基于多智能体和元胞自动机的多微网协调控制研究

摘要

在当前情况下，关于微电网电压和频率控制方面的探索在世界各国正如火如荼地开展着。在以后的发展中，由多个可以提供电能的子微电网组成的大型多微网配电系统的应用将具有很强的竞争力，这对微电网的功率和电压控制提出更高的要求。虽然目前国内外许多学者已进行了一些研究，但对于微电网功率控制方面的研究仍然是一个瓶颈。各种微源在微电网中输入输出功率和电压不稳定，因此提出有效的功率、电压控制方法尤为重要。本论文的内容是围绕多微网的功率和电压分布式协调控制问题而展开的。
　　首先，叙述了多微网的基本知识，分析了多微网的研究情况，搭建了初步的多微网架构图，简要介绍了微电网的有功和无功功率的工作特点。多智能体（Multi-Agent System，简称MAS）及元胞自动机（Cellular Automata，简称CA）技术的特性及其在目前的应用情况，并指出其用于电网来监测微电网内部电压频率的变化的可行性。
　　其次，研究了MAS和CA在现实应用中的优缺点，并利用这两种技术构建的基于MAS和CA的双层多微网分布式协调控制模型，详细地阐述了多微网在孤岛模式和并网模式下的功率自趋优控制策略。
　　再次，在算法部分，考虑到多微网系统相比简单的单微电网系统更为复杂，包含的微源的种类也更为多样，MAS中的交互功能不仅通过每个 Agent和周围的环境交换信息来完成，更多的是同一个工作系统中不同 Agent之间的相互影响。本文提出了利用Q学习和利益分配（Profit Sharing，简称PS）算法相结合的混合算法，并使用知识查询及操作语言（Knowledge Query and Manipulation Language，简称KQML）作为通信语言，可以使各Agent进行更为有效的通信。
　　最后，建立了一个基于PSCAD（Power Systems Computer Aided Design，简称PSCAD）的多微网仿真模型，将Q学习和利益分配相结合的混合算法运用于上述基于MAS和CA的双层多微网控制策略，通过仿真，结果表明该控制策略对于多微网的电压/功率调节很有效果。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 微电网的提出

1.3 微电网的国内外研究状况

1.4 本文的主要工作

1.5 本文结构安排

第2章 多微网的组网结构与功率控制

2.1 多微网系统控制结构

2.2 微网运行时的功率特点

2.3 基于δ-P-Q/V-P-Q的下垂优化控制策略

2.4 本章小结

第3章 基于多智能体和元胞自动机的双层多微网分布式协调控制模型

3.1 Agent与MAS基本理论

3.2 CA的基本理论

3.4 基于MAS和CA的双层协调控制模型

3.5 本章小结

第4章 基于多智能体和元胞自动机的双层多微网分布式协调控制策略

4.1 多微网的自趋优控制策略

4.2 CA运行跟踪机制在多微网的应用

4.3 本章小结

第5章 多微网分布式协调控制学习算法

5.1 多微网分布式协调控制算法的选取

5.2 强化学习

5.3 混合型强化学习算法

5.4 KQML通信机制

5.5 本章小结

第6章 算例仿真验证

6.1 多微网系统仿真模型

6.2 算法相关参数设置

6.3 仿真实验及其分析

6.4 本章小结

第7章 结论与展望

7.1 结论

7.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

致谢