楊 洋，呂 林，肖萬芳，劉俊勇，劉友波（.四川大學(xué)電氣信息學(xué)院，成都 60065；.國(guó)網(wǎng)北京昌平供電公司，北京 000）

主動(dòng)配電網(wǎng)多代理能量管控的分層協(xié)同策略

楊 洋1，呂 林1，肖萬芳2，劉俊勇1，劉友波1
（1.四川大學(xué)電氣信息學(xué)院，成都 610065；2.國(guó)網(wǎng)北京昌平供電公司，北京 102200）

摘要：本文針對(duì)分布式電源高滲入的主動(dòng)配電網(wǎng)，提出多代理系統(tǒng)能量管控的分層協(xié)同策略。充分考慮各類分布式電源特性與協(xié)作關(guān)系，搭建分布式電源多代理模型；進(jìn)一步構(gòu)建分層自治協(xié)同的主動(dòng)配電網(wǎng)能量管控多代理框架，提出包含區(qū)域內(nèi)自治層、區(qū)域間協(xié)調(diào)層、配電網(wǎng)中心管控層的3層多代理能量管控策略。在清潔能源最大化利用和分布式電源就地消納的原則下，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定優(yōu)化運(yùn)行。最后，通過算例仿真驗(yàn)證了策略的可行性。

關(guān)鍵詞：分布式電源；主動(dòng)配電網(wǎng)；多代理系統(tǒng)；能量管控；分層協(xié)同

主動(dòng)配電網(wǎng)作為智能配電網(wǎng)的重要組成部分，受到了國(guó)內(nèi)外廣泛的關(guān)注，是實(shí)現(xiàn)分布式電源DG （distributed generation）在配電網(wǎng)中廣泛接入及高度滲透的重要技術(shù)手段［1］。如何通過對(duì)DG的主動(dòng)管理和主動(dòng)控制，加大配電網(wǎng)對(duì)間歇性DG的接納能力和提升配電網(wǎng)運(yùn)行可靠性與經(jīng)濟(jì)性，是主動(dòng)配電網(wǎng)技術(shù)面臨的重要課題［2］。目前配電網(wǎng)的能量管理方式通常有集中式管理和分布式管理兩種［3］。集中式管理是對(duì)配電網(wǎng)所有電源與負(fù)荷進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)度與管理［1，4-8］，需掌控整個(gè)配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行集中優(yōu)化。面對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)的分布式特性、大量的控制數(shù)據(jù)以及靈活多變的控制方式，集中式管理難以實(shí)現(xiàn)靈活、有效的調(diào)度，且無法適應(yīng)多利益主體的參與。分布式管理是通過本地設(shè)備的自我管理與協(xié)同運(yùn)行達(dá)成能量管理目標(biāo)［9-12］，該方式可以良好適應(yīng)主動(dòng)配電網(wǎng)中電源分散多變、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)靈活的特點(diǎn)，并有利于實(shí)現(xiàn)需求側(cè)響應(yīng)的接入與管理。

分布式管理中，研究最為廣泛的一種是多代理系統(tǒng)。多代理系統(tǒng)利用自主性、交互性和分布式計(jì)算特性等特點(diǎn)，能充分實(shí)現(xiàn)分布式電源、負(fù)荷與電網(wǎng)之間的協(xié)調(diào)控制［11-13］。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了一定的研究。文獻(xiàn)［1］提出基于智能單粒子優(yōu)化算法的全局優(yōu)化調(diào)度模型，對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)DG進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化控制以達(dá)到經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的目的，但求解過程比較復(fù)雜，通信壓力大，無法做到實(shí)時(shí)響應(yīng)。文獻(xiàn)［14］設(shè)計(jì)了多代理系統(tǒng)的微網(wǎng)穩(wěn)定管理方案，實(shí)現(xiàn)了微網(wǎng)能量的分層管理，但沒有細(xì)化不同DG的多代理模型，對(duì)DG的管理策略仍偏向集中式管理。文獻(xiàn)［15］提出了一種多代理系統(tǒng)的微電網(wǎng)控制框架，建立了由上級(jí)電網(wǎng)Agent、微電網(wǎng)Agent、元件Agent組成的3層多代理控制系統(tǒng)，但是只著重討論了孤島運(yùn)行情況下的控制策略，并網(wǎng)后進(jìn)入被動(dòng)運(yùn)行模式。文獻(xiàn)［16］提出了一種考慮DG的配電網(wǎng)多代理管理系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)DG“即插即用”的靈活管理，構(gòu)建了配電網(wǎng)5類元件的多代理模型，但是對(duì)DG采用同質(zhì)化模型，忽略了不同DG的特性差異，采用基于相鄰Agent通信的層層傳遞式交互進(jìn)行能量協(xié)調(diào)，在某些工況下存在效率問題。

綜上研究與分析，本文針對(duì)DG高滲入的主動(dòng)配電網(wǎng)，提出多代理分層協(xié)同能量管控策略。充分考慮各類DG特性與協(xié)作關(guān)系，搭建分布式電源多代理模型；進(jìn)一步提出分層協(xié)同自治的主動(dòng)配電網(wǎng)能量管控多代理框架，構(gòu)建包含區(qū)域內(nèi)自治層、區(qū)域間協(xié)調(diào)層、配電網(wǎng)中心管控層的3層多代理能量管控策略，在清潔能源最大化利用和DG就地消納的原則下，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定優(yōu)化運(yùn)行。

1 主動(dòng)配電網(wǎng)多代理系統(tǒng)的框架設(shè)計(jì)

多代理系統(tǒng)分為3個(gè)層次，如圖1所示，包括區(qū)域內(nèi)自治層，區(qū)域間協(xié)調(diào)層和配電網(wǎng)中心管控層。區(qū)域內(nèi)自治層指每個(gè)區(qū)域內(nèi)部的DG與負(fù)荷通過地方自治達(dá)成內(nèi)部功率的基本平衡；區(qū)域間協(xié)調(diào)層指當(dāng)區(qū)域內(nèi)功率無法達(dá)成自平衡時(shí)，通過區(qū)域管控Agent與其他區(qū)域進(jìn)行交互，協(xié)調(diào)達(dá)成平衡；配電網(wǎng)中心管控層對(duì)整個(gè)配電網(wǎng)的運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)視，當(dāng)依靠區(qū)域內(nèi)自治層和區(qū)域間協(xié)調(diào)層，不能很好地達(dá)成全局供求平衡、移峰填谷、清潔能源最大化利用和降低網(wǎng)損的目標(biāo)時(shí)，配電網(wǎng)中心管控Agent可向各個(gè)區(qū)域管控Agent下發(fā)控制指令進(jìn)行宏觀調(diào)控。

圖1 多代理系統(tǒng)框架Fig.1 Multi-agent system framework

3個(gè)層次按圖2所示的功率平衡機(jī)制協(xié)同運(yùn)作。首先，區(qū)域管控Agent執(zhí)行配網(wǎng)中心管控Agent下達(dá)的控制命令，設(shè)置相關(guān)DG或負(fù)荷Agent的運(yùn)行模式；其他DG按照區(qū)域內(nèi)自治策略，根據(jù)區(qū)域當(dāng)前的供需信息設(shè)定自身運(yùn)行模式，以快速達(dá)成區(qū)域內(nèi)部DG的就地消納與基本功率平衡。若區(qū)域內(nèi)部存在無法平衡的功率，該區(qū)域的區(qū)域管控Agent則向其他區(qū)域的管控Agent發(fā)起能量協(xié)調(diào)請(qǐng)求，根據(jù)收到的回復(fù)和目標(biāo)進(jìn)行決策，與相應(yīng)區(qū)域管控Agent達(dá)成能量協(xié)調(diào)協(xié)議；最后，相關(guān)區(qū)域管控Agent執(zhí)行協(xié)議，達(dá)成該區(qū)域功率的供需平衡。

圖2 功率平衡流程Fig.2 Flow chart of power balance

2 自治運(yùn)行多代理策略

2.1 區(qū)域內(nèi)自治層策略

首先，將主動(dòng)配電網(wǎng)按以下方式進(jìn)行分區(qū)：饋線上2個(gè)分段開關(guān)之間如果包含可控DG則其成為1個(gè)獨(dú)立的自治區(qū)域；饋線上從分支開關(guān)到線路末端如果包含可控DG則其是1個(gè)獨(dú)立的自治區(qū)域。這種分區(qū)方式可以很好地適應(yīng)配電網(wǎng)運(yùn)行方式多變的特點(diǎn)，即自治區(qū)域的范圍不因聯(lián)絡(luò)開關(guān)位置的調(diào)整而發(fā)生變化，具有很高的靈活適應(yīng)性［17］。

將主動(dòng)配電網(wǎng)進(jìn)行分區(qū)，各區(qū)域內(nèi)包含可再生清潔能源發(fā)電、分布式熱力發(fā)電、儲(chǔ)能系統(tǒng)及負(fù)荷集成。對(duì)上述元件分別設(shè)置Agent進(jìn)行代理，自治區(qū)域內(nèi)包含區(qū)域管控Agent、光伏發(fā)電Agent、微型燃?xì)廨啓C(jī)Agent、蓄電池Agent、負(fù)荷Agent，如圖1所示。其中各Agent的功能描述如下。

（1）區(qū)域管控Agent：負(fù)責(zé)記錄和監(jiān)視自治區(qū)域內(nèi)元件及區(qū)域外相連元件的信息，對(duì)自治區(qū)域內(nèi)的電源及負(fù)荷以平穩(wěn)最優(yōu)運(yùn)行為目標(biāo)進(jìn)行管控，并服從上層配電網(wǎng)中心管控Agent的命令。

（2）光伏發(fā)電PV（photovoltaic）Agent：監(jiān)視和控制光伏發(fā)電設(shè)備的功率水平及啟停狀態(tài)，保證設(shè)備的可靠安全運(yùn)行。有最大功率點(diǎn)跟蹤MPPT（maxi?mum power point tracking）和電壓控制VL（voltage limit）兩種行為模式，為保證清潔能源的最大利用，光伏發(fā)電盡量工作在MPPT模式，功率約束滿足

（3）微型燃?xì)廨啓C(jī)MT（micro-turbine）Agent：監(jiān)視和控制微型燃?xì)廨啓C(jī)的出力及啟停狀態(tài)，保證設(shè)備的可靠安全運(yùn)行，在間歇式DG出力或儲(chǔ)能系統(tǒng)功率不足時(shí)提供備用，其主要用在負(fù)荷高峰時(shí)期補(bǔ)償清潔能源發(fā)電及儲(chǔ)能系統(tǒng)的差額，功率約束滿足

（4）蓄電池BS（battery storage）Agent：監(jiān)視和控制蓄電池的出力、荷電狀態(tài)SOC（state of charge）狀況，保證設(shè)備的可靠安全運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)對(duì)DG的移峰填谷調(diào)節(jié)，進(jìn)而為整個(gè)配電網(wǎng)提供功率支撐，需滿足額定功率和SOC狀況約束為

（5）負(fù)荷Agent：以滿足用電需求、減少用電成本為目標(biāo)，監(jiān)視和控制負(fù)荷的開斷情況、功率變化、管理負(fù)荷優(yōu)先級(jí)等。其中的負(fù)荷優(yōu)先級(jí)按重要負(fù)荷、普通負(fù)荷到可中斷負(fù)荷依次分為1級(jí)負(fù)荷、2級(jí)負(fù)荷、3級(jí)負(fù)荷為

依據(jù)以上Agent行為模型，區(qū)域內(nèi)各Agent的具體協(xié)作策略如表1所示。區(qū)域內(nèi)自治層策略以分布式管理方式為基礎(chǔ)，各Agent根據(jù)區(qū)域管控Agent傳送的區(qū)域信息，結(jié)合當(dāng)前自身行為模式集合、運(yùn)行狀態(tài)和區(qū)域間其他DG狀態(tài)設(shè)定自身行為［14］，以此協(xié)調(diào)各類型DG出力以達(dá)到區(qū)域內(nèi)功率的基本供需平衡。策略以保證清潔能源最大化利用和區(qū)域內(nèi)DG就地消納為原則，DG的就地消納可以大幅減少網(wǎng)絡(luò)傳輸損耗與線路利用均衡率，減少高峰時(shí)期的饋線主干的傳輸功率。

表1 區(qū)域內(nèi)管控策略Tab.1 Regional management strategy

區(qū)域內(nèi)按照該策略進(jìn)行初次功率分配，某些運(yùn)行場(chǎng)景下DG的模式有兩種備選項(xiàng)時(shí)，最后的選擇由區(qū)域管控Agent進(jìn)行區(qū)域間協(xié)調(diào)的交互結(jié)果決定，將在下一小節(jié)介紹。下面以第1種運(yùn)行場(chǎng)景為例進(jìn)行說明。當(dāng)區(qū)域中蓄電池荷電狀態(tài)小于最小荷電量，光伏發(fā)電的MPPT出力小于區(qū)域負(fù)荷需求，但差額小于區(qū)域微型燃?xì)廨啓C(jī)最大出力時(shí)，光伏發(fā)電設(shè)定自身運(yùn)行模式為“MPPT模式”，蓄電池設(shè)定自身運(yùn)行模式為“無操作”，微型燃?xì)廨啓C(jī)的模式存在“增大供電”及“維持原狀”兩個(gè)備選項(xiàng)，則微型燃?xì)廨啓C(jī)最后的模式設(shè)定取決于下一小節(jié)區(qū)域管控Agent的交互結(jié)果。

2.2 區(qū)域間協(xié)調(diào)層策略

當(dāng)區(qū)域內(nèi)的功率通過自治策略不能實(shí)現(xiàn)供需平衡，則由區(qū)域管控Agent通過合同協(xié)議機(jī)制與其他區(qū)域管控Agent或配電網(wǎng)中心管控Agent進(jìn)行交互，達(dá)成能量協(xié)調(diào)協(xié)議以滿足區(qū)域內(nèi)的功率需求。合同協(xié)議機(jī)制的基本思想是將任務(wù)的委派通過招投標(biāo)過程實(shí)現(xiàn)，將協(xié)作引入到招標(biāo)方和投標(biāo)方的雙向選擇過程中，通過招標(biāo)-投標(biāo)-中標(biāo)機(jī)制進(jìn)行任務(wù)分配，使系統(tǒng)以較低的代價(jià)、較高的質(zhì)量完成分布式任務(wù)。

區(qū)域內(nèi)的不平衡可以分為“供不應(yīng)求”和“供過于求”兩種情況，下面詳細(xì)介紹兩種情況下的協(xié)作策略。

1）區(qū)域內(nèi)供不應(yīng)求

區(qū)域內(nèi)供不應(yīng)求，即

要達(dá)成該區(qū)域的平衡，有兩種方法：①向其他區(qū)域或主網(wǎng)尋找新的電源供給；②削減區(qū)域現(xiàn)有負(fù)荷。本文為了減少對(duì)用戶的影響，設(shè)計(jì)以電源選擇為先，負(fù)荷選擇為后的原則，首先尋找電源供給，然后選擇負(fù)荷的削減。圖3展示了供不應(yīng)求時(shí)區(qū)域間平衡過程的流程。

區(qū)域管控Agent向其他區(qū)域管控Agent及配電網(wǎng)中心管控Agent請(qǐng)求增加向該區(qū)域的功率供給，收到回復(fù)后：若無可選來源，則向負(fù)荷發(fā)出請(qǐng)求根據(jù)優(yōu)先級(jí)由低到高切斷負(fù)荷直至供求平衡；若有可選來源，則根據(jù)接收到的投標(biāo)回復(fù)信息結(jié)合內(nèi)部微型燃?xì)廨啓C(jī)的可用出力情況進(jìn)行決策，首先考慮電源優(yōu)先級(jí)和經(jīng)濟(jì)性原則將可行電源進(jìn)行排序，接著對(duì)該電源列表由上到下逐個(gè)核算可行性（是否滿足拓?fù)浼s束、潮流是否越限）并發(fā)起能量協(xié)調(diào)協(xié)議，根據(jù)與相關(guān)區(qū)域管控Agent的交互達(dá)成能量協(xié)調(diào)協(xié)議直至滿足需求或列表為空。若列表為空仍沒滿足功率需求，則向負(fù)荷發(fā)出請(qǐng)求根據(jù)優(yōu)先級(jí)由低到高切斷負(fù)荷直至供求平衡。其中電源優(yōu)先級(jí)和經(jīng)濟(jì)性原則如下。

（1）電源優(yōu)先級(jí)：各電源按清潔程度進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，光伏優(yōu)先級(jí)最高，蓄電池次之，微型燃?xì)廨啓C(jī)及主網(wǎng)最低，即

（2）經(jīng)濟(jì)性原則為用電成本最低，即

式中：C為用電成本；Cpower為對(duì)應(yīng)電源的電價(jià)成本；Closs為對(duì)應(yīng)電源的功率傳輸成本。

用電成本包含電價(jià)和傳輸成本兩部分，傳輸成本為計(jì)算所得傳輸網(wǎng)損，考慮傳輸成本有利于功率的就地消納。

圖3 區(qū)域內(nèi)供不應(yīng)求時(shí)區(qū)域間平衡流程Fig.3 Flow chart of the balance between regions when demand exceeds supply in a region

2）區(qū)域內(nèi)供過于求

區(qū)域內(nèi)供過于求，即

要想達(dá)成該區(qū)域的平衡，也是2種方法：①尋找新的功率消納；②限制區(qū)域清潔能源出力，不允許區(qū)域冗余功率送到上級(jí)網(wǎng)絡(luò)。為了盡可能多地消納清潔能源，首先應(yīng)該盡可能向其他區(qū)域?qū)で蠖嘤喙β实南{，最后再選擇限制清潔能源出力。圖4為供過于求時(shí)區(qū)域間平衡過程流程。

區(qū)域管控Agent向其他區(qū)域管控Agent請(qǐng)求增加對(duì)該區(qū)域功率的消納，收到回復(fù)后：若無可選功率消納，則限制清潔能源出力，使其工作在VL模式下；若有可選功率消納，則根據(jù)接收到的投標(biāo)回復(fù)進(jìn)行決策，首先核算可行性（是否滿足拓?fù)浼s束、潮流是否越限），再考慮負(fù)荷優(yōu)先級(jí)和經(jīng)濟(jì)性原則將可行負(fù)荷進(jìn)行排序，對(duì)負(fù)荷列表由上到下發(fā)起能量協(xié)調(diào)協(xié)議，直至滿足需求或列表為空。若列表為空仍沒滿足需求，則限制光伏出力，使其工作在VL模式下。其中負(fù)荷優(yōu)先級(jí)和經(jīng)濟(jì)性原則如下。

（1）負(fù)荷優(yōu)先級(jí)是各負(fù)荷按重要程度進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，其中可中斷負(fù)荷優(yōu)先級(jí)最低。

（2）經(jīng)濟(jì)性原則為供電收益最高，即

式中：E為供電收益；Epower為對(duì)應(yīng)電源的電價(jià)收益；Eloss為對(duì)應(yīng)電源的功率傳輸成本。

供電收益為電價(jià)收益減去傳輸成本，同上，傳輸成本為計(jì)算所得傳輸網(wǎng)損，考慮傳輸成本有利于功率的就地消納。當(dāng)區(qū)域管控Agent收到來自其他區(qū)域管控Agent的能量請(qǐng)求時(shí)，根據(jù)所在區(qū)域的DG情況做出回復(fù)。若沒有能力接受，則回復(fù)拒絕；若有能力接受請(qǐng)求，則回復(fù)投標(biāo)，信息為相關(guān)DG（負(fù)荷）的可提供（消納）功率及其電價(jià)信息。

圖4 區(qū)域內(nèi)供過于求時(shí)區(qū)域間平衡流程Fig.4 Flow chart of the balance between regions when supply exceeds demand in a region

2.3 配電網(wǎng)中心管控層策略

配電網(wǎng)中心管控層策略包括監(jiān)視整個(gè)配電網(wǎng)的潮流與約束；接收區(qū)域管控Agent增加功率供給的請(qǐng)求并予以回復(fù)，回復(fù)內(nèi)容為可提供的功率值和電價(jià)；從全局供求平衡、移峰填谷、清潔能源最大化利用和網(wǎng)損最小出發(fā)進(jìn)行調(diào)控，協(xié)調(diào)各區(qū)域，對(duì)區(qū)域管控Agent發(fā)出命令，設(shè)定或限制元件出力、負(fù)荷大小，設(shè)定網(wǎng)架運(yùn)行結(jié)構(gòu)，保障主動(dòng)配電網(wǎng)全局的穩(wěn)定高效運(yùn)行。

3 算例分析

3.1 算例系統(tǒng)

本文選取如圖5所示33節(jié)點(diǎn)主動(dòng)配電網(wǎng)作為算例，基于JADE搭建多代理能量管控系統(tǒng)，以24 h為例，分析該多代理策略管理下主動(dòng)配電網(wǎng)各DG的運(yùn)行情況，以驗(yàn)證所提多代理策略的有效性。該算例含有5個(gè)光伏發(fā)電電源、3個(gè)蓄電池和2個(gè)微型燃?xì)廨啓C(jī)，分為A、B、C 3個(gè)區(qū)域，區(qū)域間設(shè)有聯(lián)絡(luò)線以進(jìn)行功率傳遞。各DG的配置參數(shù)如表2所示。

圖5 主動(dòng)配電網(wǎng)算例結(jié)構(gòu)Fig.5 Structure of active distribution network example

表2 分布式電源參數(shù)配置Tab.2 Parameter configuration of DG

3個(gè)區(qū)域的典型日負(fù)荷曲線如圖6所示，光伏發(fā)電的MPPT曲線如圖7所示。可見，區(qū)域A光伏MPPT峰值遠(yuǎn)高于負(fù)荷峰值；區(qū)域B的光伏MPPT峰值高于同時(shí)段的負(fù)荷消納，小于負(fù)荷峰值；區(qū)域C的光伏MPPT峰值與負(fù)荷峰值相近。在上述各有差異的負(fù)荷需求與光伏出力下，對(duì)各區(qū)域采用本文控制策略進(jìn)行運(yùn)行仿真。

圖6 各區(qū)域典型日負(fù)荷曲線Fig.6 Typical daily load curves of each area

圖7 各區(qū)域光伏發(fā)電MPPT曲線Fig.7 PV MPPT curves of each area

3.2 仿真分析

采用本文控制策略對(duì)區(qū)域A、B、C的運(yùn)行情況進(jìn)行仿真，結(jié)果如圖8～圖10所示。以區(qū)域B為例，對(duì)區(qū)域內(nèi)DG互補(bǔ)平衡及區(qū)域間協(xié)調(diào)平衡進(jìn)行分析。圖11為區(qū)域B管控Agent與其他區(qū)域管控Agent、配電網(wǎng)中心管控Agent間的交互過程示意。

圖8 區(qū)域A運(yùn)行情況Fig.8 Operation situation of area A

圖9 區(qū)域B運(yùn)行情況Fig.9 Operation situation of area B

圖10 區(qū)域C運(yùn)行情況Fig.10 Operation situation of area C

如圖9所示，區(qū)域B在00∶00—07∶00段負(fù)荷低谷，光伏出力為零，蓄電池經(jīng)過晚高峰放電后處于極限低荷電狀態(tài)，負(fù)荷需求此時(shí)由區(qū)域內(nèi)的微型燃?xì)廨啓C(jī)供給；同一時(shí)段，區(qū)域A出現(xiàn)“供不應(yīng)求”，其管控Agent請(qǐng)求增加功率供給，由于區(qū)域B內(nèi)微型燃?xì)廨啓C(jī)仍有余力，經(jīng)過如圖9所示00∶00—07∶00段的交互過程，與區(qū)域A達(dá)成能量協(xié)議，加大微型燃?xì)廨啓C(jī)出力為區(qū)域A提供部分功率支撐。在08∶00—10∶00段，負(fù)荷需求與光伏出力同處于攀升階段，負(fù)荷需求大于光伏出力且差額超過微型燃?xì)廨啓C(jī)功率極限，出現(xiàn)“供不應(yīng)求”。此時(shí)如圖9所示區(qū)域B管控Agent向區(qū)域A、C管控Agent和配電網(wǎng)中心管控Agent發(fā)起請(qǐng)求，經(jīng)過交互，達(dá)成協(xié)議由主網(wǎng)補(bǔ)充區(qū)域功率差額。在11∶00—15∶00段，光伏出力進(jìn)入高峰，高于同時(shí)段的負(fù)荷需求，多余能量由蓄電池進(jìn)行存儲(chǔ)。在16∶00—17∶00段，光伏出力逐漸下降，略低于負(fù)荷需求，差額由微型燃?xì)廨啓C(jī)進(jìn)行補(bǔ)充，同一時(shí)段，區(qū)域A出現(xiàn)“供過于求”（該區(qū)域此刻光伏出力大于區(qū)域消納能力），其管控Agent請(qǐng)求增加功率消納，由于區(qū)域內(nèi)蓄電池未充滿且滿足最大充電功率約束，經(jīng)過如圖8所示16∶00—17∶00段的交互過程，與區(qū)域A達(dá)成協(xié)議，消納其冗余的光伏出力。在18∶00—24∶00段，光伏出力下降至零，負(fù)荷晚高峰到來，蓄電池經(jīng)過光伏高峰的充電高荷電狀態(tài)，蓄電池、微型燃?xì)廨啓C(jī)最大出力略小于負(fù)荷需求，區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)“供不應(yīng)求”，此時(shí)如圖8所示經(jīng)過交互，達(dá)成協(xié)議由主網(wǎng)補(bǔ)充區(qū)域功率差額?？梢姡瑓^(qū)域B內(nèi)嚴(yán)格按照從內(nèi)層基礎(chǔ)自治到外層輔助協(xié)調(diào)的管控策略，實(shí)現(xiàn)了區(qū)域內(nèi)的基本平衡與區(qū)域外DG的就地消納。需要指出，圖10中區(qū)域C的運(yùn)行情況，15∶00段區(qū)域C光伏MPPT出力大于區(qū)域消納能力，出現(xiàn)“供過于求”，跟其他區(qū)域交互無果，限制了光伏的出力以平衡功率供需。

圖11 區(qū)域B的外部交互過程Fig.11 External interaction process of area B

表3為12∶00光伏高峰和21∶00負(fù)荷高峰兩種情況下，各區(qū)域的詳細(xì)供需信息。其中，12∶00為區(qū)域“供過于求”的典型場(chǎng)景，21∶00為區(qū)域“供不應(yīng)求”的典型場(chǎng)景。12∶00，區(qū)域A光伏MPPT出力高于區(qū)域內(nèi)消納能力，而區(qū)域B、C光伏MPPT出力由區(qū)域內(nèi)蓄電池和負(fù)荷吸收。區(qū)域A的冗余電量經(jīng)過交互由區(qū)域B、區(qū)域C的蓄電池進(jìn)行消納，避免了棄光。21∶00的負(fù)荷高峰時(shí)段，各區(qū)域均出現(xiàn)“供不應(yīng)求”，經(jīng)過交互由主網(wǎng)提供功率支撐，但是在區(qū)域自治平衡和蓄電池移峰填谷作用的支撐下，差額大大減少，減輕了主網(wǎng)壓力。

表3 各區(qū)域典型場(chǎng)景供需情況Tab.3 Typical scene supply&demand of each area

綜上所述可見，通過區(qū)域內(nèi)與區(qū)域間協(xié)調(diào)，光伏出力基本處于MPPT模式，實(shí)現(xiàn)了清潔能源的充分消納。由圖12區(qū)域B蓄電池出力曲線和儲(chǔ)能曲線可見，蓄電池在負(fù)荷低谷與光伏高峰時(shí)充電，負(fù)荷高峰時(shí)放電，充分發(fā)揮了移峰填谷的作用。微型燃?xì)廨啓C(jī)持續(xù)高效利用，負(fù)荷低谷時(shí)為蓄電池充電，負(fù)荷高峰時(shí)提供功率支撐，減輕主網(wǎng)功率及傳輸阻塞壓力。首先通過區(qū)域內(nèi)自治策略達(dá)成區(qū)域內(nèi)功率供需的基本平衡，再通過區(qū)域間以清潔能源最大化利用和DG就地消納為原則進(jìn)行交互解決區(qū)域內(nèi)功率不平衡量。區(qū)域間交互有利于各區(qū)域供需的互補(bǔ)與清潔能源的充分消納。

圖12 區(qū)域B蓄電池出力曲線和儲(chǔ)能曲線Fig.12 Battery output and energy storage curves of area B

4 結(jié)語

本文提出了一種主動(dòng)配電網(wǎng)多代理能量管控的分層協(xié)同策略。在考慮各類DG特性的情況下，建立了DG多代理模型；并進(jìn)一步提出多代理分層協(xié)同控制策略，構(gòu)建區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間和配電網(wǎng)中心管控3個(gè)層面的多代理系統(tǒng)框架；通過多代理間的通信協(xié)作，實(shí)現(xiàn)能量的分層管控，達(dá)成系統(tǒng)的穩(wěn)定優(yōu)化運(yùn)行。通過算例仿真驗(yàn)證了策略的可行性。

參考文獻(xiàn)：

［1］尤毅，劉東，鐘清，等（You Yi，Liu Dong，Zhong Qing，et al）.主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度策略研究（Research on opti?mal schedule strategy for active distribution network）［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化（Automation of Electric Power Sys?tems），2014，38（9）：177-183．

［2］范明天，張祖平，蘇傲雪，等（Fan Mingtian，Zhang Zup?ing，Su Aoxue，et al）.主動(dòng)配電系統(tǒng)可行技術(shù)的研究（Enabling technologies for active distribution systems）［J］.中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)（Proceedings of the CSEE），2013，33 （22）：12-18．

［3］陳昌松（Chen Changsong）.光伏微網(wǎng)的發(fā)電預(yù)測(cè)與能量管理技術(shù)研究（Research on Power Forecasting and Ener?gy Management for Photovoltaic Microgrid）［D］.武漢：華中科技大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院（Wuhan：College of Electrical&Electronic Engineering of Huazhong Univer?sity of Science and Technology），2011．

［4］茆美琴，金鵬，奚媛媛，等（Mao Meiqin，Jin Peng，Xi Yu?anyuan，et al）.基于多因子和合同網(wǎng)協(xié)調(diào)機(jī)制的微網(wǎng)多Agent混和能量管理方法（Method of multi-agent hy?brid energy management for microgrids based on multifactor evaluation and contract net protocol cooperative mechanism）［J］.中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)（Proceedings of the CSEE），2014，34（31）：5542-5552．

［5］王瑞琪（Wang Ruiqi）.分布式發(fā)電與微網(wǎng)系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)與協(xié)調(diào)控制研究（Research on Multi-Objective Optimization Design and Coordinated Control of Distribut?ed Generation and Microgrid）［D］.濟(jì)南：山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院（Jinan：College of Control Science and En?gineering，Shandong University），2013.

［6］王健，謝樺，孫?。╓ang Jian，Xie Hua，Sun Jian）.基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的主動(dòng)配電網(wǎng)能量?jī)?yōu)化調(diào)度研究（Study on energy dispatch strategy of active distribution network using chance-constrained programming）［J］.電力系統(tǒng)保護(hù)與控制（Power System Protection and Control），2014，42（13）：45-52．

［7］ 楊為（Yang Wei）.分布式電源的優(yōu)化調(diào)度（Optimal Scheduling for Distributed Energy Resource）［D］.合肥：合肥工業(yè)大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院（Hefei：School of Electrical Engineering and Automation，Hefei University of Technology），2010．

［8］ 徐弢，李天楚，郭凌旭，等（Xu Tao，Li Tianchu，Guo Lingxu，et al）.主動(dòng)負(fù)荷參與配電網(wǎng)分布式智能電壓控制（Distributed intelligent voltage control strategies and testing platform for active distribution networks）［J］.電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)（Proceedings of the CSU-EPSA），2016，28（1）：17-23．

［9］Guerrero J M，Chandorkar M，Lee T，et al.Advanced con? trol architectures for intelligent microgrids—part I：decen?tralized and hierarchical control［J］.IEEE Trans on Indus?trial Electronics，2013，60（4）：1254-1262．

［10］Guerrero J M，Poh Chiang Loh，Tzung-Lin Lee，et al.Ad?vanced control architectures for intelligent microgrids—part II：power quality，energy storage，and AC/DC mi?crogrids［J］.IEEE Trans on Industrial Electronics，2013，60（4）：1263-1270．

［11］章?。╖hang Jian）.Multi Agent系統(tǒng)在微電網(wǎng)協(xié)調(diào)控制中的應(yīng)用研究（Research on the Application of Multi Agent System in Microgrid Coordination Control）［D］.上海：上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院（Shanghai：School of Electronic Information and Electrical Engineer?ing，Shanghai Jiao Tong University），2009．

［12］McArthur S D J，Davidson E M，Catterson V M，et al.Multi-agent systems for power engineering applicationspart I：concepts，approaches，and technical challenges［J］.IEEE Trans on Power Systems，2007，22（4）：1743-1752．

［13］McArthur S D J，Davidson E M，Catterson V M，et al.Multi-agent systems for power engineering applications—partII：technologies，standards，and tools for building multi-agent systems［J］.IEEE Trans on Power Systems，2007，22（4）：1753-1759．

［14］郝雨辰，吳在軍，竇曉波，等（Hao Yuchen，Wu Zaijun，Dou Xiaobo，et al）.多代理系統(tǒng)在直流微網(wǎng)穩(wěn)定控制中的應(yīng)用（Application of multi-agent systems to the DC mi?crogrid stability control）［J］.中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)（Proceed?ings of the CSEE），2012，32（25）：27-35．

［15］章健，艾芊，王新剛（Zhang Jian，Ai Qian，Wang Xin?gang）.多代理系統(tǒng)在微電網(wǎng)中的應(yīng)用（Application of multi-agent system in a microgrid）［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化（Automation of Electric Power Systems），2008，32（24）：80-82，87．

［16］Ren Fenghui，Zhang Minjie，Sutanto D.A multi-agent solu?tion to distribution system management by considering dis?tributed generators［J］.IEEE Trans on Power Systems，2013，28（2）：1442-1451.

［17］于文鵬，劉東，余南華，等（Yu Wenpeng，Liu Dong，Yu Nanhua，et al）.主動(dòng)配電網(wǎng)的局部自治區(qū)域供蓄能力指標(biāo)及其應(yīng)用（Power supply and storage capacity index of local autonomy area in an active distribution network and its application）［J］.電力系統(tǒng)自動(dòng)化（Automation of Electric Power Systems），2014，38（15）：44-50．

楊 洋（1989—），女，碩士研究生，研究方向?yàn)榕潆娋W(wǎng)規(guī)劃與運(yùn)行。Email：yyapple1990@163.com

呂 林（1963—），男，博士，教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析。Email：lvlin@scu.edu.cn

肖萬芳（1978—），男，博士，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)殡娋W(wǎng)運(yùn)行及自動(dòng)化管理。Email：xiaowanfang@bj.sgcc.com.cn

中圖分類號(hào)：TM732

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1003-8930（2016）07-0117-08

DOI：10.3969/j.issn.1003-8930.2016.07.022

作者簡(jiǎn)介：

收稿日期：2015-03-03；修回日期：2016-03-18

基金項(xiàng)目：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（863計(jì)劃）資助項(xiàng)目（2014AA051901）；四川省應(yīng)用基礎(chǔ)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目（2015JY0128）

A Hierarchical Coordination Strategy of Energy Management Based on Multi-agent System in Active Distribution Network

YANG Yang1，LYULin1，XIAO Wanfang2，LIU Junyong1，LIU Youbo1
（1.School of Electrical Engineering and Information，Sichuan University，Chengdu 610065，China；2.Beijing Changping Electric Power Corporation of State Grid，Beijing 102200，China）

Abstract：In terms of the active distribution network with high penetration of distributed generation（DG），a hierarchi?cal coordination strategy based on the multi-agent system（MAS）is proposed for the energy management.First，the agent models of DGs are built with the characteristics and collaborations of different types of DGs considered.Then in order to establish multi-agent based hierarchical framework of energy management，the three-layer strategy is pro?posed，which includes regional autonomy layer，interregional coordination layer and center control layer.The strategy achieves stable and optimal operation performance of the system meanwhile maximizing the use of clean energy and uti?lizing the power of DGs locally.Finally，the feasibility of the strategy is verified through the numerical examples.

Key words：distributed generation（DG）；active distribution network；multi-agent system（MAS）；energy manage?ment；hierarchical coordination