CN103001225B - 基于mas的多微电网能量管理系统仿真方法 - Google Patents

Abstract

本发明基于MAS的多微电网能量管理系统仿真方法，其特征是：将多微电网能量管理系统划分为本地管理层、微电网管理层和微电网协调管理层三个不同的层次；不同层次上具备的各种能量管理功能采用不同类型的Agent来建立多微电网能量管理系统仿真模型，同时设计了Agent通讯协议以完成各Agent之间的协作和约定；本地管理层、微电网管理层和协调管理层上不同的控制层内的Agent采用客户端-服务器架构进行集成，形成了基于多代理技术的多微电网能量管理系统仿真平台。本发明为不同的微电网控制策略和调度计划提供了一种验证方法。

Description

基于MAS的多微电网能量管理系统仿真方法

技术领域

本发明涉及一种应用在微电网系统中的能量控制与管理系统仿真方法。

背景技术

微电网通常由风能、太阳能和生物质能等可再生能源发电系统、燃料电池、微型燃气轮机等清洁能源发电系统，蓄电池和飞轮等长期和短期的储能装置以及各种用户的各种电负荷和热负荷组成。微电网能量管理系统（EMS-MG）的目的是如何在满足微电网中用户的电负荷和热负荷要求的前提下，维持微电网稳定运行，提高微电网内发电设备能源利用的效率；在此基础之上，通过准确的天气预测数据，提高微电网中风能、太阳能等可在生能源发电的利用率，减少利用传统能源发电给环境带来的污染。此外，还要保证微电网在不同运行模式过渡时的平稳转换。相对于大电网传统能量管理系统（EMS），微电网能量管理系统面临着许多新的挑战。这主要是源于微电网的如下特征：

1、发电单元的多样性：由于微电网中各发电单元的负荷跟随反应速度差别很大，从毫秒级（太阳能、燃料电池、电储能设备）、秒级（燃气轮机、机械储能）到分级（风力发电），以及输入能源（如风能、太阳能）的相关性、输出能源（供电）的相关性更增加了微电网运行调度问题的复杂性，使得能量控制与管理的信息量大大增加。

2、一次能源的波动性：由于太阳能和风能的随机性，使得包含太阳能发电和风力发电单元的微电网系统的实际发电能力是随机和波动的，使得系统能量调度与电力系统相比，不仅需要准确预测负载的需求，还必须准确预测太阳能和风力发电单元的发电能力（短时、长时），这将大大增加系统能量控制以及调度决策的复杂性。

3、系统运行与控制模式的多态性：正常状态下微电网系统可以与电网并联运行；一旦在电网出现故障时，微电网系统则要主动退出大电网，过渡到独立运行模式，保持微电网内部的母线电压幅值以及频率的稳定。这种微电网系统运行与控制模式的多态性，使得常规能源的能量控制模型不再适用微电网系统，需要研究新的全局智能化能量控制模型。

上述特征使得微电网系统的能量运行调度与能量调度决策是一个多目标、多变量、具有不确定性的动态复杂过程，必须依赖于新的控制方法、计算方法和评价方法，从而支持分布式能源微电网系统可靠、高效、灵活运行。上述方法的验证需要提供有效、经济的手段，但迄今没有相关技术的公开报导。

发明内容

本发明是为避免上述现有技术所存在的不足之处，提供一种基于MAS的多微电网能量管理系统仿真方法，针对多能源微电网系统的能量控制与管理系统仿真问题，提供一种基于MAS的能量控制与管理模型，来实现多能源微电网系统能量控制与管理系统的仿真，为不同的微电网控制策略和调度计划提供一种验证工具。

本发明为解决技术问题采用如下技术方案：

本发明基于MAS的多微电网能量管理系统仿真方法的特点是：

将多微电网能量管理系统划分为本地管理层、微电网管理层和微电网协调管理层三个不同的层次；所述本地管理层用于管理微电网中的微电源使其按已有计划正常工作，实时满足供需平衡，维持频率稳定；所述微电网管理层通过微电源的协调控制，孤网运行时减少微电网电压及频率偏差幅度，并网运行时减少公共电网耦合节点的交换功率与计划值的偏差，并且实现微网内的经济调度，提高可再生能源在微电网中的利用比例及充分利用发电中产生的热能；所述微电网协调管理层通过整个微电网控制，完成多个微电网间的协作目标或大电网的控制目标，并且在微电网故障时切换微电网运行，协调微电网内各个微电源使微电网过渡平稳；

所述本地管理层、微电网管理层和微电网协调管理层三个不同层次上具备的各种能量管理功能采用不同类型的Agent来建立多微电网能量管理系统仿真模型，所述本地管理层、微电网管理层和微电网协调管理层上的Agent的角色和功能定义如下：

1)本地管理层，其设有单元模型Agent、状态Agent、本地控制Agent和通讯Agent：

a)、所述单元模型Agent，其包含但不限于如下微电源的能量计算模型：光伏电站输出功率计算模型，风力发电系机组输出功率计算模型，燃料电池输出功率计算模型，蓄电池输出功率及荷电状态计算模型，燃气轮机输出功率计算模型，负载功率计算模型；所述能量计算模型为微电网能量管理系统提供微电网动态运行的数字仿真计算数据；

b)、所述状态Agent，其实时监控本地设备的状态，包括微电网发电设备的输出功率、输出电压和输出频率以及分布式发电单元、储能单元或负载单元所连接微电网母线的电流、电压和频率的信息，所述状态Agent一方面将这些信息显示出来，另一方面将这些信息传递给所述本地控制Agent；

c)、所述本地控制Agent，其根据微电网管理层的决策指令以及所述状态Agent提供的本地设备的状态，按照所设计的微电网控制器算法，实现对分布式发电单元、储能单元的有功、无功功率进行管理，对负荷实现相应的需求侧管理，并且在线路出现故障时，对本地设备进行保护动作；所述本地设备为连接至微电网电气网络不同节点的微电源、接触器、断路器以及负荷单元；所述微电源包含光伏发电系统，风力发电系统，燃料电池，微型燃气轮机和蓄电池；

d)、所述通讯Agent，其负责与本地管理层中各本地Agent之间以及各本地Agent与微电网管理层的Agent之间的信息交换；

2)微电网管理层，其设有微电网数据采集SCADA Agent、协调控制Agent、经济优化调度Agent、潮流分析Agent、能量预测Agent和历史故障分析Agent：

a)、所述SCADA Agent，其通过远端数据采集单元（RTU）收集微电网内设备的状态和运行数据，同时向低层控制单元定向下发来自微电网中央控制器的设定控制命令，对微电网中的设备的实时运行状态进行监控；

b)、所述协调控制Agent，其根据SCADAAgent获得的微电网实时运行状态数据修改本地各设备的发电计划，通过设定微电网中可调度设备的功率和电压运行的参考点，使微电网频率稳定，功率平衡以达到微电网内自动发电协调协调控制的目的，并且实现微电网整体效益最大，微电网网损最低的微电网管理目标；

c)、所述经济调度Agent，其根据潮流的优化和经济性原则，对可再生能源的超短期预测以及微电网中发电设备的投标信息，应用多因子评价方法基础上的合同网协调、市场竞标机制和粒子群算法，制定微电网内的各发电单元未来24小时的经济协调调度计划，对微电网的运行进行经济性优化；

d)、所述潮流分析Agent，其根据SCADA Agent收集的数据和对网络拓扑的分析，对微电网内的潮流进行计算分析，并且对微电网中的潮流进行优化，以减少线路上的损耗，在保证整个微电网的稳定性的同时，使其经济性达到最优；

e)、所述能量预测Agent，其根据发电的历史数据和天气预测数据对可再生能源发电的电站进行能量的超短期预测；并从实时数据库和历史数据库中分析数据，利用强化学习算法，不断地对自己的预测值进行优化；

f)、所述历史故障分析Agent，其对整个微电网运行中出现的故障进行分析，避免下一次控制器又采取相同的命令引发故障；

3)微电网协调管理层，其设有静态开关Agent和微电网运行Agent：

a)、静态开关Agent，其监测微电网与区域电网联络接口的状态，当区域电网发生故障或者恢复故障时，切换微电网的运行状态；

b)、微电网运行Agent，其代表系统运行层协调微电网之间或微电网与区域电网之间的协作，将微电网作为一个统一个体参加区域电网的电力市场调度，并根据自身发电能力的大小和区域电力市场价格决定下一阶段的总体策略。

本发明基于MAS的多微电网能量管理系统仿真方法的特点也在于：

所述本地管理层、微电网管理层和协调管理层上不同的控制层内的Agent采用客户端-服务器架构集成，形成基于多代理技术的多微电网能量管理系统仿真平台；在所述基于多代理技术的多微电网能量管理系统仿真平台中，包含一个服务器端和多个客户端；微电网管理层和微电网协调管理层包含的Agent在服务器端采用函数和组件的方法来实现，每个Agent都向其他微电网本地管理层的Agent提供服务并且通过协调控制对微电网进行管理和运行；在所述服务器端，定义管理服务Agent和目录服务Agent，其中：当用户在平台上生成、删除、移走或移入一个Agent，所述管理服务Agent都记录下来，实现对Agent的登记管理；所述目录服务Agent记录各个Agent的服务类型，用于具有不同服务类型的Agent共同协作完成复杂的微电网能量管理的任务；

所述基于多代理技术的多微电网能量管理系统包含多种不同的类型的Agent客户端，所述不同的类型的Agent客户端实现微电网中的本地管理层的能量管理；一个Agent客户端用于实现具体的本地设备的控制，根据客户端所管理设备的不同，将客户端划分为发电Agent、负载Agent和储能Agent；一个Agent客户端上有多个Agent协作来管理这个设备，其中最基本的Agent包括：控制Agent、状态Agent和通讯Agent，所述通讯Agent代表该客户端与微电网管理层或者其他客户端进行协作。

本发明基于MAS的多微电网能量管理系统仿真方法的特点还在于：

所述基于多代理技术的多微电网能量管理系统仿真平台中客户端与服务器端之间通讯要求，设置所需的通讯协议，服务器端利用所述通讯协议监听客户端的请求：服务器端处于微电网管理层的Agent利用所述通讯协议收集客户端的信息或者发布命令；处于微电网协调管理层的微电网运行Agent通过所述通讯协议连接远程的电力市场服务器从而参加到电力市场之中；

所述通讯协议是以TCP/IP协议为基础，根据Agent在信息传递过程中表现出的固有的层次性分为传输层、通信层和交互层，并且下层为上层提供服务，所述传输层处于最底层，即计算机协议层，由所述传输层将通讯协议层的消息通过计算机网络协议传达；所述通信层处于第二层，即通讯协议层，在所述通讯协议层中定义信息类型标识、信息长度和与信息类型标识对应的设备状态数据结构；所述交互层处于第三层，即交互协议层，所述交互协议层通过将通讯协议层表达出的一系列实现协调、协商或者协作的语言进行组合，在交互协议层的上层策略的指导下完成各Agent之间的的协作和约定。

与已有技术相比，本发明有益效果体现在：

1、本发明基于多代理理论，建立多微电网能量管理系统分层、分布能量控制模型，从而可以实现微电网本地管理层、微电网管理层和微电网协调管理层的分布快速控制和全局能量的高效协调管理相统一的基于多代理技术的多微电网能量管理系统模型；

2、本发明基于多代理技术的多微电网能量管理系统模型体系结构，结构实现简单，但扩展灵活。不但新设备的各种模型可以通过添加不同的Agent来实现，而且能量管理中需要的新功能也可以通过添加一种这种功能的Agent来实现，从而使得微电网能量控制策略的更改与扩充具有灵活性、开放性和高度自治性；

3、本发明基于多代理技术的多微电网能量管理系统模型体系结构，不仅可以与物理硬件相结合以实现整个微电网动态的网络环境，实现微电网系统运行的全数字化仿真，还可以通过微电网单元Agent中发电模型的嵌入和控制Agent中控制策略的灵活设计，使其更容易实现多微电网系统的实时能量管理与控制，方便对不同能量管理策略的效果的评估，提供了一个可以兼备实时运行控制和科学研究平台相统一的系统；

4、本发明中MAS模型不仅在整个微电网层面上，客户端上的本地控制也可以在执行微电网管理层发出的总体目标的基础上，进行局部优化；并且利用客户端之间通信迅速的特点，采用统一的协议就可以使Agent客户端之间实现一些复杂的协作，某个Agent客户端可以主动发起会话，与一个或者多个Agent客户端之间进行合作，对当前的负荷进行小范围内的重新分配，以达到快速局部优化的目的。

5、本发明中Client-Server多代理系统架构，在对客户端扩充的基础上，可以方便实现多微网的能量管理系统的仿真。

附图说明

图1为本发明基于多代理技术的多微电网能量管理系统代理功能示意图；

图2为本发明实施例仿真实验微电网拓扑结构；

图3为本发明基于多代理技术的多微电网能量管理系统结构示意图；

图4为本发明实施例一个典型的本地Agent结构示意图；

图5a不同温度下太阳能电池特性曲线；

图5b不同光照下太阳能电池特性曲线；

图6为本发明实施例风机模型的特性曲线；

图7为本发明实施例单个燃料电池输出特性曲线；

图8为本发明实施例单个蓄电电池输出特性曲线；

图9为本发明实施例一次调频频率-功率静态特性；

图10为本发明实施例SCADAAgent结构；

图11为本发明实施例协调控制Agent结构示意图；

图12为本发明实施例MRE分配过程示意图；

图13为本发明实施例经济调度算法流程；

图14为本发明实施例静态开关Agent结构示意图；

图15为本发明实施例微电网运行Agent结构示意图。

具体实施方式

针对由光伏发电、风力发电、燃料电池，微型燃气轮机等微电源发电系统、铅酸蓄电池和超级电容器等储能单元、以及交流负载和直流负载组成的微电网系统（如图2所示）来说明本发明的具体实施方式。所考虑微电网用到的设备配置如表1所示：

表1、微电网配置参数

对图1所示微电网系统，设计多Agent能量管理系统模型及仿真系统，如图3所示，多Agent能量管理系统模型包括本地管理层，微电网管理层和微电网协调管理层。各能量层的设计如下：

1、本地管理层的Agent设计

在本地控制管理层分别设置与相应的分布式发电单元、储能单元和负载单元相对应的本地管理模块：光伏发电管理模块、风力发电管理模块、燃料电池管理模块和微型燃气轮机管理模块等。典型的本地能量管理Agent具体结构如图4所示，包括单元模型Agent、状态Agent、本地控制Agent和通讯Agent，其中状态Agent实时监控本地设备模型的状态，同时将这些信息传递给控制Agent；控制Agent则根据这些信息对单元模型的输出进行实时控制；通讯Agent负责将微电源设备运行的电气数据传递给微电网管理层的SCADA Agent，并接受微电源的有功、无功设定值以满足微电网系统中微电源Agent协作和微电网管理层Agent优化调度的的要求。单元模型Agent、状态Agent、本地控制Agent和通讯Agent实现方式如下：

1)单元模型Agent的设计

单元模型Agent包含对应的单元能量计算模型，不同的发电单元对应不同的模型，在本实施时列中包括光伏阵列模型Agent、风力发电模型Agent、燃料电池模型Agent和蓄电池模型Agent，其中：

a)、光伏阵列模型Agent，其包含了光伏太阳电池能量计算模型，光伏阵列的输出电流I_PV如式(1)所示：

$I_{\mathrm{PV}}=I_{\mathrm{sc}}(1-C_1(e^{\frac{V-\mathrm{DV}}{C_2{V}_{\mathrm{oc}}}}-1))+\mathrm{DI}---\left(1\right)$

其中：

$C_1=(1-I_m/I_{\mathrm{sc}})e^{\frac{V-\mathrm{DV}}{C_2{V}_{\mathrm{oc}}}}$

C₂=(V_m/V_oc-1)/ln(1-I_m/I_sc)

DI=α·R/R_ref·DT+(R/R_ref-1)I_sc

DV＝-β·DT-R_S·DI

DT＝T_c-T_ref

式中：

R为太阳能辐射强度[kW/m²]； α为参考情况下电流温度变化系数[A/℃]；

I_sc为短路电流[A]； V_m，I_m为参考情况下最大功率点电压及电流[V，A]；

V_oc为开路电压大小[V]； Rs为光伏电池串联电阻值[Ω]；

T_c为太阳能电池板温度[℃]； β为参考情况下电压温度变化系数[V/℃]；

R_ref为太阳能辐射强度参考值；T_ref为参考情况下太阳能电池板温度[℃]。

在给定的参考参数下对太阳能发电模型进行仿真，可以得到不同温度和光照条件下的P-V曲线和I-V曲线，如图5a和图5b所示；

b)、风力发电模型Agent，其包含了风力发电能量计算模型；在仿真时不需要知道风机具体的动态特性，只需要知道当前风速与风机可发出的电能关系即可，所以可以根据风力发电机塔高处的风速及风力发电机输出功率曲线，再利用线性差值的方法，可以得到在任意风速下风力发电机的输出功率，如图6所示。不同的风机各自不同的风速-输出功率曲线可以通过风力发电机生产厂商获得；

c)、燃料电池模型Agent，其包含了单个燃料电池电化学模型和多个燃料电池能量计算模型：

(1)单个燃料电池电化学模型

单个燃料电池的端电压V_FC用式(2)表示：

$V_{\mathrm{FC}}=E-(J+J_{\mathrm{in}})r-X\ln \left(\frac{J+J_{\mathrm{in}}}{J_0}\right)+Y\ln (1-\frac{J+J_{\mathrm{in}}}{J_L})---\left(2\right)$

其中电池电流密度J为：

E为理论开路电压[V]； A为燃料电池有效面积[cm²]；

J为电池电流密度[mA/cm²]； J_in为内部电流密度[mA/cm²]；

J₀为交换电流密度[mA/cm²]； J_L为极限电流密度[mA/cm²]；

X为Tafel曲线斜率[V]； Y为浓差极化公式常数[V]。

(2)多个串联燃料电池的总端电压U_fc和总功率P_fc按式(3)计算

U_fc=n_cell·V_fc

P_fc＝i_fc·U_fc （3）

n_cell为串联数目；i_fc为多个串联燃料电池的输出电流。

在给定参考参数下，单个PEMFC燃料电池模型的仿真结果如图7所示；

d)、蓄电池组模型Agent，其包含了蓄电池组能量计算模型。蓄电池组能量计算模型由两个部分构成：一个是蓄电池的容量模型用于计算蓄电池充放电后剩余电量的大小；另外一个是蓄电池的电压模型，用于计算蓄电池在不同容量下的直流端输出电压：

(1)容量模型

根据Kinetic Battery Model模型，蓄电池的的总容量Q(Ah)被划分为两个部分：现有能量（Available Energy）和束缚能量（Bound Energy）。现有能量是指蓄电池能立即转化为电能的能量，不需要时间等待；相反，束缚能量则需要经过时间才能转化电能，也就是说，蓄电池一次放电的时间越长，所能放出的总电量q就越大。

q＝q₁+q₂ （4）

其中，q₁是现有能量，q₂是束缚能量。

仿真过程每一阶段结束后，两部分的容量计算公式为：

$q_1=q_{\mathrm{1,0}}{e}^{-\mathrm{k\Δt}}+\frac{(q_0\mathrm{kc}-1)(1-e^{-\mathrm{k\Δt}})}{k}-\frac{\mathrm{Ic}(\mathrm{k\Δt}-1+e^{-\mathrm{k\Δt}})}{k}$ （5）

$q_2=q_{2,0}{e}^{-\mathrm{k\Δt}}+q_0(1-c)(1-e^{-\mathrm{k\Δt}})-\frac{I(1-c)(\mathrm{k\Δt}-1+e^{-\mathrm{k\Δt}})}{k}$

放电电流I下蓄电池在T时间内的最大放电容量q_max（I)计算公式为：

$q_{\max }\left(I\right)=\frac{q_{\max }\mathrm{kcT}}{1-e^{-\mathrm{kT}}+c(\mathrm{kT}-1+e^{-\mathrm{kT}})}---\left(6\right)$

蓄电池荷电状态SOC计算公式为：

$\mathrm{SOC}=\frac{q_{\max }-q_{\mathrm{out}}}{q}---\left(7\right)$

其中：

q_out=∫I_batdt=q_max-q=q_max-(q₁+q₂) （8）

q₀为仿真初始蓄电池总容量[Ah]；q_1，0为仿真初始时立即可用容量[Ah]；q_2，0为仿真初始时待转化容量[Ah]；k为待转化容量与立即可用容量转化常数；q_max为蓄电池最大放电容量；C为立即可用容量比例；Δt为仿真步长时间长度[hrs]；e为自然常数；I为电池充电电流（正）或放电电流（负）(A)；T为总充电或放电时间。

(2)电压模型

蓄电池在放电初始阶段电压降落缓慢，但在接近放完时电压会迅速下降。通过电压模型描述这种放电特性，其中E₀，A，C和D在充电模型和放电模型中取不同值。

$V_{\mathrm{BB}}=E_0+\mathrm{AX}+\frac{\mathrm{CX}}{D-X}---\left(9\right)$

$X=q_{\mathrm{out}}\·\frac{q_{\max }}{q_{\max }\left(I\right)}---\left(10\right)$

E₀为充满状态时蓄电池开路电压；A为放电初始阶段（SOC高）电压随SOC变化率；X为放电后蓄电池容量在标准情况下的大小；C为放电最终阶段（SOC低）电压随SOC变化率；D是一个和当前荷电状态SOC相关的参数。

在给定参考参数下，蓄电池充放电模型的仿真结果如图8所示；

2)状态Agent的设计

状态Agent负责实时监控本地设备模型的状态，如微电网发电设备的输出功率、输出电压和输出频率等。状态Agent一方面将这些信息用表格或图形的方式显示出来，另一方面将这些信息传递给所述控制Agent，控制Agent则根据这些信息对本地设备进行实时控制；

3)本地控制Agent的设计

本地控制Agent实施包括发电、储能、负载设备的正常运行以及一些重要的开关的控制；判别、分析上层控制发出的指令的正确性和合理性；对设备所处微电网节点的状态进行监控，并在计及相互影响和自身能力范围条件下进行电压调控和功率输出的控制；

正常运行时，本地控制Agent采用有功功率下垂控制来自动调节微电源功率输出，稳定孤网下微电网频率和并网下微电网公共节点（PCC）的交换功率。当微电网以孤网运行时，本地控制Agent采用下垂控制来抑制频率波动，如图9所示；在初始运行状态下，负荷的功率-频率特性为L₁(f)，与微电网中微电源等效功率-频率下垂特性K_f-P相交于a点，此时微电网频率为f₀，微电源输出功率为P，当负载增加了ΔP_l，负荷的功率-频率特性变为L₂，那么微电网新的频率稳定点由L₂与K_f-P的交点c决定，即此时的微电网频率为f₁，微电源输出功率为P₁；

在本地控制Agent的控制方法中加入了一次调频功能用于抑制微电网频率波动，这个是实时进行的，当蓄电池，燃料电池，燃气轮机在其状态Agent检测到微电网的频率发生波动时，本地控制Agent会自动增加或减少发电量来抑制这种频率波动。用Fre1和Fre2分别表示上一时间段和本次时间段的微电网频率，则Fre2-Fre1就代表了微电网频率的变化：

Fre2-Fre1<0时，表示频率下降，则具有调节功能的发电单元增加有功输出-k·(Fre2-Fre1)，k>0。这样，整个微电网的ΔP→0,Δf→0从而抑制的频率的波动；

Fre2-Fre1>0时，表示频率上升，则具有调节功能的发电单元减少有功输出-k·(Fre2-Fre1)，k>0。这样，整个微电网的ΔP→0,Δf→0从而抑制的频率的波动；

4)通讯Agent的设计

参照标准协议的规定方法，设计了一些Agent现阶段所必须的通讯协议。本实施例定义了一个通讯类（TProtocal），类中包括了用于传递不同通讯内容的结构体。不同类型的信息体的结构如下：

表2通讯协议中所用信息体

通讯协议不仅根据Agent协作方法定义Agent通信层基本动作协议，还根据微电网Agent竞标的内容制定不同协作方法下传递的竞标内容，也就是完成下面两个任务：(1)传递微电源设备运行的电气数据；(2)满足微电网系统中微电源Agent协作和微电网管理层Agent优化调度的的要求。这样，所设计的通讯协议就实现本地控制之间、本地控制和中央控制之间的信息的传递实现知识交换和分布式问题求解，也即实现了多Agent系统中的Agent交互功能和互操作需的功能；

服务端和客户端或者客户端之间的通信，通过使用C++Builder中的TServer Socket和TClient Socket控件进行：

a)、服务器与客户端通讯

在服务端上使用一个TServer Socket和客户端上使用一个TClient Socket。通讯的协议由一个自定义的通讯类（TProtocal），类中包括了用于传递不同通讯内容的结构体；

b)、客户端与客户端通讯

每个客户端上添加一对TServer Socket和TClient Socket控件进行相互之间的通讯。采用的协议也包含于通讯类（TProtocal）之中；

c)、通讯协议的约定

通讯协议建立在TCP/IP协议之上，采用应答式。对于任意命令设置定时器，超时认为是通信故障。通讯协议的格式如下：

第一字段	第二字段	第三字段
			报文类型	报文长度	报文信息内容信息体

其中，第三字段的报文信息内容信息体的结构如表2所示。

2、微电网管理层Agent设计

微电网管理层从微电网全局出发，对微电网能量进行优化管理。在本实施例中微电网管理层Agent包括SCADA Agent，协调调度Agent和经济调度Agent：

1)SCADA Agent的设计

如图10，SCADA Agent包括了通讯模块、协议解析模块和监控模块，其中通讯模块负责收集本地管理层通讯Agent发送来的包含本次管理层各Agent运行信息的通讯数据；协议解析模块从中分析出微电网内本地控制Agent以及与各本地管理模块相对应设备的状态和运行数据，并将其储存至数据库；监控模块负责实时监控本地设备的状态，如微电网发电设备的输出功率、输出电压和输出频率等，同时将从协调控制Agent或经济调度Agent接受的发电计划传递给SCADA Agent；

2)协调控制Agent的设计

协调控制分为本地的一次调频和微电网管理层的二次调频两个步骤进行，一次调频负责阻止频率波动，二次调频用于将频率调整到50Hz（因为经过一次调频后的稳定值可能不为50Hz）。本地管理层本地控制Agent负责一次调频，微电网管理层协调控制Agent负责二次调频，如图11，首先，根据通讯模块实时对采集的微电网频率及各个发电机组功率进行监控，自动发电模块计算出微电网中发出功率与负载功率的差值，再根据功率波动与频率波动的关系，可以估计出当前微电网中的频率波动，即可得到微电网当前的频率值的大小。频率波动用以下公式表示：

$\mathrm{\&Delta;P}=\mathrm{\&Sigma;}{P}_i^{\mathrm{gen}}-\mathrm{\&Sigma;}{P}_j^{\mathrm{load}}---\left(11\right)$

式中ΔP是功率波动值，是第i台发电设备发出的功率，是第j台负载的功率。

$\mathrm{\&Delta;f}=\frac{\mathrm{\&Delta;P}}{k}---\left(12\right)$

k是系统中功率-频率关系常数。

在中央平台中，首先定义当前微电网发电量与达到控制要求的发电量之差为MRE(Microgrid Regulation Error)：

MRE=ΔP^pcc+k·Δf （13）

其中ΔP^pcc为在与电网连接的公共节点的潮流与计划值的偏差。Δf是微电网频率与50Hz的偏差。

自动发电模块计算功率缺额值MRE并将其发送给缺额计划分配模块。在微电网协作控制过程中，微电网的自动发电控制二次调频功能需要维持MRE值在一个较小的范围内波动，当超出这个范围时，自动发电控制会将MRE同过缺额计划分配模块和通讯模块分配给微内的调频机组，从而使微电网频率和交换功率负荷要求。如图12所示。

协调控制Agent每15分钟发起一次合同网对原有发电计划做出调整，具体步骤为：

a)、发起阶段

当MRE超过微电网预先设定值时，协调控制Agent发起合同网；

b)、竞标阶段

SCADA Agent将首先通知系统中有能力参与二次调频的本地层Agent，之后这些本地层Agent将参与二次调频控制的竞标信息提交给协调控制Agent，其中，可调度发电机组的竞标内容如下：（机组类型，可调度功率上下限，价格曲线，评价因子）；

c)、竞标处理阶段

协调控制Agent根据投标信息、功率缺额以及一定规则将任务进行分配：当微电网功率缺额值为正值（负载大于发电功功率），并且协调控制Agent的目标是尽快恢复功率缺额时，协调控制Agent将首先选择竞标中启动时间最快的微电源Agent，并令其调整到功率输出最大值，若此时仍无法满足功率缺额，协调控制Agent将剩余的任务分配给启动时间第二快速的微电源Agent，以此类推。当微电网功率缺额值为负时，协调控制Agent调用微电网内储能Agent吸收多余的电能或者减少某些机组的功率输出；

最后，协调控制Agent将合同网的任务分配结果通知所有竞标微电源Agent。微电源Agent在接收到竞标结果后立即修改相应的发电计划表；

3)经济调度Agent的设计

微电网中三次调频控制是指提前一天根据负荷和功率预测信息制定微电网未来24小时的发电计划。在微电网中，经济调度Agent统计微电网中所有负荷Agent的用电需求，代表微电网中所有消费者发出用电请求。在经济调度Agent向所有本地层Agent发起投标时，所有的微电源Agent都将参与到市场中，提出自己能够提供的电能以及要求，以增加自己的收益。不同类型Agent竞标协议内容如下：

a)不可调度可再生能源：（机组类型，预测发电曲线，评价因子）

b)可调度发电机组：（机组类型，功率上下限，价格曲线，评价因子）

c)蓄电池组：（机组类型，总容量，当前SOC，功率上下限，评价因子）

d)负载：（机组类型，预测负荷曲线，评价因子）

经济调度Agent然后应用市场机制对微电网中本地层Agent的竞标进行处理以实现经济调度控制。在微电网三次调频的合同网实现中，参与竞标的每个发电Agent都有三个因子：可靠性因子a，价格因子b以及环境影响c进行评价，经济调度Agent首先通过权重对三个因子进行综合考虑：

y=αa+βb+γc；(α+β+γ=1) （14）

然后根据y的值对相应的Agent进行选择。可以看出，此时通过权重的调整，可以改变微电网的运行策略：当α较大时，微电网倾向于选择微电网中较为可靠的发电Agent，这样整个微电网的可靠性也得到了保证；当γ在三者中较大时，微电网中环境影响较小的的Agent会得到优先考虑；

最后根据得到的各本地层Agent的综合评价因子，对各个Agent进行选择并制定处微电网未来24小时的发电计划，详细算法流程如图13。

4)潮流分析Agent的设计

潮流分析Agent根据SCADAAgent收集的数据和对网络拓扑的分析，对微电网内的潮流进行计算分析，并且对微电网中的潮流进行优化，以减少线路上的损耗，在保证整个微电网的稳定性的同时，使其经济性达到最优；

5)能量预测Agent的设计

能量预测Agent根据发电的历史数据和天气预测数据对可再生能源发电的电站进行能量的超短期预测；并从实时数据库和历史数据库中分析数据，利用强化学习算法，不断地对自己的预测值进行优化；

6)历史故障分析Agent的设计

历史故障分析Agent对整个微电网运行中出现的故障进行分析，避免下一次控制器又采取相同的命令引发故障；

3、微电网协调管理层的设计

微电网协调管理层包括微电网参与大电网电力市场和微电网运行模式的选择。在本是实施例中微电网协调管理层包括静态开关Agent：

静态开关Agent专门控制微电网与上层电网连接的静态开关。静态开关Agent实时监测公共电网侧的状态，当微电网检测到大电网发生故障时，立即断开静态开关，并给微电网管理层的Agent发出紧急警告信号，微电网切换到孤岛运行模式；当故障恢复后，微电网重新与大电网并联运行；

静态开关Agent结构示意图如图14所示。其中，电网监测模块实时监控大电网的状态信息，状态模块则实时监控静态开关的状态信息，通讯模块负责将由状态模块提供的静态开关状态信息发送到微电网管理层的各Agent同时接受其发出的指令，控制模块根据状态模块和电网监测模块提供的静态开关和公共电网的信息，发出控制信号控制静态开关的通断。

在开放的配电用电电力市场环境下每一个微电网都有自己的费用和利润目标，微电网运行Aget代表微电网参与区域电网中的电力市场，在电力市场中扮演电力买方、电力卖方、电力拍卖商和投标商等各种角色，而且当电力需求变化时买方和卖方的角色可能会发生转化，通过确定微电网与大电网的交换功率，以及响应或发起与其他微电网协作，共同完成区域电网中的任务，对电网起到削峰填谷的调节作用，并且使快速响应用户对于电力业务需求的变更，提供用电模式的多样性，以利于用户获得最经济的供电服务；

微电网运行Agent结构示意图如图15所示。其中，状态模块则实时监控其他微电网的状态信息，通讯模块负责将由状态模块提供的各个微电网状态信息发送到微电网管理层的各Agent同时接受其发出的指令，控制模块根据状态模块和通讯模块提供的各个微电网和公共电网的信息，发出控制信号控制微电网与大电网的交换功率。

4、仿真步骤

根据上述微电网多代理能量管理模型，可以实现微电网及包含微电网的配电系统的不同目标条件下的能量控制与管理仿真运行平台。微电网开始运行于并网模式下，并从电网输入功率，频率一直稳定保持在50Hz。当发现在公共电网中出现故障后，微电网与电网解列并进入独立运行模式。当微电网检测到频率下降较大时会主动切除微电网中一部分的普通负载以稳定频率，并且微电网中的蓄电池组在检测到频率跌落后将迅速增加输出功率输出用于稳定微电网频率。但由于蓄电池组容量有限，在一段时间后，微电网中的协调控制Agent将会命令微电网中其他发电机（例如微型燃气轮机）启动，此时相应地恢复微电网中被切除的普通负荷，微电网进入独立运行模式。

本地层设备上的一次调频每半分钟执行一次，微电网管理层的二次调频系统每隔15分钟执行一次。在8:00时给予微电网一个配电网故障信号；

在8:00后微电网进入孤网运行模式后，频率有所跌落。这说明孤网运行后，在各发电设备发电调度计划还未及时调整前，每个小时开始时段各个发电设备按照并网时的原计划造成有功功率不足，使得微电网频率下降。但由于蓄电池组Agent客户端本地控制的一次调频功能及时增加了功率输出，阻止了微电网的频率的继续跌落。但由于频率仍然波动较大，中央协调控制Agent命令普通负载2与10:00时刻断开与微电网连接，频率在一个短暂的波动后恢复了稳定；

从12:00点开始，协调控制Agent命令燃气轮机Agent增加了6kw功率输出，弥补了电网断开失去的输入功率。同时命令恢复了普通负载2的供电，并且使微电网内的发电与负载平衡。每个设备的具体出力情况如表3所示：

表3微电网系统分布式电源发电功率及负载功率表（单位：kW）

在侧重的不同因子时，各个因子上优势不同的各个设备在发电计划中得到的份额不同。例如在价格因子权重较大的情况下，价格上更具优势的MT相对FC就得到更多的发电计划。

Claims (3)

1.基于MAS的多微电网能量管理系统仿真方法，其特征是：

将多微电网能量管理系统划分为本地管理层、微电网管理层和微电网协调管理层三个不同的层次；所述本地管理层用于管理微电网中的微电源使其按已有计划正常工作，实时满足供需平衡，维持频率稳定；所述微电网管理层通过微电源的协调控制，孤网运行时减少微电网电压及频率偏差幅度，并网运行时减少公共电网耦合节点的交换功率与计划值的偏差，并且实现微网内的经济调度，提高可再生能源在微电网中的利用比例及充分利用发电中产生的热能；所述微电网协调管理层通过整个微电网控制，完成多个微电网间的协作目标或大电网的控制目标，并且在微电网故障时切换微电网运行，协调微电网内各个微电源使微电网过渡平稳；

所述本地管理层、微电网管理层和微电网协调管理层三个不同层次上具备的各种能量管理功能采用不同类型的Agent来建立多微电网能量管理系统仿真模型，所述本地管理层、微电网管理层和微电网协调管理层上的Agent的角色和功能定义如下：

1)本地管理层，其设有单元模型Agent、状态Agent、本地控制Agent和通讯Agent：

a)、所述单元模型Agent，其包含但不限于如下微电源的能量计算模型：光伏电站输出功率计算模型，风力发电系机组输出功率计算模型，燃料电池输出功率计算模型，蓄电池输出功率及荷电状态计算模型，燃气轮机输出功率计算模型，负载功率计算模型；所述能量计算模型为微电网能量管理系统提供微电网动态运行的数字仿真计算数据；

b)、所述状态Agent，其实时监控本地设备的状态，包括微电网发电设备的输出功率、输出电压和输出频率以及分布式发电单元、储能单元或负载单元所连接微电网母线的电流、电压和频率的信息，所述状态Agent一方面将这些信息显示出来，另一方面将这些信息传递给所述本地控制Agent；

c)、所述本地控制Agent，其根据微电网管理层的决策指令以及所述状态Agent提供的本地设备的状态，按照所设计的微电网控制器算法，实现对分布式发电单元、储能单元的有功、无功功率进行管理，对负荷实现相应的需求侧管理，并且在线路出现故障时，对本地设备进行保护动作；所述本地设备为连接至微电网电气网络不同节点的微电源、接触器、断路器以及负荷单元；所述微电源包含光伏发电系统，风力发电系统，燃料电池，微型燃气轮机和蓄电池；

d)、所述通讯Agent，其负责与本地管理层中各本地控制Agent之间以及各本地控制Agent与微电网管理层的Agent之间的信息交换；

2) 微电网管理层，其设有微电网数据采集SCADA Agent、协调控制Agent、经济优化调度Agent、潮流分析Agent、能量预测 Agent 和历史故障分析Agent：

a)、所述SCADA Agent，其通过远端数据采集单元（RTU）收集微电网内设备的状态和运行数据，同时向低层控制单元定向下发来自微电网中央控制器的设定控制命令，对微电网中的设备的实时运行状态进行监控；

b)、所述协调控制Agent，其根据SCADA Agent获得的微电网实时运行状态数据修改本地各设备的发电计划，通过设定微电网中可调度设备的功率和电压运行的参考点，使微电网频率稳定，功率平衡以达到微电网内自动发电协调协调控制的目的，并且实现微电网整体效益最大，微电网网损最低的微电网管理目标；

c)、所述经济调度 Agent，其根据潮流的优化和经济性原则，对可再生能源的超短期预测以及微电网中发电设备的投标信息，应用多因子评价方法基础上的合同网协调、市场竞标机制和粒子群算法，制定微电网内的各发电单元未来24小时的经济协调调度计划，对微电网的运行进行经济性优化；

d)、所述潮流分析 Agent，其根据SCADA Agent收集的数据和对网络拓扑的分析，对微电网内的潮流进行计算分析，并且对微电网中的潮流进行优化，以减少线路上的损耗，在保证整个微电网的稳定性的同时，使其经济性达到最优；

e)、所述能量预测 Agent，其根据发电的历史数据和天气预测数据对可再生能源发电的电站进行能量的超短期预测；并从实时数据库和历史数据库中分析数据，利用强化学习算法，不断地对自己的预测值进行优化；

f)、所述历史故障分析 Agent，其对整个微电网运行中出现的故障进行分析，避免下一次控制器又采取相同的命令引发故障；

3) 微电网协调管理层，其设有静态开关Agent和微电网运行Agent：

a)、静态开关Agent，其监测微电网与区域电网联络接口的状态，当区域电网发生故障或者恢复故障时，切换微电网的运行状态；

b)、微电网运行Agent，其代表系统运行层协调微电网之间或微电网与区域电网之间的协作，将微电网作为一个统一个体参加区域电网的电力市场调度，并根据自身发电能力的大小和区域电力市场价格决定下一阶段的总体策略。

2.根据权利要求1所述的基于MAS的多微电网能量管理系统仿真方法，其特征是：

所述本地管理层、微电网管理层和协调管理层上不同的控制层内的Agent 采用客户端-服务器架构集成，形成基于多代理技术的多微电网能量管理系统仿真平台；在所述基于多代理技术的多微电网能量管理系统仿真平台中，包含一个服务器端和多个客户端；微电网管理层和微电网协调管理层包含的Agent在服务器端采用函数和组件的方法来实现，每个Agent都向其他微电网本地管理层的Agent提供服务并且通过协调控制对微电网进行管理和运行；在所述服务器端，定义管理服务Agent和目录服务Agent，其中：当用户在平台上生成、删除、移走或移入一个Agent，所述管理服务Agent都记录下来，实现对Agent的登记管理；所述目录服务 Agent记录各个Agent的服务类型，用于具有不同服务类型的Agent共同协作完成复杂的微电网能量管理的任务；

所述基于多代理技术的多微电网能量管理系统包含多种不同的类型的Agent客户端，所述不同的类型的Agent客户端实现微电网中的本地管理层的能量管理；一个Agent客户端用于实现具体的本地设备的控制，根据客户端所管理设备的不同，将客户端划分为发电Agent、负载Agent和储能Agent ；一个Agent客户端上有多个Agent协作来管理这个设备，其中最基本的Agent包括本地管理层中的本地控制Agent、状态Agent和通讯Agent，所述通讯Agent代表该客户端与微电网管理层或者其他客户端进行协作。

3.根据权利要求1所述的基于MAS的多微电网能量管理系统仿真方法，其特征是：

所述基于多代理技术的多微电网能量管理系统仿真平台中客户端与服务器端之间通讯要求，设置所需的通讯协议，服务器端利用所述通讯协议监听客户端的请求：服务器端处于微电网管理层的Agent利用所述通讯协议收集客户端的信息或者发布命令；处于微电网协调管理层的微电网运行Agent通过所述通讯协议连接远程的电力市场服务器从而参加到电力市场之中；

所述通讯协议是以TCP/IP协议为基础，根据Agent在信息传递过程中表现出的固有的层次性分为传输层、通信层和交互层，并且下层为上层提供服务，所述传输层处于最底层，即计算机协议层，由所述传输层将通讯协议层的消息通过计算机网络协议传达；所述通信层处于第二层，即通讯协议层，在所述通讯协议层中定义信息类型标识、信息长度和与信息类型标识对应的设备状态数据结构；所述交互层处于第三层，即交互协议层，所述交互协议层通过将通讯协议层表达出的一系列实现协调、协商或者协作的语言进行组合，在交互协议层的上层策略的指导下完成各Agent之间的的协作和约定。