基于MAS的多时间尺度微电网电压无功控制方法研究

摘要

微电网的稳定运行离不开一系列关键技术的支撑，过去关于微电网的供电可靠性和电能质量方面的研究主要集中于调节微电源输出的有功功率以维持系统频率的稳定性，而电压同样作为衡量电能质量一项重要的指标，调压稳定性方面的研究也逐渐成为微电网技术领域的热点课题之一。微电网的电压调节既要达到局部节点电压恢复及时有效性的要求，也要纵观全局实现整个微电网全局无功优化经济性的目标。本文围绕不同控制范围、不同层次的需求的微电网电压稳定方法展开研究，主要创新工作如下:
　　1、建立了三级电压无功控制模式，本文提出了一种多时间尺度的微电网电压无功控制方法。首先，在经济性和节点电压稳定性的双重目标下，针对微电网全局范围内的微电源制定无功出力的优化调度计划。然后，根据微电网的结构及运行特性划分电压无功控制的区域，各区域电压无功控制器在实时运行过程中计算本区域内微电源的无功出力的调整量，使负荷节点电压能够适应可再生能源和负荷无功功率的随机波动。最后，通过对微电源的底层控制以保证区域电压无功控制器下发的指令能够顺利实施，最终实现负荷节点电压的恢复。
　　2、为了实现上述多时间尺度的电压无功控制方法，本文利用多代理(Multi-Agent System，MAS)技术，构建了电压无功三级控制的MAS模型以实现微电网不同层次的电压控制目标，并给出了衡量各个微电源无功资源价值的“电压质量满意度因子”和“无功价格因子”作为微电源Agent的协作依据。
　　3、针对微网系统负荷与可再生能源出力的随机波动、线路阻抗参数的不确定性以及微电网结构的灵活多变等复杂背景，为了增强区域电压无功控制器对于微网系统结构及其参数动态变化的适应能力，本文将智能算法Q学习引入二级电压无功控制中，实现各个控制区域的电压自适应控制。
　　4、针对所提出的多时间尺度的电压无功控制的MAS模型，在C++ Builder中搭建的包括不同微电源设备的底层Agent与具有区域电压控制和无功全局优化功能的上层Agent的微电网混合能量管理平台中，验证了在可再生能源发电单元出力及负荷波动的条件下，所提出的多时间尺度的电压无功控制方法有效抑制了负荷节点和微电网母线电压的波动。

目录

声明

致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究背景与意义

1．2 相关课题国内外研究现状

1．2．1 微电网电压无功控制研究现状

1．2．2 人工智能在微电网电压无功控制研究现状

1．3 论文的研究内容

第二章 基于不同时间尺度的微电网的电压无功控制方法

2．1 微电网典型结构及控制区域划分

2．2 微电网多时间尺度电压无功控制方法

2．2．1 一级电压无功控制

2．2．2 二级电压无功控制

2．2．3 三级电压无功控制

2．3 微电网电压无功控制方法的MAS结构

第三章 微电网全局电压无功优化控制

3．1 微电源模型及其节点类型的划分

3．1．1 风力发电系统

3．1．2 光伏发电系统

3．1．3 燃料电池

3．1．4 蓄电池

3．1．5 微型燃气轮机

3．2 无功功率的优化调度模型

3．2．1 目标函数

3．2．2 约束条件

第四章 基于Q学习的微电网电压无功分区协调控制方法

4．1 Q学习算法

4．1．1 Q学习算法的基本概念

4．1．2 Q学习算法的数学模型

4．2 基于Q学习算法的电压无功控制器的设计

4．2．1 输入与输出参数设计

4．2．2 基于Q学习的电压无功协调控制算法步骤

4．3 无功功率调整量的优化分配

4．3．1 无功功率分配的运算模型

4．3．2 粒子群算法求解

第五章 仿真平台与仿真实验

5．1 基于MAS的混合式能量管理平台

5．2 仿真实验

5．2．1 微电网拓扑及其配置参数

5．2．2 仿真实验结果

第六章 总结与展望

6．1 本文主要研究结论

6．2 下一步工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况