[发明专利]一种基于改进多智能体一致性算法的孤岛多微电网能源调度优化方法

说明书

本发明公开了一种基于改进多智能体一致性算法的孤岛多微电网能源调度优化方法，包括：建立含区域微电网的多微电网结构和基于多智能体系统的孤岛多微电网结构；改进多智能体一致性算法克服逆求解过程设计，先通过利用误差调整步长和权值矩阵更新每个单元的功率指令，然后利用更新后每个单元的功率输出计算每个微电网的运行成本；建立基于改进多智能体一致性算法的孤岛多微电网能源调度优化数学模型。然后设计基于改进多智能体一致性算法的孤岛多微电网能源调度优化流程图。本发明寻优速度快，能收敛至全局最优解，而且不存在逆求解的问题，可有效提高多智能体一致性算法在孤岛多微电网能源调度优化中的普遍适用性。

技术领域

本发明属于智能电网和智能优化算法技术领域，涉及一种基于改进多智能体(Multi-agent，MA)一致性算法(Improved MA consensus algorithm，IMACA)的孤岛多微电网(Multi-microgrids，MMG)能源调度优化方法。

背景技术

传统的MA一致性算法应用于孤岛MMG能源调度优化具有协调规则简单、寻优速度快和能收敛至全局最优解等优点。该算法首先通过更新每个微电网(Microgrid,MG)的运行成本，然后通过利用MG的运行成本和每个单元的运行成本函数(如蓄电池充放电成本函数、柴油机发电成本函数、卸荷成本、放弃可再生能源成本等)逆求解得到每个单元的输出功率指令。然而，逆求解成功的关键在于MG中每种单元的运行成本函数必须是一个分段函数，并且MG中每种单元之间需要服从一个明确大小的关系，从而确保逆求解后必须是唯一的解。比如当MG需要增加发电时，蓄电池放电成本柴油机发电成本卸荷成本；当MG需要减少发电时，蓄电池充电成本放弃可在生能源成本；若MG需要增加发电时，则利用更新后MG的运行成本逐一选择成本最低的蓄电池放电，其次选择柴油机发电，最后选择卸荷，直至MG的运行成本等价于蓄电池、柴油机和卸荷成本三者之和。因此，当该算法应用于孤岛MMG的能源调度优化时必须要明确MG中每种单元的运行成本函数关系。

然而，MG中每个单元的运行成本函数关系会随着单位成本和计算公式的改变而发生变化。因此，当MG中每个单元的运行成本函数发生变化时，它们之间的大小关系需要重新进行梳理。但是重新梳理后的函数关系可能不再是一个分段函数或者出现两种单元的运行成本出现重叠部分。因此，逆求解后可能不再是一个唯一解。这将会限制MA一致性算法在孤岛MMG能源调度优化中的普遍适用性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种基于IMACA的孤岛MMG能源调度优化方法，可以有效解决传统MA一致性算法应用于孤岛MMG能源调度优化时需要明确各单元的运行成本关系和逆求解的问题，提高该算法在孤岛MMG能源调度优化中的普遍适用性。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案。

本发明的一种基于改进多智能体一致性算法的孤岛多微电网能源调度优化方法，包括以下步骤：

步骤1、建立含区域微电网的孤岛多微电网结构设计：该结构包括3个微电网和额外增加的1个区域微电网；其3个微电网为互联；所额外增加的一个区域微电网，其作用相当于一个备用的储能系统和电源，以提高孤岛多微电网运行的稳定性和可靠性；每个所述的微电网包含不同类型的蓄电池、柴油机、可再生能源和负荷；区域微电网包含区域柴油机和区域蓄电池，并与微电网3相连；相互连接的微电网之间、微电网和区域微电网之间能够进行电力传输。

步骤2、基于多智能体系统的孤岛多微电网结构设计：该结构包括3个微电网、1个区域微电网、可再生能源、蓄电池、柴油机、负荷与智能体之间的连接关系；

步骤3、改进多智能体一致性算法克服逆求解过程设计：在求解时先通过利用误差调整步长和权值矩阵更新每个单元的功率指令，然后利用更新后每个单元的功率输出计算每个微电网的运行成本；