基于MAS的微电网拓扑识别研究

发布时间：2017-10-04 12:11

  本文关键词：基于MAS的微电网拓扑识别研究

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【摘要】：微电网是一类复杂的变拓扑动态网络,多种分布式电源、储能装置、负载和控制装置构成了不同类型的网络节点。其中风力发电机及光伏发电机等微电源的运行特性随气候环境等条件变化,储能装置节点的储能和供电功能导致节点之间连接的特征可变、故障因素等均可导致微电网的拓扑结构变化。同时,微电网具有灵活的可扩展性质,可以与上级电网并网运行,微电网也可以孤网运行,这也会引起微电网拓扑结构改变。微电网的结构与输电网和配电网的结构均不同,故与输电网和配电网的拓扑分析过程也不相同。微电网的拓扑分析需要基于变化的拓扑结构,作为微电网故障诊断,能量管理,潮流分析等一些高级应用的基础,网络拓扑的计算需要进一步提高,因此迫切需要一个好的网络拓扑识别算法。同时为了打破拓扑法的应用“瓶颈”,进一步扩大它的应用范围,本文提出基于MAS的微电网拓扑识别方法。本论文围绕这一问题,主要研究内容如下：(1)首先分析了微电网的系统构成,对于微电网中重要的连接接口——逆变器,提出了基于滑膜控制的逆变器控制策略,可以有效切换并网或孤网运行；以提高微电网拓扑识别生成速度为目的,基于图论知识对微电网进行描述,并用邻接矩阵表示法表示微电网数学模型。(2)提出基于MAS的微电网拓扑识别策略,设计了各个功能不同的Agent,设计了基于微电网拓扑识别的MAS系统架构；并对蚁群算法进行改进,提出适合MAS通信机制的蚁群算法以寻找“黑板”Agent,使得各个Agent通信距离最短、耗时少、效率高。(3)利用MATLAB软件对两种传统拓扑识别法(广度优先搜索法、深度优先搜索法)及智能MAS法进行仿真,分析了三种方法的优缺点及MAS的优势。(4)为对上述算法进行验证,搭建了微电网实验平台并实验验证。
【关键词】：微电网 拓扑识别 蚁群算法 Agent MAS
【学位授予单位】：上海应用技术学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM727
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题背景和研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 拓扑识别研究现状12-14
• 1.3 研究目标14-15
• 1.4 研究内容15
• 1.5 本章小结15-16
• 第2章 微电网描述16-28
• 2.1 微电网的组成16-22
• 2.1.1 光伏发电17-18
• 2.1.2 风力发电18-19
• 2.1.3 柴油机发电19
• 2.1.4 储能技术19-20
• 2.1.5 逆变器控制20-22
• 2.2 微电网的结构22-26
• 2.2.1 微电网的拓扑模型24-25
• 2.2.2 微电网的图论表示25-26
• 2.2.3 微电网拓扑算法存在的问题26
• 2.3 本章小结26-28
• 第3章 基于MAS的微电网拓扑识别28-41
• 3.1 MAS的简介28-32
• 3.1.1 MAS的结构分类28-30
• 3.1.2 通信语言30-31
• 3.1.3 MAS的通讯机制31-32
• 3.2 基于MAS的微电网拓扑识别设计和实现32-40
• 3.2.1 MAS系统结构的设计32-33
• 3.2.2 基于蚁群算法的MAS通信机制33-37
• 3.2.3 MAS系统结构的实现37-40
• 3.3 本章小结40-41
• 第4章 微电网拓扑识别仿真及实验41-57
• 4.1 传统方法实现微电网拓扑识别41-46
• 4.1.1 广度优先搜索41-43
• 4.1.2 深度优先搜索43-46
• 4.2 基于MAS的拓扑识别实现46-50
• 4.2.1 基于蚁群的通信实现46-48
• 4.2.2 基于MAS静态拓扑生成48-49
• 4.2.3 基于MAS动态拓扑生成49-50
• 4.3 算法分析50-51
• 4.4 微电网拓扑识别的应用51-52
• 4.4.1 在故障诊断中的应用51-52
• 4.4.2 在能量管理中的应用52
• 4.5 微电网实验平台的建立及实验52-56
• 4.6 本章小结56-57
• 第5章 总结与展望57-59
• 5.1 本文工作总结57
• 5.2 主要创新点57
• 5.3 本文展望57-59
• 参考文献59-63
• 致谢63-64
• 攻读学位期间所开展的科研项目和发表的学术论文64

【参考文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 蒋嶷川;适应动态拓扑网络的多Agent计算关键技术研究[D];复旦大学;2005年

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本文编号：970586