基于多代理在微電網(wǎng)中拓?fù)渥R(shí)別與仿真

摘 要： 分布式發(fā)電的迅速發(fā)展，廣泛的并網(wǎng)或者離網(wǎng)導(dǎo)致電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)改變，傳統(tǒng)的識(shí)別方法在節(jié)點(diǎn)較多的情況下識(shí)別時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，導(dǎo)致電網(wǎng)優(yōu)化性控制問(wèn)題突出。為了解決這個(gè)問(wèn)題，改進(jìn)基于多代理（MAS）的微電網(wǎng)拓?fù)渥R(shí)別改進(jìn)策略，設(shè)計(jì)功能不同的Agent，運(yùn)用蟻群算法尋找黑板Agent，采用MAS通信機(jī)制構(gòu)建拓?fù)渥R(shí)別模型。最后，利用Matlab軟件編程對(duì)兩種傳統(tǒng)拓?fù)渥R(shí)別法以及智能MAS法進(jìn)行仿真比較，結(jié)果表明改進(jìn)后的MAS拓?fù)渥R(shí)別方法在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)拓?fù)渥R(shí)別中，在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量較多時(shí)識(shí)別效率有極大的提高。

關(guān)鍵詞： 微電網(wǎng)； 多代理； 蟻群算法； 拓?fù)渥R(shí)別

中圖分類(lèi)號(hào)： TN911?34； TM73 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）11?0149?03

Abstract： With the rapid development of distributed generation， the structure of the power grid will change due to the frequent grid connection or grid disconnection. Since the traditional identification methods have long time to identify more nodes， the optimal control problem of power grid is serious. In order to solve this problem， the improved topology identification strategy inmicrogrid based on multi?agent system （MAS） is proposed. In this scheme， the agent with different functions was designed， the ant colony algorithm is used to find the blackboard agent， and MAS communication mechanism is adopted to construct the topology identification model. The two traditional topology identification methods and intelligent MAS method were simulated and compared by means of Matlab software programming. The simulation results show that， in static and dynamic topology identification， the improved MAS topology identification method can greatly improve the identification efficiency while identifying more nodes.

Keywords： microgrid； multi?agent system； ant colony algorithm； topology identification

隨著電能需求加大，微電網(wǎng)成為改變能源結(jié)構(gòu)，提供清潔能源，提高電網(wǎng)穩(wěn)定性、可靠性以及降低送電功率損失有效方式[1]。但是分布式電源的間歇性和波動(dòng)性以及微電網(wǎng)分布式接入配電網(wǎng)的方式，會(huì)引起微電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的改變[2]，這種復(fù)雜的變拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化造成了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)識(shí)別時(shí)間延長(zhǎng)，影響了電網(wǎng)故障診斷以及恢復(fù)[3]。

優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索法對(duì)每個(gè)頂點(diǎn)需要訪(fǎng)問(wèn)且僅訪(fǎng)問(wèn)一次，而深度優(yōu)先搜索法需要回溯，某些節(jié)點(diǎn)將被訪(fǎng)問(wèn)多次，對(duì)于復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在拓?fù)涓淖儠r(shí)需要重新訪(fǎng)問(wèn)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，導(dǎo)致識(shí)別時(shí)間過(guò)長(zhǎng)[4]。在電網(wǎng)出現(xiàn)故障的時(shí)候，需要保護(hù)裝置及時(shí)識(shí)別故障情況，切除故障部位，恢復(fù)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，因此，需要尋求一種效率更高的識(shí)別方法。本文基于MAS（Multi?Agent System）的微電網(wǎng)拓?fù)渥R(shí)別策略使得拓?fù)渥R(shí)別時(shí)間短、效率高。

1 微電網(wǎng)的構(gòu)成以及傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥R(shí)方法

微電網(wǎng)系統(tǒng)將可再生能源的分布式電源相互協(xié)調(diào)起來(lái)，作為智能電網(wǎng)的組成部分，符合與電源計(jì)劃安排調(diào)度有著重要意義[5?6]?；贗EEE 1547標(biāo)準(zhǔn)的微電網(wǎng)的基本結(jié)構(gòu)包含光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、柴油機(jī)多個(gè)分布式電源和儲(chǔ)能元件，這些分布式電源和儲(chǔ)能系統(tǒng)共同為微電網(wǎng)中的負(fù)荷供電，能實(shí)現(xiàn)分布式自我控制和管理，也可以為大電網(wǎng)供電[7]。將微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)用圖論表示，則可看作由頂點(diǎn)集合及頂點(diǎn)之間的關(guān)系集合組成的一種結(jié)構(gòu)[8]。把線(xiàn)路、開(kāi)關(guān)元件作為微電網(wǎng)圖的邊集，將電源、蓄電池、負(fù)載作為點(diǎn)集，組成微電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。微電網(wǎng)中開(kāi)關(guān)的閉合實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)將組成動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，具有11個(gè)節(jié)點(diǎn)的簡(jiǎn)單微電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥R(shí)別中應(yīng)用的主流方法是樹(shù)搜索法，包括廣度優(yōu)先搜索法（Breadth First Search，BFS）、深度優(yōu)先搜索法（Depth First Search，DFS），均是通過(guò)搜索節(jié)點(diǎn)的相鄰節(jié)點(diǎn)的方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治鯷9]。BFS搜索基本思路是選定一個(gè)頂點(diǎn)V1，當(dāng)該頂點(diǎn)所有相鄰節(jié)點(diǎn)都被搜索完才選擇另一新的節(jié)點(diǎn)，按照上述步驟，直至將網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)全部遍歷完全，其節(jié)點(diǎn)順序?yàn)?→2→5→3→8→6→7→4→9→10→11。DFS搜索基本思路是選定一個(gè)頂點(diǎn)V1，以其鄰接關(guān)系向前搜索，搜索方向按照縱向進(jìn)行，直到頂點(diǎn)完全被搜索，不能再前進(jìn)時(shí)，在返回搜索另外的頂點(diǎn)，其節(jié)點(diǎn)順序?yàn)?→5→6→5→7→5→1→2→8→2→3→4→3→9→10→11→9→3→2→1。這兩種搜索在微電網(wǎng)出現(xiàn)故障時(shí)，同樣需要進(jìn)行全局收索，拓?fù)渥R(shí)別時(shí)間較長(zhǎng)，影響電網(wǎng)的穩(wěn)定性恢復(fù)。

2 基于MAS的微電網(wǎng)拓?fù)渥R(shí)別設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 MAS簡(jiǎn)介

Agent 是一個(gè)具有自治性、反應(yīng)性、社會(huì)性、自發(fā)性等特征的智能體[10]。MAS是指由多個(gè)相互作用、相互聯(lián)系、但又各自獨(dú)立的Agent構(gòu)成的一個(gè)分布式的自主系統(tǒng)，各個(gè)子系統(tǒng)又能夠相互獨(dú)立，相互聯(lián)系，相互通信，通過(guò)合作完成復(fù)雜任務(wù)[11]。MAS系統(tǒng)具有如下特征：

（1） 每個(gè)Agent都有解決問(wèn)題的能力和信息，但這樣的能力、信息可能是部分的、不完全的；

（2） 各個(gè)Agent之間可以相互學(xué)習(xí)、相互通信、協(xié)調(diào)工作，構(gòu)成一個(gè)多群體、多層次的結(jié)構(gòu)，MAS解決問(wèn)題的能力大大超過(guò)單個(gè)Agent；

（3） MAS中各個(gè)Agent相互獨(dú)立，即行為不受其他Agent影響和限制；

（4） MAS中系統(tǒng)的算法是異步處理、并行計(jì)算。

2.2 MAS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

拓?fù)浞治鏊惴ň哂泻軓?qiáng)的針對(duì)性，因此微電網(wǎng)的拓?fù)渥R(shí)別必須結(jié)合微電網(wǎng)自身的特點(diǎn)加以設(shè)計(jì)，使其不但能高效地跟蹤微電網(wǎng)拓?fù)涞淖兓⒛芡瑫r(shí)為故障診斷、潮流計(jì)算、狀態(tài)估計(jì)等高級(jí)應(yīng)用提供網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)[12]。利用MAS可對(duì)微電網(wǎng)這類(lèi)復(fù)雜變拓?fù)鋭?dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行準(zhǔn)確、快速、完整地識(shí)別。因此，以Agent為核心的系統(tǒng)還應(yīng)具有下列特征：

（1） 能反映系統(tǒng)的工作模式和用戶(hù)的工作習(xí)慣，并自主地代替用戶(hù)的行為；

（2） 能反映用戶(hù)間的相互關(guān)系，即刻畫(huà)系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)，規(guī)定組織內(nèi)各種角色之間的交互關(guān)系。

文獻(xiàn)[13]總結(jié)MAS的體系結(jié)構(gòu)分為集中式結(jié)構(gòu)、分布式結(jié)構(gòu)和混合式結(jié)構(gòu)。根據(jù)文獻(xiàn)[14]分析MAS三種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)優(yōu)缺點(diǎn)。本文選擇混合式多代理結(jié)構(gòu)，采用的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如圖2所示，能夠提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性、安全性，降低系統(tǒng)的管理、控制復(fù)雜度。

2.3 基于蟻群算法的MSA通信機(jī)制

傳統(tǒng)的黑板隨機(jī)分布在網(wǎng)絡(luò)中，這就造成信息傳達(dá)的盲目性、路徑延長(zhǎng)、通信耗費(fèi)大等問(wèn)題。本文提出一種新的黑板通信機(jī)制，當(dāng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化后，利用蟻群算法選擇“黑板，再根據(jù)最短路徑問(wèn)題傳輸信息。

在微電網(wǎng)的通信機(jī)制中，與每個(gè)Agent相連的另外2個(gè)Agent是與該節(jié)點(diǎn)最近的幾個(gè)Agent中的2個(gè)，在一個(gè)有個(gè)Agent的拓?fù)渥R(shí)別通信問(wèn)題中，任何一個(gè)Agent有條路徑可以將信息從該Agent傳送到其他的Agent，而在條路徑中，只有最短的幾條路徑中的一條才是系統(tǒng)通信的最優(yōu)解路徑，即通信距離最短。根據(jù)最短路徑選定該起點(diǎn)Agent作為MAS的通信黑板。

2.4 MAS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)

微電網(wǎng)中隨著開(kāi)關(guān)的變化，系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化。前文將網(wǎng)絡(luò)中的開(kāi)關(guān)、節(jié)點(diǎn)等描述轉(zhuǎn)化為電氣接線(xiàn)的數(shù)學(xué)模型，得到微電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)元件之間的連接關(guān)系；微電網(wǎng)拓?fù)浞治鍪请娋W(wǎng)潮流計(jì)算、狀態(tài)估計(jì)、故障診斷等其他高級(jí)應(yīng)用的基礎(chǔ)。對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治龅囊缶褪强焖佟⒖煽考芭c有效，通常有兩個(gè)步驟：

（1） 母線(xiàn)分析：從一個(gè)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始搜索，并將通過(guò)閉合開(kāi)關(guān)連接在一起的所有節(jié)點(diǎn)劃分為一條母線(xiàn)；同時(shí)，給每條母線(xiàn)分配一個(gè)母線(xiàn)號(hào)，即為每條母線(xiàn)編號(hào)，直到微電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)都分配了母線(xiàn)號(hào)為止。

（2） 電氣島分析：搜索通過(guò)支路連接在一起的所有母線(xiàn)，并將這些母線(xiàn)歸并為一個(gè)電氣拓?fù)鋶u。電氣島中既有電源又有負(fù)荷，則稱(chēng)為活島；電氣島中沒(méi)有電源只有負(fù)荷，則稱(chēng)為死島。微電網(wǎng)中有若干分布式電源，所以是一個(gè)活島。

每個(gè)節(jié)點(diǎn)都設(shè)有一個(gè)Agent，節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)的邊表示各個(gè)Agent 之間的交互關(guān)系。在Agent 交互組織關(guān)系所形成的網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)Agent 節(jié)點(diǎn)只需要與其鄰近節(jié)點(diǎn)的Agent 進(jìn)行交互。這樣每個(gè)Agent 只需感知其鄰近Agent 的信息，無(wú)需感知整個(gè)微電網(wǎng)中所有Agent 的信息，這樣就使得MAS 系統(tǒng)的大規(guī)模性處于可控制的范圍，并且使得每個(gè)Agent 的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的信息量大量的減小，增加了系統(tǒng)的識(shí)別速度。

3 拓?fù)渥R(shí)別仿真與分析

在微電網(wǎng)中，從主分離器和母線(xiàn)的出線(xiàn)開(kāi)關(guān)開(kāi)始，逐條饋線(xiàn)進(jìn)行搜索生成靜態(tài)全局拓?fù)?，如果?jié)點(diǎn)因?yàn)槟承┰驍嚅_(kāi)，導(dǎo)致了微電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的改變，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)更新形成新的動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)?，F(xiàn)在以圖1的微電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖為系統(tǒng)框架，并且假設(shè)節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的距離均為單位1，分別在Matlab軟件中仿真基于MAS靜態(tài)拓?fù)渑c動(dòng)態(tài)拓?fù)渥R(shí)別圖，分別如圖3，圖4所示。

通過(guò)Matlab編程實(shí)現(xiàn)分別在初始靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中采用廣度優(yōu)先法、深度優(yōu)先法和本算法拓?fù)渥R(shí)別驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)為11個(gè)、300個(gè)微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)，所需時(shí)間如表1和表2所示。

從表1和表2中可以看出，用傳統(tǒng)的樹(shù)搜索方法實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)拓?fù)渥R(shí)別時(shí)，當(dāng)節(jié)點(diǎn)較少時(shí)與本文算法耗時(shí)相差不大，但是當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)增加時(shí)，本文算法優(yōu)勢(shì)明顯，使得拓?fù)渖伤俣扔辛藰O大提高。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文對(duì)MAS在微電網(wǎng)拓?fù)渥R(shí)別中以各個(gè)節(jié)點(diǎn)為中心，呈網(wǎng)狀同時(shí)向外輻射搜索，采用改進(jìn)后的蟻群算法進(jìn)行通信，提高了Agent的通信效率，解決了微電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生變化時(shí)重新搜索整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題，提高了拓?fù)渥R(shí)別的效率，節(jié)省了拓?fù)渥R(shí)別時(shí)間，為微電網(wǎng)系統(tǒng)管理、故障診斷提供了良好的前提和基礎(chǔ)。

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