基于多智能体调节成本一致性的多区域协同供热调度方法

摘要

本发明公开了一种基于多智能体调节成本一致性的多区域协同供热调度方法，包括：采用机理建模和数据辨识方法建立多区域协同供热系统数字孪生模型；所述多区域协同供热系统中由一个区域负责跟踪供热总调度指令，每个区域与相邻区域进行信息交流；将所述多区域协同供热系统设置为相应的智能体，建立多智能体系统的一致性协同通信拓扑图；建立多区域协同供热系统低碳经济调度模型；在总负荷需求变化导致供热输出功率变化时，采用多智能体一致性算法求解所述多区域协同供热系统低碳经济调度模型，获得最优的增量成本和供热输出功率；本发明采用多智能体一致性算法实现了功率最优分配，保证多区域协同供热系统的低碳经济运行。

说明书

技术领域

本发明属于智慧供热技术领域，具体涉及一种基于多智能体调节成本一致性的多区域协同供热调度方法。

背景技术

随着区域间供热系统的互联不断加强，智慧供热系统呈现向复杂耦合方向发展的趋势。由于多区域互联有利于资源在全网中的配置，因此实现多区域的协调合作，提升系统的可靠性成为国内外供热系统的发展趋势。

多智能体系统的功能结构和行为特性是基于智能体和智能体之间的互解、合作、协调、通讯、调度、控制和管理去表达的。多智能体的系统不仅拥有分布性、自主性、协调性的三个特性，并且还具有着学习能力、自组织能力、推理的能力。在解决实际应用问题时，若使用多智能体系统的方法。不仅可以大大提高问题求解效率，而且还具有很高的可靠性和鲁棒性。

然而，理想中供热系统安全稳定的运行需要网络结构固定，网络拓扑变化少，但实际情况下，多区域协同供热系统是个动态变化的网络，会因为负荷变化，故障等原因使得供热网络的拓扑结构改变，如何在负荷变化且满足系统约束的时候，为多区域协同供热寻找最优调度方案以尽量减少成本，实现多区域协同供热系统的低碳经济调度是目前急需解决的问题。

基于上述技术问题，需要设计一种新的基于多智能体调节成本一致性的多区域协同供热调度方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足，提供一种基于多智能体调节成本一致性的多区域协同供热调度方法。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：

本发明提供了一种基于多智能体调节成本一致性的多区域协同供热调度方法，它包括：

步骤S1、采用机理建模和数据辨识方法建立多区域协同供热系统数字孪生模型；所述多区域协同供热系统中由一个区域负责跟踪供热总调度指令，每个区域与相邻区域进行信息交流；

步骤S2、将所述多区域协同供热系统设置为相应的智能体，建立多智能体系统的一致性协同通信拓扑图；

步骤S3、建立多区域协同供热系统低碳经济调度模型；

步骤S4、在总负荷需求变化导致供热输出功率变化时，基于多区域协同供热系统数字孪生模型和采用多智能体一致性算法求解所述多区域协同供热系统低碳经济调度模型，获得最优的增量成本和供热输出功率；以及基于多区域协同供热系统数字孪生模型对所述最优的增量成本和供热输出功率进行可行性验证。

进一步，所述步骤S1中，采用机理建模和数据辨识方法建立多区域协同供热系统数字孪生模型，具体包括：

步骤S101、构建多区域协同供热系统虚拟实体，包括：

构建物理设备实体模型、行为模型和规则模型；首先通过构建多区域协同供热系统的结构机理模型，并导入可视化平台，添加设备物理属性；然后基于多区域协同供热系统热力学基本理论构建行为模型，建立具有交互功能和模拟真实操作环境的多区域协同供热系统虚拟仿真系统；最后建立虚拟实体的规则模型制定虚拟实体的控制策略；

步骤S102、进行多区域协同供热系统虚实数据连接，包括：

首先布置多区域协同供热系统物理设备上的传感器检测点，通过物联网技术采集多区域协同供热系统物理设备的实际运行数据，以及在虚拟设备上设置对应检测点，采集相应位置的仿真数据；

然后通过调用采集的实际运行数据驱动虚拟空间中的对应模型，与多区域协同供热系统虚拟设备形成的仿真数据建立映射关系，形成多区域协同供热系统作业策略；

最后通过不断迭代和优化数据采集控制过程，实现物理实体与虚拟空间实时数据的连接与动态交互，完成多区域协同供热系统数字孪生模型的建立；

步骤S103、对数字孪生模型进行辨识，包括：

将多区域协同供热系统设备的多工况实时运行数据接入已建立的数字孪生模型中，采用反向辨识方法对数字孪生模型的仿真结果进行自适应辨识修正，获得辨识修正后的多区域协同供热系统数字孪生模型。

进一步，所述步骤S2中，将所述多区域协同供热系统设置为相应的智能体，建立多智能体系统的一致性协同通信拓扑图，具体包括：

依据多区域协同供热系统的数字孪生模型，确定智能体系统集合为 x＝{x

将多智能体的通信拓扑描述为图G＝(V,E，A)；其中，智能体集合 V＝{v

通过权重邻接矩阵A、对角矩阵D和拉普拉斯矩阵L描述通信连接关系；其中，

进一步，步骤S3中，建立多区域协同供热系统低碳经济调度模型，具体包括：

设置每个区域供热机组的供热成本C

设置多区域协同供热系统低碳经济调度的目标函数，表示为：

其中，a

设置多区域协同供热系统的约束条件，所述多区域协同供热系统的约束条件至少包括：功率平衡约束、电力平衡约束、热力平衡约束和供热机组容量约束。

进一步，所述步骤S4中，在总负荷需求变化导致供热输出功率变化时，采用多智能体一致性算法求解所述多区域协同供热系统低碳经济调度模型，获得最优的增量成本和供热输出功率，具体包括：

采用拉格朗日乘子法将多区域协同供热系统低碳经济调度模型转化为：

其中，将负荷需求P

对ΔP

λ-β

计算所有区域供热输出功率变化的总和，表示为：

计算最优增量成本，表示为：

设置每个智能体的增量成本λ和允许的功率差值σ，对每个智能体运用一致性算法，进行一致性计算获得每个智能体在增量成本下的输出功率P

判断P

计算功率偏差

进一步，所述对每个智能体运用一致性算法，进行一致性计算包括：

在多区域协同供热系统中建立领导者智能体和跟随者智能体的动态模型：

其中，A、B为常数矩阵；x

计算每个供热区域的增量成本，表示为：

跟随者一致性更新过程表示为：

领导者一致性更新过程引入了功率偏差量，表示为：

其中，

结合各区域供热系统的出力约束，一致性更新过程表示为：

其中，λ

进一步，所述输出功率P

进一步，所述步骤S2中的各智能体之间包括多条通信信道，当部分通信线路故障时，各智能体信息互补，供热系统调度性能仍保持当前情况最优。

本发明的有益效果是：

本发明通过设置多区域协同供热调度多智能体，并基于图论建立多智能体的通信网络拓扑模型，建立多区域协同供热系统低碳经济调度模型，建立区域增量成本的一致性算法，采用多智能体系统的领导者与跟随者分布式一致性算法求解多区域协同供热系统低碳经济调度模型，针对系统响应功率进行最优调度，实现了区域的即插即用，多智能体间的实时信息交互保证了算法的收敛速度和鲁棒性，多区域协同供热系统功率优化调度效果更好，实现了功率最优分配，保证系统的低碳经济运行。

其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种基于多智能体调节成本一致性的多区域协同供热调度方法流程图；

图2为本发明多区域一致性协同调度框架示意图；

图3为本发明供热系统分区模型示意图；

图4为本发明一致性低碳经济调度算法流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

图1是本发明所涉及的一种基于多智能体调节成本一致性的多区域协同供热调度方法流程图。

图2是本发明所涉及的多区域一致性协同调度框架示意图。

图3是本发明所涉及的供热系统分区模型示意图。

图4是本发明所涉及的一致性低碳经济调度算法流程图。

如图1-4所示，本实施例1提供了一种基于多智能体调节成本一致性的多区域协同供热调度方法，它包括：

步骤S1、采用机理建模和数据辨识方法建立多区域协同供热系统数字孪生模型；所述多区域协同供热系统中由一个区域负责跟踪供热总调度指令，每个区域与相邻区域进行信息交流；

步骤S2、将所述多区域协同供热系统设置为相应的智能体，建立多智能体系统的一致性协同通信拓扑图；

步骤S3、建立多区域协同供热系统低碳经济调度模型；

步骤S4、在总负荷需求变化导致供热输出功率变化时，基于多区域协同供热系统数字孪生模型和采用多智能体一致性算法求解所述多区域协同供热系统低碳经济调度模型，获得最优的增量成本和供热输出功率；以及基于多区域协同供热系统数字孪生模型对所述最优的增量成本和供热输出功率进行可行性验证。

需要说明的是，一方面，基于多区域协同供热系统数字孪生模型进行调度策略(最优增量成本和输出功率)的预测：通过数字孪生模型对多个调度策略进行模拟预测，可以剔除不符合调度模型约束条件、边界条件和相关系统参数的方案；另一方面，基于多区域协同供热系统数字孪生模型进行调度策略的决策：在获得调度策略后，基于多区域协同供热系统数字孪生模型推演最优策略的相关调度方案，验证策略的可行性，在策略验证通过后执行该策略，实现多区域协同供热调度；否则，重新计算获取调度策略。通过数字孪生模型对调度策略进行可行性验证、参数校核和结果可视化操作，实现方案的科学验证，使得调度策略更加符合预期。

在本实施例中，所述步骤S1中，采用机理建模和数据辨识方法建立多区域协同供热系统数字孪生模型，具体包括：

步骤S101、构建多区域协同供热系统虚拟实体，包括：

构建物理设备实体模型、行为模型和规则模型；首先通过构建多区域协同供热系统的结构机理模型，并导入可视化平台，添加设备物理属性；然后基于多区域协同供热系统热力学基本理论构建行为模型，建立具有交互功能和模拟真实操作环境的多区域协同供热系统虚拟仿真系统；最后建立虚拟实体的规则模型制定虚拟实体的控制策略；

步骤S102、进行多区域协同供热系统虚实数据连接，包括：

首先布置多区域协同供热系统物理设备上的传感器检测点，通过物联网技术采集多区域协同供热系统物理设备的实际运行数据，以及在虚拟设备上设置对应检测点，采集相应位置的仿真数据；

然后通过调用采集的实际运行数据驱动虚拟空间中的对应模型，与多区域协同供热系统虚拟设备形成的仿真数据建立映射关系，形成多区域协同供热系统作业策略；

最后通过不断迭代和优化数据采集控制过程，实现物理实体与虚拟空间实时数据的连接与动态交互，完成多区域协同供热系统数字孪生模型的建立；

步骤S103、对数字孪生模型进行辨识，包括：

将多区域协同供热系统设备的多工况实时运行数据接入已建立的数字孪生模型中，采用反向辨识方法对数字孪生模型的仿真结果进行自适应辨识修正，获得辨识修正后的多区域协同供热系统数字孪生模型。

在本实施例中，所述步骤S2中，将所述多区域协同供热系统设置为相应的智能体，建立多智能体系统的一致性协同通信拓扑图，具体包括：

依据多区域协同供热系统的数字孪生模型，确定智能体系统集合为 x＝{x

将多智能体的通信拓扑描述为图G＝(V,E，A)；其中，智能体集合 V＝{v

通过权重邻接矩阵A、对角矩阵D和拉普拉斯矩阵L描述通信连接关系；其中，

在本实施例中，步骤S3中，建立多区域协同供热系统低碳经济调度模型，具体包括：

设置每个区域供热机组的供热成本C

设置多区域协同供热系统低碳经济调度的目标函数，表示为：

其中，a

设置多区域协同供热系统的约束条件，所述多区域协同供热系统的约束条件至少包括：功率平衡约束、电力平衡约束、热力平衡约束和供热机组容量约束。

在本实施例中，所述步骤S4中，在总负荷需求变化导致供热输出功率变化时，采用多智能体一致性算法求解所述多区域协同供热系统低碳经济调度模型，获得最优的增量成本和供热输出功率，具体包括：

采用拉格朗日乘子法将多区域协同供热系统低碳经济调度模型转化为：

其中，将负荷需求P

对ΔP

λ-β

计算所有区域供热输出功率变化的总和，表示为：

计算最优增量成本，表示为：

设置每个智能体的增量成本λ和允许的功率差值σ，对每个智能体运用一致性算法，进行一致性计算获得每个智能体在增量成本下的输出功率P

判断P

计算功率偏差

在本实施例中，所述对每个智能体运用一致性算法，进行一致性计算包括：

在多区域协同供热系统中建立领导者智能体和跟随者智能体的动态模型：

其中，A、B为常数矩阵；x

计算每个供热区域的增量成本，表示为：

跟随者一致性更新过程表示为：

领导者一致性更新过程引入了功率偏差量，表示为：

其中，

结合各区域供热系统的出力约束，一致性更新过程表示为：

其中，λ

在本实施例中，所述输出功率P

在本实施例中，所述步骤S2中的各智能体之间包括多条通信信道，当部分通信线路故障时，各智能体信息互补，供热系统调度性能仍保持当前情况最优。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。