一種多智能體結構的微電網優(yōu)化運行方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種多智能體結構的微電網優(yōu)化運行方法，所述方法包括以下步驟：微電網獲得連接主網下一時段出售給用戶的電價Pbuy和分布式電源回購的電價Psell；進行基于競價的微電網優(yōu)化運行計算；微電網分布式電源采用單元競價實現(xiàn)報價功能；競價管理智能體協(xié)助完成微電網內各單元的協(xié)商和優(yōu)化；競價管理智能體將各單元發(fā)電量競價結果發(fā)送給微電網控制系統(tǒng)，微電網控制系統(tǒng)基于競價協(xié)商后的結果進行微電網的優(yōu)化運行。本發(fā)明能夠解決當微電網內設備產權不統(tǒng)一，或涉及公共微電網時，現(xiàn)有運行方式無法進行微電網內部利益分配的問題，有助于微電網商業(yè)化運營的實現(xiàn)。
【專利說明】-種多智能體結構的微電網優(yōu)化運行方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)領域，尤其涉及一種多智能體結構的微電網優(yōu)化運行方法。

【背景技術】
[0002] 微電網作為分布式電源（Distributed Energy Resource, DER)的重要組織方 式，得到了極大的關注，其中微電網的優(yōu)化運行更成為研究的熱點[1]。多智能體系統(tǒng) (Multi-Agent Systems,MAS)適宜于解決復雜的、開放的分布式問題，近年來廣泛應用于微 電網的運行控制，其相關技術也受到關注，并取得一定的成果。
[0003] 目前采用MAS結構的微電網優(yōu)化運行多以網設備發(fā)電、運行維護成本或與主網互 購電能費用為基礎的最小成本為目標[2]，內部基于自愿協(xié)作方式，通過各智能體（Agent) 的完全合作方式進行分工協(xié)作。該類運行方式在微電網內設備產權單一的情況下較為簡 單、實用。隨著微電網市場化的發(fā)展，當微電網內出現(xiàn)不同投資主體時，如多家酒店組成的 微電網，該類運行方式無法解決微電網內部利益分配的問題。在開放的市場環(huán)境中，微電網 內各DER允許有自己的目標和利益，可以采取有意圖的方式參與微電網的運行，此時基于 自愿協(xié)作僅僅是Agent間相互作用的一種特殊情形。
[0004] 通過競價的市場機制引導微電網內部各主體參與有效競爭，是未來微電網商業(yè)化 運營的一種重要方式[3]。競價方法配合微電網的控制方式，可以通過發(fā)電競價的制定實現(xiàn) 分布式電源的分散決策，同時也可以運用價格協(xié)調管理達到集中控制。由于分布式電源及 微電網自身的特性，現(xiàn)有常規(guī)電力市場研究成果并不能簡單的移植到微電網中，主要體現(xiàn) 在以下兩個方面：
[0005] (1)常規(guī)電力市場發(fā)電競價通常作為獨立的系統(tǒng)，發(fā)電商根據各自競價策略和運 行情況形成報價，匯集到電力市場管理機構競價，并形成發(fā)電計劃，這些操作與電力系統(tǒng)的 運行、控制分開完成；而在基于MAS結構的微電網中，系統(tǒng)的運行決策是通過各種Agent完 成的，競價結果將直接傳遞給微電網運行控制Agent執(zhí)行，因此競價功能需要融合在MAS運 行控制的整體結構中，而不能單獨設計。
[0006] (2)發(fā)電競價受市場和技術等多種因素影響，是個復雜的技術經濟問題。分布式電 源，如風電和太陽能光伏發(fā)電，具有間歇性和不可控性，運行環(huán)境復雜，通過實際觀測、或對 實際系統(tǒng)的分析和仿真，很難獲取包容所有模式下的競價方案樣本。目前常規(guī)競價算法，如 "強化學習"、"重復博弈"等算法，還無法確保對未知環(huán)境下的競價獲得較滿意的結果。微電 網中由于競價結果直接指導運行控制，面上表現(xiàn)"理性"的競價Agent在突發(fā)事件面前可能 表現(xiàn)得很"笨拙"，這是難以接受的[4]。
[0007] 基于上述問題，通過在微電網已有運行控制的基礎上增添分布式的競價功能，通 過市場手段反映各微電網參與者的利益訴求，并指導微電網優(yōu)化運行；競價過程中利用人 工免疫系統(tǒng)（Artificial Immune systems，AIS)的自適應和缺陷容忍能力，處理間歇性電源 所帶來的不確定性問題；并通過該技術的協(xié)同進化過程，提高整個微電網MAS的協(xié)調性。


【發(fā)明內容】

[0008] 本發(fā)明提供了一種多智能體結構的微電網優(yōu)化運行方法，本發(fā)明能夠解決當微電 網內設備產權不統(tǒng)一，或涉及公共微電網時，現(xiàn)有運行方式無法實現(xiàn)微電網內部利益分配 的問題。該方法通過競價的市場機制引導微電網優(yōu)化運行，具體過程見下文描述：
[0009] -種多智能體結構的微電網優(yōu)化運行方法，所述方法包括以下步驟：
[0010] (1)微電網獲得連接主網下一時段出售給用戶的電價pbuy和分布式電源回購的電 價 Psell;
[0011] (2)進行基于競價的微電網優(yōu)化運行計算；微電網分布式電源采用單元競價實現(xiàn) 報價功能；競價管理智能體協(xié)助完成微電網內各單元的協(xié)商和優(yōu)化；
[0012] (3)競價管理智能體將各單元發(fā)電量競價結果發(fā)送給微電網控制系統(tǒng)，微電網控 制系統(tǒng)基于競價協(xié)商后的結果進行微電網的優(yōu)化運行。
[0013] 所述微電網分布式電源采用單元競價實現(xiàn)報價功能的步驟具體為：
[0014] 基于分布式電源自身競價的目標函數(shù)，確定人工免疫算法的親和度公式，形成人 工免疫的報價環(huán)境抗原；
[0015] 通過對人工免疫算法進行求解，獲得符合分布式電源自身利益的抗體，將抗體解 碼獲得分布式電源的競價方案，并提交給競價管理智能體。
[0016] 所述競價管理智能體協(xié)助完成微電網內各單元的協(xié)商和優(yōu)化的步驟具體為：
[0017] 判斷微電網內分布式電源和負荷之間是否達成平衡；
[0018] 如果是，則備案各競價單元的競價情況，并獲得機組運行方案，提交給微電網控制 系統(tǒng)；
[0019] 如果否，通過多次競價方式使微電網內分布式電源和負荷之間達成平衡。
[0020] 所述基于分布式電源自身競價的目標函數(shù)，確定人工免疫算法的親和度公式，形 成人工免疫的報價環(huán)境抗原具體步驟為：
[0021] (1)分布式電源所有者基于微電網的競價模型，確定報價形式，以及自身競價的目 標函數(shù)；
[0022] (2)競價單元智能體基于分布式電源自身特性，確定人工免疫算法的抗原表現(xiàn)形 式；
[0023] (3)競價單元智能體基于分布式電源的報價形式，確定人工免疫算法的抗體，以及 抗體的編碼和解碼公式；
[0024] (4)競價單元智能體基于分布式電源自身競價的目標函數(shù)，確定人工免疫算法的 親和度公式；
[0025] (5)競價單元智能體對收集到的信息進行加工，形成人工免疫的報價環(huán)境抗原。
[0026] 其中，人工免疫算法的抗原表現(xiàn)形式包括以下三部分信息：
[0027] (a)競價設備自身的環(huán)境信息；
[0028] (b)優(yōu)化運行時間內，微電網從連接主網的購電價格以及出售給主網的售電價 格；
[0029] (c)其他單元競價智能體t的報價信息。
[0030] 判斷條件為：達到規(guī)定的次數(shù)，和/或微電網內的清倉電價不再變化。
[0031] 本發(fā)明提供的技術方案的有益效果是：
[0032] (1)未來電力市場及微電網的發(fā)展，微電網組成可能屬于不同業(yè)主，基于競價等經 濟手段進行優(yōu)化運行與控制不可避免。本發(fā)明能夠解決當微電網內設備產權不統(tǒng)一，或涉 及公共微電網時，現(xiàn)有運行方式無法進行微電網內部利益分配的問題，有助于微電網商業(yè) 化運營的實現(xiàn)。
[0033] (2)本發(fā)明采用MAS的競價優(yōu)化運行與控制，通過市場手段反映各微電網參與者 的利益訴求，并利用競價結果指導微電網優(yōu)化，符合微電網分層、分布式控制的特點。對于 分布式電源或可控負荷單元來說，生產制造的控制器中依據MAS標準嵌入該發(fā)明算法的可 編程智能體，即可實現(xiàn)"即插即用"和直接參與系統(tǒng)競價優(yōu)化運行。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0034]圖1為本發(fā)明提供的基于競價的微電網優(yōu)化控制框架；
[0035] 圖2為微電網優(yōu)化運行實施時間過程示意圖；
[0036] 圖3為本發(fā)明提供的微電網競價反饋和協(xié)同進化方案；
[0037] 圖4為本發(fā)明提供的競價單元人工免疫算法的抗原形式；
[0038]圖5為本發(fā)明提供的競價單體Agent基于人工免疫的優(yōu)化算法流程；
[0039] 圖6為本發(fā)明示范例提供的競價反饋形式；
[0040] 圖7為實施例基于協(xié)同進化的AIS系統(tǒng)模型框架；
[0041] 圖8為示范例的微電網結構；
[0042] 圖9為示范例某Agent競價過程中抗體集合親和度的變化趨勢；
[0043] 圖10為示范例競價時段內微電網多次協(xié)調得到清倉價格；
[0044] 圖11為競價單元Agent求解5000次的進化代數(shù)分布；
[0045] 圖12為微電網求解100次達到納什均衡的協(xié)調進化代數(shù)分布。

【具體實施方式】
[0046] 為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面對本發(fā)明實施方式作進一步 地詳細描述。
[0047] 為了滿足商業(yè)化微電網運行過程中屬于不同業(yè)主的微網組成單元各自的利益訴 求，同時考慮微電網分層、分布式控制，含有多種類型間歇性不可控分布式電源的特點，本 發(fā)明實施例提供了一種多智能體結構的微電網優(yōu)化運行方法，參見圖1至圖12,詳見下文 描述：
[0048] 一、微電網優(yōu)化運行的架構及Agent設置；
[0049] 實施例中基于分布式電源競價的微電網優(yōu)化架構如圖1所示，主要涉及微電網優(yōu) 化控制、競價管理，以及競價單元三種類型Agent，分別具有如下特征。
[0050] (1)微電網優(yōu)化控制Agent:該Agent給競價管理Agent發(fā)送當前微電網的運行情 況，并接收競價管理Agent返回的發(fā)電、負荷能量平衡信息。微電網優(yōu)化控制Agent除了進 行微電網能量管理的控制，還包括對微電網內電壓、電能質量、頻率等進行監(jiān)控。微電網優(yōu) 化控制Agent在特殊情況下（如大電網發(fā)生事故，微電網由并網轉為獨立運行），采用直接 控制方式進行微電網內的負荷和分布式電源發(fā)電出力管理，此時忽略競價管理Agent返回 信息。
[0051] (2)競價管理Agent:該Agent是輔助微電網優(yōu)化控制Agent完成微電網內發(fā)電經 濟分配方面的功能，并代表主網對微電網內所有負荷和DER單元Agent公開購電/售電價 格，同時也管理微電網內各競價單元Agent的招標投標信息。競價間隔和所接入電網競價 時間保持一致，通常為15分鐘一個階段。該Agent的主要功能包括：獲得各DER的發(fā)電競 價，判斷是否協(xié)商完畢，競價信息備案，獲得機組運行方案。
[0052] (3)競價單元Agent:主要為DER單元，一定情況下可包括負荷單元Agent。DER單 元Agent用于提供電力到微電網的能量源單元，如光伏電池，風力渦輪機，燃料電池，微渦 輪機等典型的分布式能量源。DER單元Agent基于本地測量信息以及與其他Agent的通信 信息，而提交發(fā)電競價請求給競價管理Agent，時間是15分鐘一次。
[0053] 負荷單元主要針對微電網內的如住宅，商業(yè)或工業(yè)等需求的負載，如DER單元一 樣，負荷單元可以提交期望獲得的電量及其愿意支付的最高和最低價格，該投標時間也是 15分鐘一次，但不參與競價。儲能設備可以視為電源或負荷設備，當放電時候，可以按照 DER報價，當充電時，按照負荷投標。該Agent的功能包括：基于發(fā)布的信息形成抗原，通過 人工智能方法獲得競價策略，提交競價策略。
[0054] 實施例中微電網上述競價功能的求解與實現(xiàn)依靠MAS的協(xié)同進化和單體控制算 法的自適應性和強大搜索能力進行的。通信方面，可采用MAS系統(tǒng)的通用技術，微電網競價 管理Agent通過詢問方式收集各競價Agent的競價信息，并通過黑板系統(tǒng)發(fā)布信息。
[0055] 二、微電網優(yōu)化運行實施流程
[0056] 微電網競價優(yōu)化運行控制思想為：以現(xiàn)有MAS微電網控制系統(tǒng)研究成果為基礎， 在該系統(tǒng)上增添競價Agent功能，并傳輸給控制Agent應用競價結果指導優(yōu)化運行。微電 網包括獨立型和并網型，在并網型微電網模式下，實施例進行微電網優(yōu)化運行實施時間過 程如圖2所不。
[0057] 主要流程包括如下：
[0058] (1)微電網獲得連接主網下一時段出售給用戶的電價Pbuy和分布式電源回購的電 價 Psell。
[0059] (2)微電網內各DER考慮自身的經濟效益，進行基于競價的微電網優(yōu)化運行計算。 實施過程微電網分布式電源采用單元競價Agent實現(xiàn)自身的報價功能；競價管理Agent協(xié) 助完成微電網內各競價單元的協(xié)商和優(yōu)化。
[0060] (3)競價管理Agent將各Agent的發(fā)電量競價結果發(fā)送給運行Agent,微電網基于 競價協(xié)商后的結果進行備案，并指導微電網優(yōu)化運行。
[0061] 三、微電網競價過程中的競價反饋和協(xié)同進化方案
[0062] 基于人工免疫的微電網分布式電源的競價算法，該技術的關鍵是單體Agent的自 適應免疫算法，以及在此基礎上所實現(xiàn)的各Agent的協(xié)同進化的實現(xiàn)。微電網競價反饋和 協(xié)同進化方案如圖3所示，其技術思想為：將競價單元DER視為具有感知能力和理性思維的 Agent,Agent之間通過提交的競價信息（抗體代表）發(fā)生交互，微電網通過競價管理Agent 提供的競價反饋實現(xiàn)微電網內電源與負荷，以及電源之間的供電協(xié)商。
[0063] 競價單元Agent的一次人工免疫求解過程即是一次競價過程。競價過程中競價單 元采用的抗原形式如圖4所示。在一個競價時段內，DER競價單元首先以自身環(huán)境和主網 電價信息作為抗原，進行人工免疫抗體求解獲得競價；之后競價管理Agent收集競價信息， 并以競價反饋的形式公布給各個經競價單元Agent，競價單元Agent基于反饋信息生成新 的抗原，并重新計算獲得競價策略。通過多輪的反饋及協(xié)商，得到最終的報價形式。
[0064] 其中，上述競價過程中允許的反饋次數(shù)決定了人工免疫的協(xié)同進化次數(shù)；微電網 的競價反饋內容決定了人工免疫算法的抗原形式。不同類型的競價模式會有所不同。
[0065] (1)若以k表示微電網允許各競價單元反饋和修改競價的最大次數(shù)，當微電網不 允許反饋，則有k = 0,目前大電網主要采用此種形式；當微電網允許進行一次反饋，此時k =1 ;當微電網允許通過多輪反饋而達到網內電能供需的協(xié)商，則k不受限制時。通常情況 下，經過少數(shù)幾次反饋即可達到納什均衡。
[0066] (2)當允許進行有反饋的競價時，競價單元收到的競價反饋內容可以是清倉價格 Pd，也可以是各個競價單元的競價信息。不同之處在于反饋信息口^需要由競價管理Agent 分析獲得，當該Agent出現(xiàn)故障時，整個競價功能可能崩潰；而競價反饋為各Agent的競價 信息時，DER競價單元需要更大的運算量分析報價情況并給出自身最優(yōu)的競價策略。但后 者既可通過競價管理Agent的收集和發(fā)布獲得，也可以通過各個競價單元Agent之間的信 息交互獲得，更適應未來分布式的微電網控制方式。
[0067] 為具有普遍性，示范例采用微電網競價過程允許多次反饋（k為大于1的整數(shù)），反 饋為各個競價單元的報價。其他類型的市場競價環(huán)境可以采用相同方法，具體抗原形式及 競價過程的最大允許反饋次數(shù)（允許協(xié)商次數(shù)），對本方法的應用不產生影響。
[0068] 其中，本方法中競價反饋信息是Agent之間交互的唯一途徑和內容，本實施例采 用各競價單元Agent的競價信息。該競價信息初始值可以是自身真實的運行成本反映，也 可以是通過策略制定的競價信息。但在競價過程中，均是在設定的親和度指導下，基于人工 免疫算法獲得的最優(yōu)值。在同一運行控制時間內，各Agent提交的競價隨著迭代而不斷發(fā) 生變化，因此抗原是動態(tài)的。
[0069]四、實施例中競價單元智能體基于人工免疫的算法流程，如圖5所示，具體采用如 下步驟實現(xiàn)。
[0070] 401 :分布式電源所有者基于微電網的競價模型，確定報價形式，以及自身競價的 目標函數(shù)。
[0071] 其中，微電網內各DER競價單元可采用上報4個參數(shù)的報價形 式，價格函數(shù)和功率限制形式為：
[0072] BJQD = bi+cA，(1)
[0073] s. t. Qifflin ^ Q, ^ Qifflax (2)
[0074] 式中，BJQD為DER基于發(fā)電容量的競價價格，h和Ci為第i臺DER的上網競價 的系數(shù)，該競價將直接決定DER能否中標，以及中標的發(fā)電量。Q imin和Qimax描述在該時段的 最大和最小發(fā)電量，由分布式電源機組特性和環(huán)境因素決定。
[0075] 分布式電源競價的目標函數(shù)Jr 由各分布式電源采用的競價方法決定。
[0076] 402 :競價單元Agent基于分布式電源自身設備特性，確定人工免疫算法的抗原表 現(xiàn)形式。
[0077] 各DER競價單元的抗原模型可包括三部分，（a)競價設備自身的環(huán)境信息，該部分 屬于私有信息，不同設備關注不同，如微燃機關注天然氣價格，光伏發(fā)電關注時間段內的日 照強度，風機關注時間段內的風強度。（b)優(yōu)化運行時間段內，微電網從連接主網的購電價 格以及出售給主網的售電價格；（C)其他競價單元Agent的報價，包括分布式電源的競價系 數(shù)h和Ci，以及最大最小發(fā)電容量。提交的競價反饋形式如圖6所示，該部分信息可從競 價管理Agent獲得的，也可通過Agent之間的信息交互獲得。當僅允許DER參與競價時，抗 體代表集合內元素個數(shù)n即為競價DER的Agent數(shù)。
[0078] 其中，各競價DER的環(huán)境因素（抗原部分1)和自身技術參數(shù)，決定了發(fā)電成本，以 及該時段Q imin和Qimax ;市場購售電價Pbuy和Psell (抗原部分2)決定了微電網內結清電價pd 的上下限范圍；競價單元Agent的自身報價和競價反饋信息（抗原部分3)，決定了微電網 的結清電價值，該值是微電網競價的核心，關系到微電網內各參與者的利益。Agent之 間信息的交互是通過競價的提交實現(xiàn)，并以競價反饋的方式公布給其他競價Agent。
[0079] 403:競價單元Agent基于分布式電源的報價形式，確定人工免疫算法的抗體，以 及抗體的編碼和解碼。
[0080] 人工免疫算法的運行過程，不是對所求解問題的實際決策變量（發(fā)電報價）直接 進行操作，而是對表示可行解的個體編碼進行克隆、變異和選擇等運算，通過這種免疫方式 達到優(yōu)化的目的。競價DER的報價形式包含四個參數(shù)，[4，(^，(^_，(^_]，人工免疫算法的 抗體通過編碼和解碼與上述四個參數(shù)形成空間對應關系。
[0081] 由于Q_和Qimax與所在階段的環(huán)境和技術因素有關，實施例可以選擇Q_和Qimax 不參與競價策略，此種情況下所描述的抗體僅包括h和Ci兩個基因元素，抗體的編碼也是 對匕和Ci兩個基因元素。示范例的抗體編碼采用格雷碼編碼方式，其主要優(yōu)點是相鄰值的 變化符合最小字符集編碼原則，便于提高AIS方法的局部搜索能力。
[0082] 404:競價單元Agent基于分布式電源自身競價的目標函數(shù)，確定人工免疫算法的 親和度公式。
[0083] 抗原和抗體的親和度體現(xiàn)競價單元的競價目標和收益，同時抗體和抗原的親和度 決定該抗體的優(yōu)劣，親和度的計算由各分布式電源采用的競價方法決定。
[0084] Agent基于抗原，通過親和度的增加使抗體進化成熟。對于Agent任意解空間里 的一個如， Ci)，都能夠組成一個抗體Ab，并對應一個收益Jr i如，Ci)，此收益的大小決定了 抗體的親和度。在一定的環(huán)境下（抗原），競價策略（抗體）能夠獲得最大的收益（目標函 數(shù)）時，認為親和度最高。
[0085] 405:基于步驟402的抗原表現(xiàn)形式，競價單元Agent對收集到的信息進行加工，形 成人工免疫的環(huán)境抗原。
[0086] 其中，本方法中競價反饋信息是Agent之間交互的唯一途徑和內容，本實施例采 用各競價單元Agent的競價信息。該競價信息初始值可以是自身真實的運行成本反映，也 可以是通過策略制定的競價信息。但在競價過程中，均是在設定的親和度指導下，基于人工 免疫算法獲得的最優(yōu)值。在同一運行控制時間內，各Agent提交的競價隨著迭代而不斷發(fā) 生變化，因此抗原是動態(tài)的。
[0087] 406:單元競價Agent基于報價環(huán)境抗原，通過人工免疫算法進行求解，獲得符合 分布式電源自身利益的抗體，將抗體解碼獲得該分布式電源的競價方案，并提交給競價管 理 Agent。
[0088] 其中，每次競價過程，即是一次免疫過程。競價求解過程可以采用各種具有自適應 的智能算法，包括但不限于人工免疫算法，遺傳算法等智能算法。
[0089] 微電網優(yōu)化運行過程中，競價單元Agent協(xié)同進化并執(zhí)行步驟405和406。
[0090] 五、實施過程中競價管理Agent，通過收集和發(fā)送競價信息等操作，協(xié)助微電網內 競價單元Agent實現(xiàn)協(xié)商和優(yōu)化，具體實現(xiàn)步驟包括：
[0091] 501 :將收集到的抗體代表發(fā)給各競價Agent。
[0092] 502 :等待并接受微電網內各競價單元Agent提交的競價信息。
[0093] 503:基于收集到的各競價信息，判斷微電網內分布式電源和負荷之間是否完成協(xié) 商，達成平衡。判斷條件包括兩種：(a)達到規(guī)定的協(xié)商次數(shù)；(b)協(xié)商后微電網內的清倉電 價不再變化。
[0094] 其中，微電網允許競價的協(xié)商次數(shù)maxbid需根據微電網的市場規(guī)則確定，對于允許 多次協(xié)商的情況，可取3?10之間某整數(shù)。
[0095] 504:如果判斷完成協(xié)商為是，則備案各競價單元的競價情況，并獲得機組運行方 案，提交給微電網運行管理Agent。
[0096] 505 :如果判斷完成協(xié)商為否，轉步驟501，通過重復競價方式使微電網內各競價 單元Agent實現(xiàn)協(xié)商。應用該方法主要是考慮的目前微電網采用的是集中和分布式混合控 制方法，采用發(fā)布形式具有較高效率。若各競價單元之間有信息交互通道，則不需要競價管 理Agent的參與，可以通過各競價單元Agent之間信息交互而實現(xiàn)。
[0097] 其中，人工免疫算法是建立在生物免疫機理的一種并行優(yōu)化計算過程，上述各個 競價單元Agent只在自己的競價空間中針對抗原，通過抗體集和基因庫進行搜索，該過程 不需要中央控制的協(xié)助，并行完成。但各競價單元Agent的抗原中包含從競價管理Agent 發(fā)布的競價反饋信息（如其他的抗體競價信息內容或清倉價格J，因此抗原內容具有全局 性?；趨f(xié)同進化的AIS系統(tǒng)微電網競價過程如圖7所示。
[0098] 算例和分析
[0099] 針對系統(tǒng)結構如圖8所示的商用微電網項目進行應用示范。該微電網分為三個饋 線，包括2臺微燃機、2臺柴油機，以及4個太陽能光伏太陽能等不同類型的分布式電源。無 功部分不需要考慮，各分布式電源的成本因素及發(fā)電功率上下限如表1所示。
[0100] 表1分布式電源的成本因素及發(fā)電功率上下限

【權利要求】
1. 一種多智能體結構的微電網優(yōu)化運行方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： (1) 微電網獲得連接主網下一時段出售給用戶的電價pbuy和分布式電源回購的電價 Psell ; (2) 進行基于競價的微電網優(yōu)化運行計算；微電網分布式電源采用單元競價實現(xiàn)報價 功能；競價管理智能體協(xié)助完成微電網內各單元的協(xié)商和優(yōu)化； (3) 競價管理智能體將各單元發(fā)電量競價結果發(fā)送給微電網控制系統(tǒng)，微電網控制系 統(tǒng)基于競價協(xié)商后的結果進行微電網的優(yōu)化運行。
2. 根據權利要求1所述的一種多智能體結構的微電網優(yōu)化運行方法，其特征在于，所 述微電網分布式電源采用單元競價實現(xiàn)報價功能的步驟具體為： 基于分布式電源自身競價的目標函數(shù)，確定人工免疫算法的親和度公式，形成人工免 疫的報價環(huán)境抗原； 通過對人工免疫算法進行求解，獲得符合分布式電源自身利益的抗體，將抗體解碼獲 得分布式電源的競價方案，并提交給競價管理智能體。
3. 根據權利要求1所述的一種多智能體結構的微電網優(yōu)化運行方法，其特征在于，所 述競價管理智能體協(xié)助完成微電網內各單元的協(xié)商和優(yōu)化的步驟具體為： 判斷微電網內分布式電源和負荷之間是否達成平衡； 如果是，則備案各競價單元的競價情況，并獲得機組運行方案，提交給微電網控制系 統(tǒng)； 如果否，通過多次競價方式使微電網內分布式電源和負荷之間達成平衡。
4. 根據權利要求2所述的一種多智能體結構的微電網優(yōu)化運行方法，其特征在于，所 述基于分布式電源自身競價的目標函數(shù)，確定人工免疫算法的親和度公式，形成人工免疫 的報價環(huán)境抗原具體步驟為： (1) 分布式電源所有者基于微電網的競價模型，確定報價形式，以及自身競價的目標函 數(shù)； (2) 競價單元智能體基于分布式電源自身特性，確定人工免疫算法的抗原表現(xiàn)形式； (3) 競價單元智能體基于分布式電源的報價形式，確定人工免疫算法的抗體，以及抗體 的編碼和解碼公式； (4) 競價單元智能體基于分布式電源自身競價的目標函數(shù)，確定人工免疫算法的親和 度公式； (5) 競價單元智能體對收集到的信息進行加工，形成人工免疫的報價環(huán)境抗原。
5. 根據權利要求4所述的一種多智能體結構的微電網優(yōu)化運行方法，其特征在于，人 工免疫算法的抗原表現(xiàn)形式包括以下三部分信息： (a) 競價設備自身的環(huán)境信息； (b) 優(yōu)化運行時間內，微電網從連接主網的購電價格以及出售給主網的售電價格； (c) 其他單元競價智能體t的報價信息。
6. 根據權利要求3所述的一種多智能體結構的微電網優(yōu)化運行方法，其特征在于，判 斷條件為： 達到規(guī)定的次數(shù)，和/或微電網內的清倉電價不再變化。
【文檔編號】G06Q10/04GK104392279SQ201410668588
【公開日】2015年3月4日 申請日期:2014年11月19日 優(yōu)先權日:2014年11月19日
【發(fā)明者】孔祥玉, 王晟晨 申請人:天津大學