[发明专利]一种具有鲁棒协同一致性的经济调度方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统经济调度技术领域，特别涉及基于非理想通信网络的经济调度功率多目标优化分配方法，该方法适用于分散式经济调度的动态多目标优化分配。

背景技术

经济调度是电力系统的有功功率优化问题。传统的经济调度问题的解决往往采用集中控制的方式，调度中心在掌握全网的负荷及机组运行情况后，根据一定的优化算法把负荷分配给各机组。在这种集中优化方式下，国内外已有很多学者提出了有效的解决方法。

近年来，随着计算、通信和感知设备的小型化，人们已经有理由相信数量众多的智能体可以通过协同工作来实现同一目标。协同工作的解决思路，受启发于自然界中很多有趣的生物集体行为。如鱼群能快速地改变队形来应对猎物的追捕，萤火虫能够节奏一致地闪烁，蝗虫没有被引导却能进行大规模的有序迁徙等。多智能体的协同控制在民事、商业和军工等领域都有着广泛的应用前景。但是在上述所有应用中，智能体由于受到通信带宽和通信功率的限制，很难采取集中式指挥控制方式。多智能体一致性问题，本质上是一群智能体通过邻里之间的通信对关键信息达成一致意见，以协作方式一起工作。要理解多智能体之间如何协作，首先要研究多智能体之间的信息传递和分享机制。因此，众多智能体开展协同控制的一个关键问题是设计合理的分布式智能算法，使得各智能体在信息交换能力受限且不可靠、通信拓扑时变等条件下对共享信息达成一致意见。

未来智能电网是一个信息网络与物理网络高度结合的电网。借助多智能体协同一致性算法，可以采用分散式的能量管理系统(energymanagementsystem,EMS)系统来实施分散优化调度。当前已提出的协同一致性算法(collaborativeconsensusalgorithm,CCA)均假设信息网络是理想的。然而在智能体之间进行通信时，由于传输数据量较多、测量误差以及外界干扰等因素，通信网络中将不可避免地出现通信时延和信道噪声问题；同时，在大多数实际的多智能体网络中，拓扑结构并非是固定不变的，由于智能体的运行或通信传输等发生故障时，通信拓扑也将发生改变。这些问题将导致已提出的协同一致性算法无法收敛。

发明内容

本发明的目的在于克服现有分散调度协同一致性算法的缺点与不足，提出一种具有鲁棒协同一致性的经济调度方法，该方法综合考虑了通信时延、噪声和通信拓扑变化对分散式调度的影响，进一步扩大了一致性算法的适用范围，能更好地适应工程实践中非理想的通信环境，并且有更好的优化结果。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

一种具有鲁棒协同一致性的经济调度方法，包括以下步骤：

S1、确定多智能体网络拓扑图的邻接矩阵A＝[a_ij]，然后根据所述邻接矩阵A生成拉普拉斯矩阵L＝[l_ij]，其中，i，j＝1,2，...；

S2、采集系统总功率P_D，并且对各台机组的发电功率和虚拟一致性变量λ_i[0]进行初始化，计算初始时刻的功率偏差；

S3、实时监测所述多智能体网络的通信拓扑结构，若发生变化，修正所述拉普拉斯矩阵L；

S4、根据当前迭代次数k，计算一致性增益函数c(k)，其中，k＝0,1,2，...；

S5、根据当前的功率偏差、虚拟一致性变量λ_i[k]和一致性增益函数c(k)，对领导者和跟随者的虚拟一致性变量λ_i[k+1]进行更新；

S6、根据各机组发电功率的上、下限值，计算各机组的真实一致性变量

S7、根据求出的真实一致性变量求解出各台机组的发电功率P_i；

S8、求出当前的功率偏差ΔP，并判断当前的功率偏差ΔP是否小于或等于功率误差容限P_error；

S9、如果判断条件不满足，返回步骤S3；如果判断条件满足，迭代结束，输出优化结果。

进一步地，所述邻接矩阵A生成所述拉普拉斯矩阵L＝[l_ij]的关系：