多Agent技术在电力系统无功电压优化中的应用.pdf

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1、／一应用技多Agent技术在电力系统无功电压优化中的应用张谦，黄安平(华南理工大学电力学院，广东广州510640)摘要：多Agent技术是分布式人工智能的一个分支，具有很好的自适应性，能使逻辑上或物理上分散的系统并行、协调地求解问题。这种特性为电力系统无功优化的低效和数据冗余等问题提供了很好的解决思路。介绍了多Agent系统的基本原理和技术特点，以及基于MAS的分层分布式无功优化控制系统，并综述了其在电力系统电压无功优化中的应用，探讨了该技术应用于无功电压优化控制的几点思路和一些需要深人研究的问题，为以后多Agent技术在其

2、中的进一步研究提供了理论参考。关键词：电力系统；多Agent系统；分层分布式；无功优化中图分类号：TM734文献标识码：A文章编号：1009—9492(2011)10—0093—05ApplicationsofMulti-AgentTechnologyinOptimalControlofReactivePower／VoltageZHANGQian．HUANGAn—ping(CollegeofElectricPower，SouthChinaUniversityofTechnology，Guangzhou510640，China

3、)Abstract：Multi—Agenttechnologyisabranchofdistributedartificialintelligence．Ithasagoodadaptability．anditcanmakethedis—tfibutedsystemFunwelleasily．Thisfeatureprovidesagoodideaforproblemofinefficientanddataredundancyofpowersystemreactivepoweroptimization．Thebasicprin

4、ciplesandtechnicalfeaturesofmulti—Agentsystemaredescribedinthispaper．AndtheMAS-basedhi—erarchiealdistributedreactivepoweroptimizationcontrolsystemisalsointroduced．Theapplicationsandthefurtherstudyingworksofmul—ti-Agentsysteminreactivepoweroptimizationayeschemed．Fin

5、ally，togiveareferencetotheoreticalprogressinfuturethekeypointstobepaidattentiontoareproposedwhentheMASisappliedtotheoreticalresearch．Keywords：powersystem；multi—agentsystem(MAS)；hierarchicalanddistributed；reactivepoweroptimization1引言电压紧急控制]、电力市场等方面得到了较电压无功控制是保证电力系统安

6、全、经济运好的应用。随着电网规模的不断扩大，集中式无行的有效手段．随着电力系统自动化程度的不断功电压优化系统已经不能满足实时性和可靠性的提高。电压无功实时优化控制愈来愈受到重视，要求．因此多Agent系统在无功电压优化方面的由于电力系统无功优化规模的不断扩大。复杂程应用受到电力界的广泛关注。基于多Agent技术度进一步提高，电能质量问题以及电力市场的引的无功优化控制系统较以往的控制系统，更适应入，使得电压无功优化问题日益重要。Agent与动态变化的运行状况，更加具有可靠性．更具有多Agent系统(Multi—AgentSys

7、tem，MAS)是分实时性和可扩展性。自动电压控制系统(Auto．布式人工智能(DAI)的一门新技术，它能使逻maticVoltageControl—AVC)是智能电网_6的辑上和物理上分散的系统并行、协调地实现问题重要内容之一，无论在什么情形下．电网都能自求解。这些特性非常符合电力系统地理上分布、动快速准确地进行自控。多Agent技术的特点显控制上分散的特点，为电力系统无功优化的低效示了它在解决全局无功优化问题的优越性，将极和数据冗余等问题提供了很好的解决思路。多A．大地丰富AVC的控制策略和推动AVC系统的发gent系统

8、更适合于动态、分布、开放式的环境，展，从而为实现智能电网提供了技术保证。其已在电力系统电网调度[1]、继电保护[2]、二次本文介绍了多Agent系统的基本原理和技术收稿日期：201l—o4—28技术特点．以及基于MAS的分层分布式无功优化控制知子系统高，以便对环境中出现的重要事件做出系统．