基于多智能体的风电场自动发电控制研究

摘要

风能取之不尽，用之不竭，作为一种清洁能源在未来能源结构中扮演着重要的角色。然而，由于风能具有很强的随机性和波动性，风电场难以制定合理的发电计划，电力调度部门难以对风电场进行合理调度，大规模风电并网对电网的安全稳定运行形成严重挑战。考虑到在电网限功率约束条件下，风电场必须控制其输出功率，如何控制各台风力发电机组的输出功率成为风电场运行人员需要解决的问题。多Agent技术由于其分布式特性在能量协调控制方面具有独特的优势。为此，本文提出一种基于多Agent协作的风电场功率控制模型。论文主要工作内容如下:
　　首先，介绍风电机组有功功率调节过程、分析了风电场集中功率控制模型及其不足之处、归纳了风电场功率控制目标。然后介绍Agent的相关概念以及MAS，分析了MAS与风电场功率控制结合的可行性，并提出具体的实施步骤。
　　接着，采用分层思想，提出一种基于MAS的风电场功率控制模型，首先将风力发电机组抽象为风机Agent，对具有共同功率控制特性的风机Agent定义了一个管理Agent。然后提出一种多时间尺度的风电机组分类方法，根据风电场内各机组实时运行信息及未来两个功率预测周期各机组预测功率的不同对机组进行分类处理，将机组共分为10类，基于机组分类确定了管理Agent的种类，再通过协调Agent协调各管理Agent的功率变化。最后通过定义各Agent的基本功能以及Agent通信协作机制最终实现风电场功率控制模式从集中式管理到分布式协调的转变。
　　最后，基于JADE平台开发多Agent系统，模拟MAS中各Agent协作过程，通过算例对比，验证本文提出基于MAS风电场功率控制模型的可行性与先进性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 风电发展现状

1．2 课题研究背景

1．2．1 风电场功率控制研究现状

1．2．2 分布式系统MAS研究现状

1．3 本文研究内容

第2章 风电场有功功率控制及MAS

2．1 引言

2．2 风电场功率控制

2．2．1 风电机组功率控制系统

2．2．2 集中功率分配模型

2．3 风电场功率控制评价指标

2．3．1 功率偏差指标

2．3．2 功率指令波动指标

2．3．3 启停指标

2．4 多Agent系统

2．4．1 Agent定义及特征

2．4．2 Agent内部结构

2．4．3 多Agent组织结构

2．4．4 多Agent协作机制

2．5 MAS与风电场功率控制

2．6 小结

第3章 基于MAS风电场功率控制模型

3．1 引言

3．2 基于MAS风电场功率控制模型

3．2．1 基于MAS风电场功率控制模型

3．2．2 风电场机组分类模型

3．2．3 GA功率调节能力分析

3．3 GA功率协调机制

3．3．1 CA实现GA协作

3．3．2 CA降功率协调机制

3．3．2 CA升功率协调机制

3．4 小结

第4章 JADE平台建立MAS协作模型

4．1 引言

4．2 FIPA规范和JADE平台

4．2．1 FIPA及FIPA规范

4．2．2 JADE平台

4．3 JADE平台开发MAS系统

4．4 算例分析

4．4．1 功率偏差指标

4．4．2 功率指令波动指标

4．3 小结

第五章 结论与展望

5．1 结论

5．2 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