fig. 2 Structural diagram of agent-basedelectricity market simulation仿真平台包括多个Agent、市场、市场清算机制以及各Agent不断加强的学习行为。
其中，多个Agent 包括发电公司、售电公司、独立系统调度、输电公司以及交易者等市场成员[5]。
和以往电力市场仿真工具不同的是，基于Agent的仿真能够描述市场参与者各自独立的目标和决策规则，模拟各个Agent结合以往的经验和变化的环境，动态调整策略的过程。
模拟市场营运过程的仿真在时间上可包含多个阶段，即实时市场、日前市场、月度市场、年度市场等。
设计仿真模型首先需根据问题背景、目的等选择采用Agent描述的市场参与者，例如在研究需求无弹性市场中发电商的报价轨迹时，可能无需以Agent来描述消费者；但如需求有弹性，如存在可中断负荷、峰谷电价等情况下，则需要考虑描述消费者对电价的反应。
其次对市场参与者决策、学习以及与其他参与者相互作用的规则建立模型，赋予相应的Agent。
基于Agent的仿真模型一方面需要体现市场的经济特性——包括市场类型和市场规则，如竞价机制、双边合同规则、事故处理规则、公共信息披露等，另一方面还需要包含传统的电力系统特征，如发电机、输电线路的运行约束等。
因此，对市场规则、市场结构或者系统运行状态进行仿真，分析相应Agent行为的变化轨迹，就能够预测市场规则的效果或对市场现象作出解释。
文献[6]对多个时间阶段的决策问题进行了仿真，特别详细描述了日前市场各个Agent的决策行78 Power System Technology Vol.29 No.4为、学习能力或市场功能。
文献[7]研究了发电商、售电商在英国实施新的电力交易机制（New Electricity Trading Arrangement，NETA）后的双边合同、平衡市场中的策略，并对市场性能进行了预测。
文献[8]介绍了模拟竞争性电力市场的多Agent 系统（a Multi-Agent System That Simulates Competitive Electricity Markets，MASCEM），检测了市场规则和参与者的行为。
2.4 学习算法的仿真Agent具有在线学习的能力，且其学习过程是不断加强的[9-11]，该技术已经取得广泛的应用[12-14]，“深蓝”国际象棋机器人即是一个典型的例子。
企业的经营者和工人在生产过程中，通过学习不断积累经验，使单位产出的劳动需求和资本需求随着生产量的增加而降低，在微观经济学中以学习曲线刻画成本的动态变化过程[15]。
电力系统中已运用Agent的学习能力研究电压无功优化控制[16]、电网安全控制[17]、协调紧急控制[18]以及负荷预测[19]等问题。
