基于多智能體和元胞自動機的多微網協(xié)調控制研究.pdf

1、在當前情況下，關于微電網電壓和頻率控制方面的探索在世界各國正如火如荼地開展著。在以后的發(fā)展中，由多個可以提供電能的子微電網組成的大型多微網配電系統(tǒng)的應用將具有很強的競爭力，這對微電網的功率和電壓控制提出更高的要求。雖然目前國內外許多學者已進行了一些研究，但對于微電網功率控制方面的研究仍然是一個瓶頸。各種微源在微電網中輸入輸出功率和電壓不穩(wěn)定，因此提出有效的功率、電壓控制方法尤為重要。本論文的內容是圍繞多微網的功率和電壓分布式協(xié)調控制問題

2、而展開的。
　　首先，敘述了多微網的基本知識，分析了多微網的研究情況，搭建了初步的多微網架構圖，簡要介紹了微電網的有功和無功功率的工作特點。多智能體（Multi-Agent System，簡稱MAS）及元胞自動機（Cellular Automata，簡稱CA）技術的特性及其在目前的應用情況，并指出其用于電網來監(jiān)測微電網內部電壓頻率的變化的可行性。
　　其次，研究了MAS和CA在現(xiàn)實應用中的優(yōu)缺點，并利用這兩種技術構建的基于M

3、AS和CA的雙層多微網分布式協(xié)調控制模型，詳細地闡述了多微網在孤島模式和并網模式下的功率自趨優(yōu)控制策略。
　　再次，在算法部分，考慮到多微網系統(tǒng)相比簡單的單微電網系統(tǒng)更為復雜，包含的微源的種類也更為多樣，MAS中的交互功能不僅通過每個 Agent和周圍的環(huán)境交換信息來完成，更多的是同一個工作系統(tǒng)中不同 Agent之間的相互影響。本文提出了利用Q學習和利益分配（Profit Sharing，簡稱PS）算法相結合的混合算法，并使用知識

4、查詢及操作語言（Knowledge Query and Manipulation Language，簡稱KQML）作為通信語言，可以使各Agent進行更為有效的通信。
　　最后，建立了一個基于PSCAD（Power Systems Computer Aided Design，簡稱PSCAD）的多微網仿真模型，將Q學習和利益分配相結合的混合算法運用于上述基于MAS和CA的雙層多微網控制策略，通過仿真，結果表明該控制策略對于多微網的電