基于多智能体的船舶区域配电网短路故障重构

张威，施伟锋，温彤

（上海海事大学，上海201306）

0 引言

多智能体(MA, Multi-Agent)作为分布式人工智能的重要组成部分，不仅具有分布性、智能性及理性特点，而且较传统的人工智能技术有更强的灵活性和适用性。随着多智能体理论及其技术应用的发展，越来越多地被用来解决工程实际问题，出现了各种各样的基于智能体技术的应用系统：电网运行决策系统、配电网快速故障恢复决策系统[1]、智能交通系统[2]等。

船舶电力系统故障重构是解决船舶电力系统故障时，切除故障部分，保证非故障部分及重要负荷可靠供电，确保整个船舶电力系统安全、可靠运行的重要方法之一。本文，首先介绍了多智能体方法；然后，结合所采用的船舶区域配电系统电网拓扑结构，探索复合型多智能体技术在船舶区域配电网故障重构中的应用；最后，通过对船舶区域配电网在有、无多智能体作用下的故障重构的对比仿真与分析，说明复合型多智能体能够有效实现船舶区域配电网短路故障重构。

1 多智能体方法

智能体可以看成一个智能单元[1]，通过传感器感知环境信息，通过效应器作用于环境。其工作过程，如图1所示。

智能体的体系结构主要包括三种[1,3]：认知结构、反应结构和复合结构。这里采用的复合结构多智能体进行船舶电力系统重构研究，它同时包含认知型和反应型智能体。其中，认知型智能体是利用RBF神经网络具有较强学习能力，且能够以任意精度逼近任一连续函数的功能，进行认知学习；反应型智能体通过对认知型智能体产生的数据处进行理分析后生成相应的控制信号，控制断路器动作进而实现系统重构。

基于船舶电力系统复杂性的特点，研究采用的是复合型多智能体。这种结构综合了网状结构、发散结构的优点，各智能体既可通过网状结构相互联系，又可通过发散结构实现各智能体间通信。

2 船舶区域配电系统重构智能体分布

2.1 船舶区域配电系统拓扑结构

船舶电力系统是一个非线性动态系统，电力推进船舶对供电系统有着较高的可靠性要求，对于区域配电系统更是如此[4,5]。典型的船舶电力系统区域配电结构[6]，如图 2所示。船舶电力系统采用区域配电结构使得整个系统具有更高的集成性与分布性，便于船舶电力系统重构控制实现。

在该区域配电方式中，发电单元与配电单元采用纵向连接的方式，并与各配电单元串接在一起形成一个完整的环形网络，继而向各区域用电单元供电。某一配电区域发生的局部故障不致影响到整个船舶电力系统，只需要合理的供电配置就可以保证重要设备具有较高的供电可靠性。

2.2 船舶区域配电系统多智能体配置

基于多智能体的船舶区域配电网故障重构中的智能体按功能又可分为两大类：执行智能体和决策智能体，通过各执行智能体对整个电力系统中各开关元件状态信号、支路电流、节点电压的数据采集，并将采集的数据发送给决策智能体，由决策智能体产生重构策略，实现系统重构。

根据船舶电力系统中各单元的负荷类型， 多智能体的区域划分如图3所示。图中，GA、MA、BA、ZA、LA分别代表发电机单元、推进电动机单元、母线单元、区域负荷单元及由母线直接供电负荷单元智能体。

每一种类型的智能体都包含执行智能体与决策智能体两个组成部分，且各执行智能体均受同类型的决策智能体控制。例如：发电机决策智能体控制；推进电机决策智能体控制；母线决策智能体控制；区域配电决策智能体控制；负荷决策智能体控制。决策智能体与其所控制的执行智能体间的通信是双向的，如图 4(a)所示；各决策智能体间也有着通信连接，且受全局决策智能体的控制，如图4(b)所示。

3 基于多智能体的船舶区域配电网短路故障重构与分析

3.1 多智能体的重构原理

多智能体(MA)技术在船舶电力系统重构中的实现，不仅通过各智能体自主完成任务，而且通过通信使各智能体相互协作完成。各智能体之间功能有着清晰的划分，且能较好的相互协作解决重构问题，使得整个系统不仅具有一定的自主性，还拥有良好的交互性。船舶电力系统智能体重构是通过对船舶电力系统故障运行数据信息（电流、电压）的提取，在多智能体的作用下进行数据分析，诊断出故障位置、类型及范围，根据重构约束条件，生成相应的系统重构策略实现系统重构。

船舶电力系统重构通常应该满足以下约束条件：1) 优先级约束：按照负荷优先级别高低恢复供电；2) 功率平衡约束：必须满足发电和负荷功率的平衡，不能引起发电机组过载；3)电压、电流约束。

本文研究的船舶区域配电网故障重构是考虑负荷供电优先级的船舶电力系统重构，首先根据各用电设备在船舶电力系统中的重要性，设置不同的供电优先级。当供电单元故障不能为整个系统提供足够的能量时，优先切除供电优先级低的负荷单元，确保更高一级的用电单元安全供电；当供电单元恢复系统供电时，按负荷供电优先级由高到低依次恢复各用电单元的供电。最终，实现船舶电力系统在保证安全可靠供电的基础上具有一定的自愈能力。

3.2 故障重构逻辑分析

在各发电机组工作在非满载状态下，当某一发电机组如组1功率输出侧发生故障，必须切除对系统供电时，由如图4所示的交互关系可知，GA1在多智能体的作用下，首先切除发电机组1对整个系统的供电；然后，在通过 GA1与邻近GA2、GA4的直接通信提高它们对系统的供电，同时，将故障信号传输给发电机决策智能体，由发电机决策智能体控制其余发电机组的功率输出。当非故障发电机组的供电能力不能满足全系统的需求时，发电机决策智能体向其他各决策智能体发出通信请求，通过各决策智能体的交互、协作，生成相应的重构策略进行相应的负荷卸载切换，为船舶的安全运行提供可靠供电。

表1为发电机组故障时，相应智能体的状态。表中，0：正常状态（“+”表示功率输出增大），1：动作（故障）信号，未列出的智能体维持原状态。

3.3 船舶区域配电系统故障重构仿真

根据图2所示的船舶区域配电系统拓扑结构及相应的智能体分布，如图 3，在 MATLAB/SimPowerSystem环境下搭建系统仿真模型。

研究复合型多智能体在发电机组功率输出侧发生三相接地短路时，隔离故障；故障切除后，发电机对系统恢复供电的影响。该仿真系统由发电机智能体、负荷智能体、推进电机智能体及母线智能体组成，供电母线模拟故障发生前的发电机组单元，同步发电机模型模拟非故障发电机组单元，异步电动机模拟推进电动机单元。

仿真研究采用的复合型多智能体，首先，由基于 RBF神经网络的认知型智能体通过对供电母线侧电流数据的采集分析，生成状态信号0、1（1表示故障，0表示正常），同时将状态信息上传给决策智能体；其次，通过反应型智能体执行决策智能体发出的控制信号，控制断路器动作；最后，对仿真结果进行分析。认知型智能体所采用的RBF神经网络是应用MATLAB神经网络工具学习训练后得到的，它的输入是所监测的支路电流值，输出是该支路的状态信息。其中，输入层到隐含层权值：[101.7540,107.0394]T,隐含层阈值为[26.7917, 28.3097]T，隐含层到输出层权值：[-15.8562,15.8478]，输出层阈值：-1.0114。

故障类型：三相接地短路，故障时间为1.0 s至 1.4 s。

仿真结果表明，当母线侧发生三相接地短路时，母线侧的短路电流达32 kA，瞬时冲击电流达55kA，远远超过母线稳态运行情况下的75 A电流，必须予以切除。

故障发生前，母线与同步发电机联合向异步电动机供电；故障发生时，在多智能体的作用下，故障部分的供电母线被切除，异步电动机由同步发电机单独供电。

对比分析故障前后，在有无多智能体作用下异步电动机转速变化，可知在没有多智能体的情况下，短路发生时电力推进电机转速急剧下降，在故障发生 0.4 s时下降至 1000 rpm，降幅达33.3%；采用多智能体后，电力推进电机转速维持在1450 rpm，降幅为3.33%。说明系统故障时在多智能体控制下，能够有效切除故障，保证非故障部分的可靠供电。同时，在 1.4 s时图 5(b)转速下降幅度小于图5(a)，然后回升至正常转速。

通过对仿真系统在有、无多智能体作用下相应的潮流分析，可知当系统正常运行时，异步电动机的有功功率由供电母线提供（母线表现为容性），发电机仅为系统提供无功功率，同时对母线进行无功补偿；故障时，供电母线被切除，电动机完全由发电机供电。

4 结论

电力推进船舶电力系统是以柴油发电机与大功率推进电机作为船舶动力装置的系统，取代内燃机作为船舶主动力,为提高供电可靠性越来越多地采用区域配电方式。本文通过对多智能体(MA)工作原理的介绍，结合船舶区域配电系统的拓扑结构及其智能体分布，将复合型多智能体方法应用于船舶区域配电网故障重构中。在MATLAB/ SimPowerSystem环境下，对比分析船舶电力系统某一发电机组功率输出侧发生三相接地短路故障时，在有、无复合型多智能体作用下重构前后的潮流及电机转速仿真波形，说明复合型多智能体能够有效实现短路故障重构，对保证船舶电力系统安全可靠运行起到了积极的作用。

:

[1]盛万兴，杨旭升. 多 Agent系统及其在电力系统中的应用[M]. 北京：中国电力出版社，2007.

[2]李英. 多 Agent系统及其在预测与智能交通系统中的应用[M]. 上海：华东理工大学出版社，2004.

[3]艾芊. 现代电力系统辨识人工智能方法[M]. 上海：上海交通大学出版社，2012.

[4]Wang, J., Kadanak, P., Sumner, M., Thomas, D.W.P.,Geertsma, R.D. Active fault protection for an AC zonal marine power system architecture[J]. Industry Applications Society Annual Meeting, IEEE, 2008.

[5]Chalfant, J.S., Chryssostomidis, C. Analysis of various all-electric-ship electrical distribution system topologies[J]. Electric ship Technologies Symposium(ESTS), IEEE, 2011.

[6]施伟锋，许晓彦. 船舶电力系统建模与控制[M]. 北京：电子工业出版社，2012.