基于多智能体一致性与网损的智能电网调度

龚申健 刘致阳 杨歆豪

摘 要：现有的智能电网的经济性调度模型，缺乏对于网损与发电功率的动态变化，提出基于网损的调度方式，有助于智能电网调度模型的改进设计。在此基础上，采用多智能体一致性算法，分析系统的动态经济性调度过程。仿真结果证明在此网损模型下的一致性调度具有优良的“即插即用”性能，该调度优化能耗，对电网负荷运行随动能力强。

关键词：电网损耗；智能电网；多智能体；一致性

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.16.089

0 引言

随着经济的快速发展，作为国民能源产业核心的电力也在不断更新以适应社会，在此期间，智能电网渐渐概念具体化。智能电网在电网结构和系统管理上集成一定的智慧与能力，从现在的技术发展上看，可以确定，能灵活控制的智能电网会是未来电网的发展趋势。

智能电网的发展，发电端主要考虑发电的稳定性，经济性，而用户端更注重电价以及电力的环保性使用。所以，为了实现双赢，发电端除了保证电力输送外，还需考虑能源利用的经济效益，实现环保节能。

从如今中国的电力结构上看，火电装机量依然占据主导地位，为了优化能源效益，电网的经济调度策略成为一项重要的研究。国内外对电网的经济调度做了许多研究，现主要采用的调度方式为集中式优化调度，但唯一的控制中心与每个电力节点都进行通信，导致控制中心所需带宽较高，且对系统连通度要求高，单点集中控制将工作汇聚，对控制中心运算能力也是一种挑战。相对于集中式，分布式控制方法效果更显著，对于拓扑具有普适性，且稳定性更好。[1]中提出物理与通信双层分布式控制方法，构造有向图描述拓扑，配置多种工作模式，可方便切换，按照贡献度调整功率分布。[5]中利用分布式智能电网一致性算法与自定义虚拟一致性变量，依据不同发电设备的预测出力协同完成电网动态调度。

无论是集中式还是分布式调度，均是在无网损的理想条件下建立的模型，而在现实电力网络中，损耗能占到总功率的10%，无法忽视，因此本文把多智能体一致性算法与基于网损和等耗量微增率相结合，区域分布式管理发功率分布，用于提高智能电网的发电效益，优化电网发电功率分配问题。

1 基于网损的电网节点模型

在某区域内，存在N個火电厂，由电力系统经验方程可知，火电发电耗量与输出有功功率成二次函数关系，因此定义火电发电机组耗量函数为：

计及网损，将发电端传输线换算成γ型等值电路，各段电压均划归为母线电压。

各分布式电源发电端线路向一块区域供电前，需要经电力电子装置、FACTS换流，传输线端又有无功补偿器的使用，无功作用可忽略，因此只考虑有功线损在此简化损耗模型中适用，并且在分析负载时，用节点负荷表示该节点的有功消耗，节点负荷是从配电端到用户端的总用户负荷以及该小距离传导的损耗。

由图1等值电路可知，当存在有功功率流经线路时，产生的有功损耗部分有两部分：

其中，分别表示发电机最小最大输出功率。

3 多智能体系统一致性算法仿真分析

为了验证此算法有效性，选取小系统进行算法分析，其拓扑图2所示（电源间无阻空导线为发电设备通信线路，带阻导线的阻值是等效到母线电压的电阻），仿真分析算法是否满足负荷的“即插即用”。

采用IEEE39节点系统进行算法分析，所选设备参数如表1所示。

算法仿真中，收敛因子取0.0005，离散时间步长为0.01s，母线电压为220kv。所得发电机状态变量值变化规律如图3：

在通信期间，发电机不断调整出力适应网络负荷，因此网络的功率偏差也随着改变，图4为功率偏差量的变化：

细化分析，取初始0.5s分析并结合图3的总体趋势，探究状态变量的变化规律，图5为状态变量细化分析图：

动态分析过程：最初始阶段，由于发电机初始状态值分布不平衡，由式（2-6）更新时，节点状态值向节点状态平均值收敛，大约在0.05s，变量已经趋于一致约为9.5，但由于网络功率未平衡，式（2-7）计算的功率偏差量仍然未达到收敛条件，因此状态变量与发电功率根据收敛因子大小不断向上调节，发电功率增加，产生损耗也增加，如此循环迭代，直到达到网络收敛要求，收敛时间约为3s，最终一致性状态变量为17.7。

在3s时，负载突然增加，测试其“即插即用”性能，图6为 “即插即用”状态变量变化图：

图7为“即插即用”功率偏差变化图：

在系统初次一致后突然增加负载，系统约在3s内重归于一致，状态变量均为22.57，收敛速度较快，满足即插即用的要求。当然，影响系统一致性变量收敛速度的有许多参量，比如通信步长，收敛因子的选取，电网的通信结构等等。

4 总结

本文提出的一种基于网损和等耗量微增率的，与多智能体一致性算法与相结合的分布式功率调度策略。经过仿真，发现网损约占总功率的8-15%，显然损耗是不可忽略的，因此将考虑网损的类等耗量微增率作为系统所控制的状态变量，能使效益型调度策略的模型可行性有了进一步的提升。结合分布式电源的拓扑结构，进行了该结构的分布式算法分析，发现其满足多负荷并联的“即插即用”，并具有良好的收敛性质，不会导致电网的剧烈波动，是适合当下智能分布式电源的控制策略。

参考文献：

[1]Li Q，Chen F，Chen M，et al.Agent-Based Decentralized Control Method for Islanded Microgrids[J].IEEE Transactions on Smart Grid， 2016，7（02）：637-649.

[2]李晓刚.基于多智能体的微电网功率协调控制策略研究[D].燕山大学，2013.

[3]席磊.基于多智能体随机一致博弈的智能发电控制[D].华南理工大学，2016.

[4]陈凯旋.基于多智能体一致性的智能电网调度策略[D].南京邮电大学，2016.

[5]张泽宇.基于多智能体一致性协同理论的智能配电网自动发电控制方法[D].华南理工大学，2016.

[6]蔡晔.智能电网多网交互作用的机理分析及应用研究[D].湖南大学，2016.

[7]王腾.电力系统损耗的分析与研究[J].城市建设理论研究：电子版，2013（35）.

[8]Olfati-Saber R，Fax J A，Murray R M.Consensus and Cooperation in Networked Multi-Agent Systems[J]. Proceedings of the IEEE，2007，95（01）：215-233.

作者简介：龚申健（1997-），男，江苏南通人，本科在读，主要研究方向：电气控制与嵌入式。