[发明专利]一种智能电网多智能体多目标一致性优化方法

摘要

本发明公开了一种智能电网多智能体多目标一致性优化方法，其特征是：根据智能电网多智能体协同控制因素的系统的特点，分析不同电力元件的不同典型特征，以及各自所提出的目标要求，当目标多样时选取恰当的目标函数获取优化运行控制方式与参数，确保系统运行时的可靠性和经济性，并验证优化运行策略的有效性。本发明不仅能根据电力网和负荷特性，建立多智能体的优化模型，利用多智能体理论研究考虑部分信息共享的分布式出力优化算法，还能根据不同的通信拓扑分析算法的收敛性，对算例进行仿真分析并研究提高分布式算法收敛性的相关技术。

主权项

一种智能电网多智能体多目标一致性优化方法，其特征在于，根据智能电网多智能体协同控制因素的系统的特点，分析不同电力元件的不同典型特征，以及各自所提出的目标要求，当目标多样时选取恰当的目标函数获取优化运行控制方式与参数，确保系统运行时的可靠性和经济性，并验证优化运行策略的有效性；其实施步骤包括：步骤1，根据电力系统网络结构，建立基于MATLAB与NETLOGO的联合仿真平台，其中，在MATLAB中建立电力系统元件模型，在NETLOGO中定义代表电力系统元件的智能体通用模块，同时，搭建MATLAB和NETLOGO之间的数据交换接口模块实现信息交互；步骤2，针对各种负荷类型，分别根据负荷基准量、电价，以及对应负荷的各目标的目标倾向度，建立分别对应于各种负荷和电源类型的负荷‑电价响应特性模型；所述的负荷包括刚性负荷和柔性负荷，所述的电源包括分布式电源和储能元件；其中，刚性负荷是指不参与电网互动的负荷，柔性负荷是指参与电网互动的负荷；步骤3，根据所述步骤2中建立的分别对应各种负荷类型的负荷‑电价响应特性模型，分别获得各个负荷的各个目标的目标函数；并且分别针对各个负荷，将负荷的各个目标的目标函数进行加权处理，分别获得对应各个负荷的总目标函数；步骤4，将所述的各个负荷随机分布在NETLOGO三维层面上，获得各个负荷的初始策略；针对NETLOGO三维层面中的网络节点，随机设定电价，并且建立负荷代理；步骤5，以所述各个负荷的初始策略作为负荷基准量，分别针对各个负荷的各个目标的目标倾向度，采用+i或‑i的方式分别获得各个负荷对应的策略，并结合各个负荷的初始策略构成各个负荷的策略集；所述的i为每一步迭代步长，所述的步是指电价每变动一次，负荷的策略相应变化一次；步骤6，采用多智能体多目标协调控制的智能电网一致性优化算法,分别对各个负荷的总目标函数进行优化协调运算，并分别选择获得各个负荷对应其最大总目标函数值的策略，作为各个负荷的优选策略；令x_i表示电力元件的状态，根据一致性协议，当且仅当网络拓补中所有的结点的状态值都相等时，该网络的结点都达到了一致，即：x₁＝x₂＝L＝x_n步骤7，分别根据所述的各个负荷的优选策略中的各个目标的目标倾向度，将各个负荷分别运动到NETLOGO三维层面中相应的位置上，并更新各个负荷的各个目标的目标倾向度；然后根据对应的负荷‑电价响应特性模型，获得此时各个负荷的功率，并且结合负荷代理针对对应负荷的管辖，分别获得各个负荷代理的总功率；步骤8，将所述的各个负荷代理的总功率由NETLOGO发送至MATLAB中，在MATLAB中获得发电机出力和对应各个网络节点的电价，并返回至NETLOGO中，更新NETLOGO三维层面中对应网络节点上的电价；步骤9，将所述的NETLOGO三维层面中各个网络节点上的电价作为牵引信号，并分别由所述的各个负荷代理将对应网络节点上的电价发布给其管辖的各个负荷；步骤10，根据所述步骤9完成时NETLOGO三维层面中的各个负荷的位置，以及各个负荷的各个目标的目标倾向度，更新各个负荷的初始策略，并按照所述步骤5中的方法，更新所述各个负荷对应的策略集，然后根据对应各个负荷的总目标函数，结合各个负荷对应的电价，分别获得各个负荷对应其策略集中各个策略的总目标函数值；步骤11，分别针对各个负荷，判断负荷的初始策略对应的总目标函数值是否大于其策略集中其它策略所对应的总目标函数值，是则该负荷停止运动；否则返回步骤4。