[发明专利]一种基于多代理技术的多能流系统协调优化运行方法

权利要求书

1.一种基于多代理技术的多能流系统协调优化运行方法，应用于JADE平台和基于增量成本的“Leader-Follow”型一致性算法，应用于构建了含配电网层、热电网层、产能层的三层物理结构的多能流系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤一：获取部分Agent信息：

所述JADE平台的主容器中包括能量转换设备Agent、热储能Agent、电网Agent、热网Agent、配电网Agent和各个设备的产能设备Agent；

所述各个设备的产能设备Agent获取对应的设备的发电功率限制和运行成本信息，所述热储能Agent获取对应的设备运行限制和运行成本信息，所述能量转换设备Agent获取对应的设备运行限制、转换效率和运行成本信息；

步骤二：对电网和热网各自独立优化：

所述电网Agent获取电负荷需求量与所述电网Agent的产能设备Agent的发电功率限制以及运行成本信息；

所述热网Agent获取热负荷需求量与所述热网Agent的产能设备Agent的发电功率限制、运行成本信息以及所述热储能Agent的运行限制、运行成本信息；

所述电网Agent和热网Agent分别利用混合整数规划模型，以运行成本最低为目标进行集中式独立优化，并采用仿真软件对所述模型进行求解，从而得到电网中产能设备的输出功率和电网的不平衡输出功率，以及热网中产能设备的输出功率、热网的不平衡输出功率和热储能的充放电功率；

针对所述电网的独立优化，独立优化结果为：

其中，t为调度时间间隔；T为优化运行周期，c^h、c^b分别为小水电的单位运行成本系数和沼气发电的单位运行成本系数，P^h(t)、P^b(t)分别为在时刻t时小水电的输出功率和沼气发电的输出功率；

所述电网的独立优化的约束条件为：

P^w(t)+P^h(t)+P^b(t)＝P_l^c(t)；

其中，P^w(t)、P^h(t)和P^b(t)分别为风机、小水电和沼气发电在时刻t的输出功率；和分别为风机、小水电和沼气发电在时刻t的最大输出功率；P_l^c(t)为电网在时刻t的电负荷；

所述电网在t时刻的不平衡输出功率为：

针对所述热网的独立优化，独立优化结果为：

其中，和c^be分别为供热单位收益和热储能的单位运行成本系数；P^p(t)和P^be(t)分别为在时刻t时燃气锅炉的输出功率和热储能的输出功率；Δt为优化运行时间间隔；

所述热网在t时刻的不平衡输出功率为：

所述热网的独立优化的约束条件为：

δ_ch(t)+δ_dis(t)≤1；

E(t+1)＝E(t)-P^be(t)Δt；

0.2E_max≤E(t)≤0.9E_max；

E(0)＝E(T)；

P^p(t)+P_dis(t)＝P_l^h(t)+P_ch(t)；

其中，E(t)、P^p(t)和P_l^h(t)分别为在时刻t时热储能的放电功率、充电功率、储存的能量、燃气锅炉的输出功率以及热网的热负荷；的绝对值、E_max和分别表示热储能的最大充电功率、最大放电功率、储存的最大能量以及燃气锅炉在时刻t的最大输出功率；η_dis和η_ch分别表示热储能的放电效率和充电效率；δ_ch(t)和δ_dis(t)分别表示热储能在时刻t的充电状态和放电状态，其值均为0或1。δ_ch,j(t)为1时表示充电状态，为0时表示放电状态，δ_dis,j(t)反之；

步骤三：

判断所述步骤二中得到的所述热网和电网的不平衡输出功率是否为0：

若所述热网的不平衡输出功率为0，则将所述步骤二中得到的独立优化的结果发送给所述热网的所述各个产能设备Agent和热储能Agent；

若所述电网的不平衡输出功率为0，则计算所述各个产能设备的调节裕量，若所述电网的调节裕量为0，则将所述步骤二中得到的独立优化的结果发送给电网的所述各个产能设备Agent，否则进行步骤四；

若所述热网或电网的不平衡输出功率不为0，则计算相应的剩余功率或短缺功率，其中不平衡输出功率大于0时其值即为剩余功率，反之即为短缺功率，然后进行步骤四；

步骤四：所述热网与电网间的协调优化：

根据所述能量转换设备Agent获取的信息和步骤三获得的调节裕量、剩余功率或短缺功率信息，同时利用基于增量成本的“Leader-Follow”型一致性算法进行电网与热网间的协调分布式优化：

以所述能量转换设备Agent为主导Agent，在协调优化过程中约束条件为：

其中，ΔP^g(k)为热、电网间协调优化时电网的调节功率；为热、电网间协调优化时电网的的调节裕量；a和b为电网的两个成本系数；

λ为电网的增量成本，增量成本的更新规则为：

其中，μ∈(0,1)为收敛系数；d为双随机矩阵的元素；为热、电网间协调优化时电网的功率缺额，其更新规则如下：

其中，η_e为电锅炉的转换效率，ΔP^g(k)为热、电网间协调优化时电网的调节功率；

当所述各个Agent的一致性状态变量相同时便可输出各自的最优输出功率；

步骤五：计算协调优化完成后的所述电网的剩余功率或短缺功率，并将其传送给所述配电网Agent；若有剩余功率则进行售电；若有短缺功率则进行购电；

步骤六：重新优化：

所述电网Agent和热网Agent分别获取由步骤四中所得的两网间的协调分布式优化的信息，并对所述电网Agent和热网Agent内各产能设备的调节功率进行经济分配，使用混合整数线性规划模型进行优化，得到最终的优化调度计划：

针对所述电网，优化目标为：

式中，ΔP^h(t)和ΔP^b(t)分别为在时刻t时小水电和沼气发电的调节功率；

所述电网优化目标的约束条件为：

0≤ΔP^h(t)≤ΔP^h_mar；

0≤ΔP^b(t)≤ΔP^b_mar；

0≤ΔP^w(t)≤ΔP^w_mar；

ΔP^h(t)+ΔP^b(t)+ΔP^w(t)＝ΔP(t)+ΔP^g(t)；

其中，ΔP^w(t)为风机在时刻t的调节功率；ΔP^h_mar、ΔP^b_mar和ΔP^w_mar分别为小水电、沼气发电和风机的调节裕量；

所述针对热网，其优化目标为：

其中，ΔP^be(t)为热储能在时刻t的输出功率；

所述热网优化目标的约束条件为：

0≤ΔP^p(t)≤ΔP^p_mar；

其中，ΔP^p(t)和ΔP^p_mar分别为燃气锅炉在时刻t的调节功率和调节裕量。和分别为热储能在时刻t的调节放电功率和调节充电功率。