基于多智能体层次协同的微网自适应控制研究

发布时间：2017-04-29 09:14

  本文关键词：基于多智能体层次协同的微网自适应控制研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着能源供应、环境污染等问题日益严重,发展可循环利用、环境友好型的清洁能源成为我国保障能源供应安全、应对气候变化、改善环境质量的必然选择。以分布式发电系统为代表的微网既能实现对可再生能源的利用的多元化与智能化,又能更好地满足用户对电能质量和可靠性的要求。但随着微网加入电网运行的同时也改变了传统的配电系统模式,尤其是大规模微网的渗透情况下,配电系统由原来单一的电能分配角色转变为集电能收集、电能存储、电能传输及电能分配为一体的新型电力交换系统,加上微网中分布式电源的不确定性和分散性、负荷变化的随机性、储能装置的多样性、控制策略的灵活性等因素,使得微网控制方法变得越来越复杂。传统的集中式控制由中央控制单元统一决策和调度,但微网中存在大量分布式终端需要与中央控制单元进行信息交互,导致中央控制单元处理的数据量过大,造成整个系统反应缓慢;纯粹的分布式控制由微网中各个分布式终端根据本地信息独立决策和控制,减少了与中央控制器交互的数据量,但是容易出现电源和负荷控制的不同步,严重时可能会造成微网解列。因此,既要实现微网自身物理设备满足电气约束的需求,又要实现对整个微网全局协调的需求,必然会造成两者之间的冲突。为了能够实现对局部区域的对象管理,又能实现全局的能量优化配置,本文在多智能体系统基础上结合了集中控制与分布式控制特点,提出了分层分区的微网分布式控制系统架构,通过层次间协同,实现局部区域自治和全局协同的分布式协调控制。首先,本文根据多智能体技术及体系架构,采取集中控制和分散控制相结合的方式,将微网控制系统架构分为三层:总控制Agent层、局部控制Agent层和受控设备Agent层。根据不同层次的Agent职能的划分,设计各Agent模型及功能模块。针对受控设备Agent层存在多个能量协调对象,每个对象的优化目标又存在差异性,本文以微网全局运行最优以及局部运行最优为为目标构建了微网多目标优化模型,并引入了遗传算法求解多目标模型,以实现微网系统在变化的情况下保持最优运行。其次,本文根据微网结构利用Matlab/Simulink仿真软件搭建了微网模型,同时借助开源框架JADE开发平台构建了基于多智能体的微网控制系统。为了实现微网控制系统各层次间能够协同控制,本文对局部区域自治和全局协同的调度算法进行了详细分析,并且引入了TCP/IP通信方式实现基于JADE构建的微网控制系统与微网仿真模型之间相互通信。本微网控制系统不仅可以通过半实物仿真平台实现对微网物理特性的仿真,而且能够通过协调控制算法实现对微网的优化调度。最后,本文在并网运行模式负荷变化、孤岛运行模式负荷变化以及并网/孤岛切换模式的三种情形下对各层Agent协调和调度过程进行了仿真,以验证本文设计的控制系统的自适应性和有效性。仿真结果表明,该控制系统很好地实现了层次间协同,使得微网在不同的运行模式下都能稳定运行。
【关键词】：多智能体 层次协同 微网控制 多目标优化 遗传算法
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TM76
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 选题背景和意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.2.1 微网控制技术研究现状12-14
• 1.2.2 多智能体技术研究现状14-15
• 1.3 论文主要研究内容15-17
• 第二章 相关技术及开发平台JADE介绍17-28
• 2.1 微网协同控制技术概述17-18
• 2.2 Multi-Agent技术18-23
• 2.2.1 Multi-Agent概述18-19
• 2.2.2 Multi-Agent体系结构19-21
• 2.2.3 Multi-Agent通讯21-22
• 2.2.4 Multi-Agent在微网控制中的优势22-23
• 2.3 Multi-Agent开发平台JADE23-27
• 2.3.1 JADE开发平台简介23-25
• 2.3.2 JADE开发平台特点25
• 2.3.3 JADE开发平台中Agent创建方法25-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 多智能体层次协同的控制模型设计28-44
• 3.1 基于多智能体分层分区的总体架构28-30
• 3.2 基于多智能体层次协同的微网控制结构30-31
• 3.2.1 微网结构30
• 3.2.2 Agent具体功能30-31
• 3.3 微网控制系统中Agent模型的设计31-35
• 3.3.1 MASAgent模型及功能模块设计31-32
• 3.3.2 LocalAgent模型及功能模块设计32-34
• 3.3.3 DERAgent模型及功能模块设计34-35
• 3.3.4 LoadAgent模型及功能模块设计35
• 3.4 微网控制系统的能量控制策略设计35-37
• 3.5 基于多智能体的多目标优化遗传算法及案例分析37-43
• 3.5.1 微网多目标优化模型38-39
• 3.5.2 多目标优化算法实现39-41
• 3.5.3 仿真算例设计41-43
• 3.6 本章小结43-44
• 第四章 多智能体层次协同的控制系统实现44-58
• 4.1 微网仿真模型44-45
• 4.2 多智能体层次协同的控制系统在JADE中的实现45-51
• 4.2.1 各层Agent间会话机制设计45-48
• 4.2.2 微网控制系统中各Agent实现48-51
• 4.3 局部区域自治和全局协同的调度算法实现51-56
• 4.3.1 局部区域自治的算法51-52
• 4.3.2 全局协同的算法52-56
• 4.4 微网模型与微网控制系统间的通信机制实现56
• 4.5 本章小结56-58
• 第五章 仿真实现及结果分析58-68
• 5.1 仿真参数设置58
• 5.2 并网运行仿真及结果分析58-61
• 5.3 孤岛运行仿真及结果分析61-64
• 5.4 并网/孤岛切换仿真及结果分析64-67
• 5.5 本章小结67-68
• 第六章 总结与展望68-70
• 6.1 总结68-69
• 6.2 工作展望69-70
• 参考文献70-74
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果74-75
• 致谢75

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本文编号：334610