基于multiagent的分布式发电系统监控方案

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1、，1548一中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集基于Multi—Agent的分布式发电系统监控方案姜国涛，贾清泉，袁野，赵文静，董海燕，朱庆军(燕山大学电％x-ca学院，河北，秦皇岛066004)摘要：针对目前多代理技术在分布式发电中的应用主要集中于协调市场交易、对能量进行管理的方面，作者提出了一种基于多智能体(Multi—Agent)技术的分布式发电系统监控方案。这种监控系统能够嵌入各种控制性能而无需管理者经常出现，能够实时安全监控与保护，满足了微网分散控制的需要，文中给出了该监控系统体系结构与基本的工

2、作原理关键词：分布式发电；微电网；Agent；MAS0引言随着分布式人工智能(DAI)技术的广泛应用，作为DAI的一个主要分支．多代理系统(MAS)已经引起电力系统有关研究人员的重视。分布式人工智能的研究有两个分支：分布式问题求解(DPS，DistributedProblemSolving)和多代理系统0VIAS，Mulit．agentSystem)。分布式问题求解(DPS)是将一个特殊问题在多个合作的、知识共享的模块或结点之间划分求解，而多代理系统(MAS)主要是研究一组自治的、多个智能Agent之间行为的协调。其性能明显优

3、于传统的AJ，也优于单一的Agent行为，适用于解决传统AJ和单一Agent所无法解决的复杂问题。微电网由一些分布式发电系统、储能系统和负载构成，通过电网控制中心进行控制和管理，能实现热电联产，是独立的系统网络。网内微源的功率一般小于10MW。每个DG均由电力电子技术提供所需要的控制和接口。微源(如微型涡轮发电机，燃料电池，及可再生能源)与用户直接挂钩，安装在用户区域。微电网内有多根配电线和负载群。每根配电线有多个断路器，网内潮流控制器和电压控制器给电源提供控制信号，调节配电线潮流和母线电压，使其处在能量管理器要求的水平。隔离

4、装置实现电网和微电网间的连接和隔离。微电源(或DG)均通过电力电子装置与系统相连接，为当地负载提供电力及电压支撑。在正常工作模式下，微电网与公共系统(STS)在公共连接点通过固态转换开关相连；当系统出现故障时，通过固态转换开关进行高速隔离。一旦隔离，分布式发电系统成为唯一的电源，因此DG必须能调节负载电压，提供不问断电源，并按预先确定的DG功率进行分配，在微电网内分担负载；当故障清除后，微电网需要与公用电网重新同步，由STS重新接通，并平滑返回系统，实。现正常的并网运行⋯。分布式发电和微电网具有3个独特功能：分布式发电控制、能

5、源管理及电网保护。分布式发电和微电网利用分布式发电控制器进行有功和无功的控制。当网压出现不平衡或负载变化时，与DG藕合的功率和电压控制器能快速响应，无需与上级系统通信。能源管理器为每个分布式发电控制器设定工作点(功率和电压工作点)，提供运行控制功能，其响应时间以分钟计算【2J。Agent的自治性，反应能力。自发行为等特点很好满足了微电网分散控制的需要1Multi—agentSystem的概述1．1概念Multi—agentSystem是指多代理系统，它是由多个智能Agent组成的群体。而Agent是指处在某个环境中的计算机系统

6、，该系统有能力在这个环境中自主行动以实现其目标，普遍被人接受的概念是：“一个能在特定环境下连续、自发地实现功能，并与相关代理和进程相联系的硬件或软件系统”1．2多代理系统的特性智能Agent_般具备以下四种基本特性：(1)自治性：Agent的运行不受人或其它Agent的直接干涉，它不同于普通的程序那样完全由外界控制其执行，也不应当象对象那样，其内部定义的方法可da#t-界调用，Agent对自己的内部状态和动作有一定的控制权。(2)社会性：Agent可以通过某种语言(盘IaKQML语言)实现与外部环境中的其它Agen湘互通信、相

7、互协调的能力。(3)反应性：AgentJ委备能感知环境、及时作出反应并影响环境的能力。(4)适应性：Agent)5if具有开放的性质，能够在推理活动中逐步适应环境，扩充、限制或修正自身的局部知识状态，并在适当的时机不断实现其目标f31。对多代理系统(MAS)来说，它是由多个智能Agent组成的系统，多个Agent之间可以通过一定的通信机制来实现其协调的作用，所以把它应用在微电网分散控制与保护之间的配合及协调上是切实可行的，建立—个能嵌入各种控制性能但又无需管理者经常出现的系统141。2基于MAS的分布式集成智能控制系统本文意在

8、建立一个基于MAS的分布式集成智能控制系统，控制系统的基本结构如图l所示。根据控制区域分为多个MAS部分，多个M_AS部分相互协调与合作，完成整体优化和诊断目标。在每个MAS内部可分为控制MAS、人机接H．人T智能在电力系统中的应用．，1549．．121MAS和仿真优化MAS