主動配電網多代理能量管控的分層協(xié)同策略

楊 洋，呂 林，肖萬芳，劉俊勇，劉友波（.四川大學電氣信息學院，成都 60065；.國網北京昌平供電公司，北京 000）

主動配電網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
（1.四川大學電氣信息學院，成都 610065；2.國網北京昌平供電公司，北京 102200）

摘要：本文針對分布式電源高滲入的主動配電網，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)作關系，搭建分布式電源多代理模型；進一步構建分層自治協(xié)同的主動配電網能量管控多代理框架，提出包含區(qū)域內自治層、區(qū)域間協(xié)調層、配電網中心管控層的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，實現系統(tǒng)的穩(wěn)定優(yōu)化運行。最后，通過算例仿真驗證了策略的可行性。

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

主動配電網作為智能配電網的重要組成部分，受到了國內外廣泛的關注，是實現分布式電源DG （distributed generation）在配電網中廣泛接入及高度滲透的重要技術手段［1］。如何通過對DG的主動管理和主動控制，加大配電網對間歇性DG的接納能力和提升配電網運行可靠性與經濟性，是主動配電網技術面臨的重要課題［2］。目前配電網的能量管理方式通常有集中式管理和分布式管理兩種［3］。集中式管理是對配電網所有電源與負荷進行統(tǒng)一的調度與管理［1，4-8］，需掌控整個配電網的運行狀態(tài)進行集中優(yōu)化。面對主動配電網的分布式特性、大量的控制數據以及靈活多變的控制方式，集中式管理難以實現靈活、有效的調度，且無法適應多利益主體的參與。分布式管理是通過本地設備的自我管理與協(xié)同運行達成能量管理目標［9-12］，該方式可以良好適應主動配電網中電源分散多變、網架結構靈活的特點，并有利于實現需求側響應的接入與管理。

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、交互性和分布式計算特性等特點，能充分實現分布式電源、負荷與電網之間的協(xié)調控制［11-13］。國內外學者對此進行了一定的研究。文獻［1］提出基于智能單粒子優(yōu)化算法的全局優(yōu)化調度模型，對主動配電網DG進行協(xié)調優(yōu)化控制以達到經濟運行的目的，但求解過程比較復雜，通信壓力大，無法做到實時響應。文獻［14］設計了多代理系統(tǒng)的微網穩(wěn)定管理方案，實現了微網能量的分層管理，但沒有細化不同DG的多代理模型，對DG的管理策略仍偏向集中式管理。文獻［15］提出了一種多代理系統(tǒng)的微電網控制框架，建立了由上級電網Agent、微電網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行情況下的控制策略，并網后進入被動運行模式。文獻［16］提出了一種考慮DG的配電網多代理管理系統(tǒng)，可實現DG“即插即用”的靈活管理，構建了配電網5類元件的多代理模型，但是對DG采用同質化模型，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行能量協(xié)調，在某些工況下存在效率問題。

綜上研究與分析，本文針對DG高滲入的主動配電網，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)作關系，搭建分布式電源多代理模型；進一步提出分層協(xié)同自治的主動配電網能量管控多代理框架，構建包含區(qū)域內自治層、區(qū)域間協(xié)調層、配電網中心管控層的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，實現系統(tǒng)的穩(wěn)定優(yōu)化運行。

1 主動配電網多代理系統(tǒng)的框架設計

多代理系統(tǒng)分為3個層次，如圖1所示，包括區(qū)域內自治層，區(qū)域間協(xié)調層和配電網中心管控層。區(qū)域內自治層指每個區(qū)域內部的DG與負荷通過地方自治達成內部功率的基本平衡；區(qū)域間協(xié)調層指當區(qū)域內功率無法達成自平衡時，通過區(qū)域管控Agent與其他區(qū)域進行交互，協(xié)調達成平衡；配電網中心管控層對整個配電網的運行情況進行監(jiān)視，當依靠區(qū)域內自治層和區(qū)域間協(xié)調層，不能很好地達成全局供求平衡、移峰填谷、清潔能源最大化利用和降低網損的目標時，配電網中心管控Agent可向各個區(qū)域管控Agent下發(fā)控制指令進行宏觀調控。

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

3個層次按圖2所示的功率平衡機制協(xié)同運作。首先，區(qū)域管控Agent執(zhí)行配網中心管控Agent下達的控制命令，設置相關DG或負荷Agent的運行模式；其他DG按照區(qū)域內自治策略，根據區(qū)域當前的供需信息設定自身運行模式，以快速達成區(qū)域內部DG的就地消納與基本功率平衡。若區(qū)域內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)調請求，根據收到的回復和目標進行決策，與相應區(qū)域管控Agent達成能量協(xié)調協(xié)議；最后，相關區(qū)域管控Agent執(zhí)行協(xié)議，達成該區(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 自治運行多代理策略

2.1 區(qū)域內自治層策略

首先，將主動配電網按以下方式進行分區(qū)：饋線上2個分段開關之間如果包含可控DG則其成為1個獨立的自治區(qū)域；饋線上從分支開關到線路末端如果包含可控DG則其是1個獨立的自治區(qū)域。這種分區(qū)方式可以很好地適應配電網運行方式多變的特點，即自治區(qū)域的范圍不因聯(lián)絡開關位置的調整而發(fā)生變化，具有很高的靈活適應性［17］。

將主動配電網進行分區(qū)，各區(qū)域內包含可再生清潔能源發(fā)電、分布式熱力發(fā)電、儲能系統(tǒng)及負荷集成。對上述元件分別設置Agent進行代理，自治區(qū)域內包含區(qū)域管控Agent、光伏發(fā)電Agent、微型燃氣輪機Agent、蓄電池Agent、負荷Agent，如圖1所示。其中各Agent的功能描述如下。

（1）區(qū)域管控Agent：負責記錄和監(jiān)視自治區(qū)域內元件及區(qū)域外相連元件的信息，對自治區(qū)域內的電源及負荷以平穩(wěn)最優(yōu)運行為目標進行管控，并服從上層配電網中心管控Agent的命令。

（2）光伏發(fā)電PV（photovoltaic）Agent：監(jiān)視和控制光伏發(fā)電設備的功率水平及啟停狀態(tài)，保證設備的可靠安全運行。有最大功率點跟蹤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）微型燃氣輪機MT（micro-turbine）Agent：監(jiān)視和控制微型燃氣輪機的出力及啟停狀態(tài)，保證設備的可靠安全運行，在間歇式DG出力或儲能系統(tǒng)功率不足時提供備用，其主要用在負荷高峰時期補償清潔能源發(fā)電及儲能系統(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，保證設備的可靠安全運行，實現對DG的移峰填谷調節(jié)，進而為整個配電網提供功率支撐，需滿足額定功率和SOC狀況約束為

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

依據以上Agent行為模型，區(qū)域內各Agent的具體協(xié)作策略如表1所示。區(qū)域內自治層策略以分布式管理方式為基礎，各Agent根據區(qū)域管控Agent傳送的區(qū)域信息，結合當前自身行為模式集合、運行狀態(tài)和區(qū)域間其他DG狀態(tài)設定自身行為［14］，以此協(xié)調各類型DG出力以達到區(qū)域內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DG就地消納為原則，DG的就地消納可以大幅減少網絡傳輸損耗與線路利用均衡率，減少高峰時期的饋線主干的傳輸功率。

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

區(qū)域內按照該策略進行初次功率分配，某些運行場景下DG的模式有兩種備選項時，最后的選擇由區(qū)域管控Agent進行區(qū)域間協(xié)調的交互結果決定，將在下一小節(jié)介紹。下面以第1種運行場景為例進行說明。當區(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)域負荷需求，但差額小于區(qū)域微型燃氣輪機最大出力時，光伏發(fā)電設定自身運行模式為“MPPT模式”，蓄電池設定自身運行模式為“無操作”，微型燃氣輪機的模式存在“增大供電”及“維持原狀”兩個備選項，則微型燃氣輪機最后的模式設定取決于下一小節(jié)區(qū)域管控Agent的交互結果。

2.2 區(qū)域間協(xié)調層策略

當區(qū)域內的功率通過自治策略不能實現供需平衡，則由區(qū)域管控Agent通過合同協(xié)議機制與其他區(qū)域管控Agent或配電網中心管控Agent進行交互，達成能量協(xié)調協(xié)議以滿足區(qū)域內的功率需求。合同協(xié)議機制的基本思想是將任務的委派通過招投標過程實現，將協(xié)作引入到招標方和投標方的雙向選擇過程中，通過招標-投標-中標機制進行任務分配，使系統(tǒng)以較低的代價、較高的質量完成分布式任務。

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

1）區(qū)域內供不應求

區(qū)域內供不應求，即

要達成該區(qū)域的平衡，有兩種方法：①向其他區(qū)域或主網尋找新的電源供給；②削減區(qū)域現有負荷。本文為了減少對用戶的影響，設計以電源選擇為先，負荷選擇為后的原則，首先尋找電源供給，然后選擇負荷的削減。圖3展示了供不應求時區(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及配電網中心管控Agent請求增加向該區(qū)域的功率供給，收到回復后：若無可選來源，則向負荷發(fā)出請求根據優(yōu)先級由低到高切斷負荷直至供求平衡；若有可選來源，則根據接收到的投標回復信息結合內部微型燃氣輪機的可用出力情況進行決策，首先考慮電源優(yōu)先級和經濟性原則將可行電源進行排序，接著對該電源列表由上到下逐個核算可行性（是否滿足拓撲約束、潮流是否越限）并發(fā)起能量協(xié)調協(xié)議，根據與相關區(qū)域管控Agent的交互達成能量協(xié)調協(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，則向負荷發(fā)出請求根據優(yōu)先級由低到高切斷負荷直至供求平衡。其中電源優(yōu)先級和經濟性原則如下。

（1）電源優(yōu)先級：各電源按清潔程度進行優(yōu)先級排序，光伏優(yōu)先級最高，蓄電池次之，微型燃氣輪機及主網最低，即

（2）經濟性原則為用電成本最低，即

式中：C為用電成本；Cpower為對應電源的電價成本；Closs為對應電源的功率傳輸成本。

用電成本包含電價和傳輸成本兩部分，傳輸成本為計算所得傳輸網損，考慮傳輸成本有利于功率的就地消納。

圖3 區(qū)域內供不應求時區(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)域內供過于求

區(qū)域內供過于求，即

要想達成該區(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網絡。為了盡可能多地消納清潔能源，首先應該盡可能向其他區(qū)域尋求多余功率的消納，最后再選擇限制清潔能源出力。圖4為供過于求時區(qū)域間平衡過程流程。

區(qū)域管控Agent向其他區(qū)域管控Agent請求增加對該區(qū)域功率的消納，收到回復后：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，則根據接收到的投標回復進行決策，首先核算可行性（是否滿足拓撲約束、潮流是否越限），再考慮負荷優(yōu)先級和經濟性原則將可行負荷進行排序，對負荷列表由上到下發(fā)起能量協(xié)調協(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。其中負荷優(yōu)先級和經濟性原則如下。

（1）負荷優(yōu)先級是各負荷按重要程度進行優(yōu)先級排序，其中可中斷負荷優(yōu)先級最低。

（2）經濟性原則為供電收益最高，即

式中：E為供電收益；Epower為對應電源的電價收益；Eloss為對應電源的功率傳輸成本。

供電收益為電價收益減去傳輸成本，同上，傳輸成本為計算所得傳輸網損，考慮傳輸成本有利于功率的就地消納。當區(qū)域管控Agent收到來自其他區(qū)域管控Agent的能量請求時，根據所在區(qū)域的DG情況做出回復。若沒有能力接受，則回復拒絕；若有能力接受請求，則回復投標，信息為相關DG（負荷）的可提供（消納）功率及其電價信息。

圖4 區(qū)域內供過于求時區(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 配電網中心管控層策略

配電網中心管控層策略包括監(jiān)視整個配電網的潮流與約束；接收區(qū)域管控Agent增加功率供給的請求并予以回復，回復內容為可提供的功率值和電價；從全局供求平衡、移峰填谷、清潔能源最大化利用和網損最小出發(fā)進行調控，協(xié)調各區(qū)域，對區(qū)域管控Agent發(fā)出命令，設定或限制元件出力、負荷大小，設定網架運行結構，保障主動配電網全局的穩(wěn)定高效運行。

3 算例分析

3.1 算例系統(tǒng)

本文選取如圖5所示33節(jié)點主動配電網作為算例，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配電網各DG的運行情況，以驗證所提多代理策略的有效性。該算例含有5個光伏發(fā)電電源、3個蓄電池和2個微型燃氣輪機，分為A、B、C 3個區(qū)域，區(qū)域間設有聯(lián)絡線以進行功率傳遞。各DG的配置參數如表2所示。

圖5 主動配電網算例結構Fig.5 Structure of active distribution network example

表2 分布式電源參數配置Tab.2 Parameter configuration of DG

3個區(qū)域的典型日負荷曲線如圖6所示，光伏發(fā)電的MPPT曲線如圖7所示?？梢?，區(qū)域A光伏MPPT峰值遠高于負荷峰值；區(qū)域B的光伏MPPT峰值高于同時段的負荷消納，小于負荷峰值；區(qū)域C的光伏MPPT峰值與負荷峰值相近。在上述各有差異的負荷需求與光伏出力下，對各區(qū)域采用本文控制策略進行運行仿真。

圖6 各區(qū)域典型日負荷曲線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區(qū)域A、B、C的運行情況進行仿真，結果如圖8～圖10所示。以區(qū)域B為例，對區(qū)域內DG互補平衡及區(qū)域間協(xié)調平衡進行分析。圖11為區(qū)域B管控Agent與其他區(qū)域管控Agent、配電網中心管控Agent間的交互過程示意。

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

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

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

如圖9所示，區(qū)域B在00∶00—07∶00段負荷低谷，光伏出力為零，蓄電池經過晚高峰放電后處于極限低荷電狀態(tài)，負荷需求此時由區(qū)域內的微型燃氣輪機供給；同一時段，區(qū)域A出現“供不應求”，其管控Agent請求增加功率供給，由于區(qū)域B內微型燃氣輪機仍有余力，經過如圖9所示00∶00—07∶00段的交互過程，與區(qū)域A達成能量協(xié)議，加大微型燃氣輪機出力為區(qū)域A提供部分功率支撐。在08∶00—10∶00段，負荷需求與光伏出力同處于攀升階段，負荷需求大于光伏出力且差額超過微型燃氣輪機功率極限，出現“供不應求”。此時如圖9所示區(qū)域B管控Agent向區(qū)域A、C管控Agent和配電網中心管控Agent發(fā)起請求，經過交互，達成協(xié)議由主網補充區(qū)域功率差額。在11∶00—15∶00段，光伏出力進入高峰，高于同時段的負荷需求，多余能量由蓄電池進行存儲。在16∶00—17∶00段，光伏出力逐漸下降，略低于負荷需求，差額由微型燃氣輪機進行補充，同一時段，區(qū)域A出現“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請求增加功率消納，由于區(qū)域內蓄電池未充滿且滿足最大充電功率約束，經過如圖8所示16∶00—17∶00段的交互過程，與區(qū)域A達成協(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，負荷晚高峰到來，蓄電池經過光伏高峰的充電高荷電狀態(tài)，蓄電池、微型燃氣輪機最大出力略小于負荷需求，區(qū)域內出現“供不應求”，此時如圖8所示經過交互，達成協(xié)議由主網補充區(qū)域功率差額?？梢?，區(qū)域B內嚴格按照從內層基礎自治到外層輔助協(xié)調的管控策略，實現了區(qū)域內的基本平衡與區(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“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負荷高峰兩種情況下，各區(qū)域的詳細供需信息。其中，12∶00為區(qū)域“供過于求”的典型場景，21∶00為區(qū)域“供不應求”的典型場景。12∶00，區(qū)域A光伏MPPT出力高于區(qū)域內消納能力，而區(qū)域B、C光伏MPPT出力由區(qū)域內蓄電池和負荷吸收。區(qū)域A的冗余電量經過交互由區(qū)域B、區(qū)域C的蓄電池進行消納，避免了棄光。21∶00的負荷高峰時段，各區(qū)域均出現“供不應求”，經過交互由主網提供功率支撐，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，減輕了主網壓力。

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

綜上所述可見，通過區(qū)域內與區(qū)域間協(xié)調，光伏出力基本處于MPPT模式，實現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能曲線可見，蓄電池在負荷低谷與光伏高峰時充電，負荷高峰時放電，充分發(fā)揮了移峰填谷的作用。微型燃氣輪機持續(xù)高效利用，負荷低谷時為蓄電池充電，負荷高峰時提供功率支撐，減輕主網功率及傳輸阻塞壓力。首先通過區(qū)域內自治策略達成區(qū)域內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就地消納為原則進行交互解決區(qū)域內功率不平衡量。區(qū)域間交互有利于各區(qū)域供需的互補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能曲線Fig.12 Battery output and energy storage curves of area B

4 結語

本文提出了一種主動配電網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；并進一步提出多代理分層協(xié)同控制策略，構建區(qū)域內、區(qū)域間和配電網中心管控3個層面的多代理系統(tǒng)框架；通過多代理間的通信協(xié)作，實現能量的分層管控，達成系統(tǒng)的穩(wěn)定優(yōu)化運行。通過算例仿真驗證了策略的可行性。

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

楊 洋（1989—），女，碩士研究生，研究方向為配電網規(guī)劃與運行。Email：yyapple1990@163.com

呂 林（1963—），男，博士，教授，碩士生導師，研究方向為電力系統(tǒng)分析。Email：lvlin@scu.edu.cn

肖萬芳（1978—），男，博士，高級工程師，研究方向為電網運行及自動化管理。Email：xiaowanfang@bj.sgcc.com.cn

中圖分類號：TM732

文獻標志碼：A

文章編號：1003-8930（2016）07-0117-08

DOI：10.3969/j.issn.1003-8930.2016.07.022

作者簡介：

收稿日期：2015-03-03；修回日期：2016-03-18

基金項目：國家高技術研究發(fā)展計劃（863計劃）資助項目（2014AA051901）；四川省應用基礎研究計劃資助項目（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