本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度，特別是一種基于多智能體的海量分布式可控資源調(diào)度方法。更具體地，本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)中的能源管理，包括可再生能源發(fā)電、儲(chǔ)能、需求側(cè)管理、電力市場(chǎng)操作等方面。

背景技術(shù)：

1、隨著全球能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和氣候變化問(wèn)題的緊迫性，新型電力系統(tǒng)正朝著高效、可持續(xù)、智能化的方向發(fā)展?，F(xiàn)代電力系統(tǒng)的特點(diǎn)顯著，不僅包括對(duì)傳統(tǒng)化石能源的依賴(lài)減少，還涉及到對(duì)分布式發(fā)電和可再生能源的廣泛集成，如風(fēng)力、太陽(yáng)能和生物質(zhì)能等。這些系統(tǒng)的可控資源呈現(xiàn)海量化、分布式和異構(gòu)性，為電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行提供了新的支撐和挑戰(zhàn)。

2、在此背景下，電力系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)之一是如何有效整合和調(diào)度海量分布式可控資源。傳統(tǒng)的集中式調(diào)度方法已不再適應(yīng)當(dāng)前電網(wǎng)快速發(fā)展和復(fù)雜性增加的需求。現(xiàn)代電力系統(tǒng)中，分布式發(fā)電資源如屋頂光伏、小型風(fēng)電場(chǎng)和家庭儲(chǔ)能設(shè)備，已經(jīng)成為支持電網(wǎng)運(yùn)行的重要組成部分。這些資源的調(diào)度和管理需要精確、高效且具有彈性的新方法，以確保電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性，同時(shí)滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)能源的多樣化需求。

3、此外，電力市場(chǎng)的發(fā)展和變化也為電力系統(tǒng)的調(diào)度帶來(lái)了新的維度。電力市場(chǎng)的作用不僅在于確保能源供應(yīng)和需求的經(jīng)濟(jì)平衡，還在于激勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化資源配置。在電力市場(chǎng)的框架下，分布式資源可以根據(jù)價(jià)格信號(hào)動(dòng)態(tài)調(diào)整其輸出，實(shí)現(xiàn)能源的有效分配，促進(jìn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，提高整個(gè)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益。然而，市場(chǎng)機(jī)制的引入也給資源調(diào)度帶來(lái)了額外的復(fù)雜性，需要更智能化的調(diào)度算法來(lái)實(shí)時(shí)響應(yīng)市場(chǎng)變化。

4、現(xiàn)有的技術(shù)存在以下不足之處：集中控制和調(diào)度的局限性：現(xiàn)有方法仍然主要依賴(lài)于某種形式的集中控制和調(diào)度，難以完全適應(yīng)現(xiàn)代電力系統(tǒng)中分布式資源的異構(gòu)性和動(dòng)態(tài)變化。缺乏多層控制策略：關(guān)注局部?jī)?yōu)化，缺乏全局視角的多層控制策略，無(wú)法全面提升系統(tǒng)整體的穩(wěn)定性和效率。協(xié)商機(jī)制不足：在處理資源調(diào)度沖突時(shí)，現(xiàn)有方法沒(méi)有充分利用智能體之間的協(xié)商機(jī)制，導(dǎo)致資源利用率和調(diào)度效率較低。市場(chǎng)響應(yīng)能力有限：面對(duì)電力市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化，現(xiàn)有方法缺乏靈活性和響應(yīng)速度，難以實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)優(yōu)化配置。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種基于多智能體的海量分布式可控資源調(diào)度方法，包括建立系統(tǒng)模型、為分布式資源配置智能體、構(gòu)建可靠的通信網(wǎng)絡(luò)、設(shè)計(jì)分層控制策略及建立多智能體協(xié)商機(jī)制。通過(guò)智能體自主決策、局部控制和全局控制的結(jié)合，提高了資源調(diào)度的靈活性和響應(yīng)速度；采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和多智能體協(xié)商機(jī)制，優(yōu)化了資源利用率和調(diào)度效率，確保資源的最優(yōu)配置；分布式控制策略減少了對(duì)集中控制系統(tǒng)的依賴(lài)，提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性。此外，本發(fā)明具備動(dòng)態(tài)市場(chǎng)響應(yīng)能力，能夠根據(jù)電力市場(chǎng)的變化實(shí)時(shí)調(diào)整資源輸出，實(shí)現(xiàn)能源的有效分配和經(jīng)濟(jì)效益最大化。

2、為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的：

3、一種基于多智能體的海量分布式可控資源調(diào)度方法，所述方法包括：

4、步驟s1、系統(tǒng)建模：建立系統(tǒng)模型，包括每個(gè)可控資源的特性、限制以及對(duì)應(yīng)的智能體模型，以準(zhǔn)確反映資源的物理和電氣特性；

5、步驟s2、智能體設(shè)計(jì)：為每個(gè)分布式資源配置一個(gè)智能體，所述智能體能夠自主決策、響應(yīng)集中控制中心的命令，并與其他智能體通信和協(xié)作；

6、步驟s3、通信網(wǎng)絡(luò)：構(gòu)建一個(gè)可靠的通信網(wǎng)絡(luò)，連接所有所述智能體和所述集中控制中心，以確保信息的實(shí)時(shí)和準(zhǔn)確傳遞；

7、步驟s4、分層控制策略：設(shè)計(jì)分層控制策略，包括局部控制和全局控制，所述局部控制負(fù)責(zé)即時(shí)資源優(yōu)化和小規(guī)模協(xié)調(diào)，所述全局控制負(fù)責(zé)大范圍系統(tǒng)穩(wěn)定性和優(yōu)化；

8、步驟s5、協(xié)商機(jī)制：建立多智能體協(xié)商機(jī)制，使所述智能體能夠自主解決資源分配沖突，達(dá)成最優(yōu)資源配置，并快速響應(yīng)突發(fā)事件。

9、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，步驟s1中，所述建立系統(tǒng)模型包括：

10、定義系統(tǒng)組件：識(shí)別并定義電力系統(tǒng)中的所有關(guān)鍵組件，包括發(fā)電單位、傳輸線、變壓器、負(fù)荷和儲(chǔ)能系統(tǒng)，明確每個(gè)組件的操作參數(shù)和性能特性；

11、數(shù)據(jù)收集：為了準(zhǔn)確模擬每個(gè)所述組件的行為，必須收集相關(guān)數(shù)據(jù)，包括歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、物理參數(shù)和制造商提供的技術(shù)規(guī)格；

12、選擇建?？蚣埽哼x擇適當(dāng)?shù)慕？蚣?，包括電磁暫態(tài)模型、穩(wěn)態(tài)模型以及熱力學(xué)模型，根據(jù)問(wèn)題類(lèi)型和分析需求建立數(shù)學(xué)模型；

13、建立數(shù)學(xué)模型：根據(jù)所述建?？蚣?，為每個(gè)組件建立數(shù)學(xué)模型，對(duì)于發(fā)電機(jī)，建立基于物理原理的動(dòng)態(tài)模型，包括發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量、阻尼系數(shù)和勵(lì)磁系統(tǒng)；

14、系統(tǒng)級(jí)建模：基于各組件之間的相互作用和連接關(guān)系，組合單個(gè)組件的模型，建立整個(gè)電力系統(tǒng)的模型。

15、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，步驟s2中，通過(guò)空間和電網(wǎng)拓?fù)涮卣鲗⒎植际劫Y源進(jìn)行聚類(lèi)，根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果分別構(gòu)建分布式資源集群智能體，所述智能體的設(shè)計(jì)包括：

16、確定每個(gè)智能體代表的實(shí)體或用戶(hù)角色；

17、明確每個(gè)智能體的功能和職責(zé)，包括數(shù)據(jù)采集、決策執(zhí)行和狀態(tài)監(jiān)測(cè)；

18、設(shè)計(jì)智能體的決策邏輯和行為規(guī)則。

19、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，步驟s3中，所述構(gòu)建一個(gè)可靠的通信網(wǎng)絡(luò)包括：

20、選擇適當(dāng)?shù)耐ㄐ艆f(xié)議以確保信息的實(shí)時(shí)傳輸和準(zhǔn)確傳遞；

21、設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，確保所有所述智能體和所述集中控制中心之間的連接穩(wěn)定；

22、采用加密和認(rèn)證技術(shù)確保通信安全，防止信息泄露和篡改。

23、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，步驟s4中，所述分層控制策略包括：

24、局部控制：由各個(gè)所述智能體獨(dú)立完成，負(fù)責(zé)即時(shí)資源優(yōu)化和小規(guī)模協(xié)調(diào)；

25、全局控制：由所述集中控制中心完成，負(fù)責(zé)大范圍系統(tǒng)的穩(wěn)定性和優(yōu)化，通過(guò)協(xié)調(diào)各個(gè)所述智能體實(shí)現(xiàn)整體優(yōu)化。

26、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述多智能體協(xié)商機(jī)制包括：

27、協(xié)商協(xié)議：定義智能體之間協(xié)商的協(xié)議和規(guī)則；

28、沖突解決：建立沖突解決機(jī)制，確保資源分配沖突能夠高效解決；

29、協(xié)商算法：采用遺傳算法提升協(xié)商效率和資源利用率。

30、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法為minimax?q-learning，具體包括以下內(nèi)容：

31、對(duì)于智能體i，在其他智能體i-采取的動(dòng)作a-令智能體i的回報(bào)最差min的情況下，智能體i能夠獲得的最大max期望回報(bào)v*(s)可以表示為：

32、

33、其中，v*(s)表示狀態(tài)s下的最大期望回報(bào)，q*(s,a,a-)表示在狀態(tài)s下，智能體i采取動(dòng)作a，其他智能體i-采取動(dòng)作a-時(shí)的回報(bào)函數(shù)，π(s,a)表示策略函數(shù)；

34、在零和博弈中，設(shè)定q1＝-q2，因此上述公式對(duì)于另一個(gè)智能體來(lái)說(shuō)是對(duì)稱(chēng)等價(jià)的；

35、該值函數(shù)v*(s)表明當(dāng)前智能體在考慮了對(duì)手策略的情況下使用貪心選擇，這種方式使得智能體容易收斂到納什均衡策略；

36、在學(xué)習(xí)過(guò)程中，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的q-learning方法，minimax?q-learning利用上述minimax思想定義的值函數(shù)，并通過(guò)迭代更新q值；

37、動(dòng)作的選擇則是通過(guò)線性規(guī)劃來(lái)求解當(dāng)前階段狀態(tài)s對(duì)應(yīng)的納什均衡策略。

38、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述智能體i的貪心選擇策略通過(guò)以下方式進(jìn)行更新：使用q-learning方法計(jì)算狀態(tài)s和動(dòng)作a的q值q(s,a)，并將其更新為：

39、q(s,a)←q(s,a)+α[r+γmaxa′q(s′,a′)-q(s,a)]

40、其中，α為學(xué)習(xí)率，r為獎(jiǎng)勵(lì)，γ為折扣因子，s′為下一狀態(tài)，a′為下一動(dòng)作；

41、智能體根據(jù)更新后的q值選擇動(dòng)作a，使得每個(gè)智能體在當(dāng)前狀態(tài)s下的選擇能夠最大化其期望回報(bào)。

42、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述動(dòng)作的選擇則是通過(guò)線性規(guī)劃來(lái)求解當(dāng)前階段狀態(tài)s對(duì)應(yīng)的納什均衡策略，具體包括：

43、建立目標(biāo)函數(shù)和約束條件，將多智能體系統(tǒng)的收益矩陣表示為線性規(guī)劃問(wèn)題；

44、通過(guò)求解所述線性規(guī)劃問(wèn)題確定各智能體的最優(yōu)策略π*(s,a)，使得在給定的狀態(tài)s下，所有智能體的聯(lián)合策略達(dá)到納什均衡；

45、線性規(guī)劃問(wèn)題可以表示為：

46、

47、約束條件：

48、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述方法進(jìn)一步包括：

49、在自主決策過(guò)程中，每個(gè)智能體結(jié)合多層控制策略，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和協(xié)商機(jī)制優(yōu)化資源調(diào)度，具體包括：

50、所述局部控制：每個(gè)智能體在局部范圍內(nèi)通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行自主決策，實(shí)時(shí)優(yōu)化資源的分配和使用；

51、所述全局控制：集中控制中心基于整體系統(tǒng)的狀態(tài)和需求，通過(guò)全局控制策略協(xié)調(diào)各智能體的行為，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高效運(yùn)行；

52、所述協(xié)商機(jī)制：建立多智能體協(xié)商機(jī)制，通過(guò)智能體之間的協(xié)商解決資源分配沖突，具體包括：

53、使用多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，使智能體在局部控制的基礎(chǔ)上進(jìn)一步優(yōu)化協(xié)同策略；

54、通過(guò)多智能體間的迭代協(xié)商，實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)的資源配置方案。

55、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：首先，通過(guò)智能體自主決策和局部控制與全局控制的結(jié)合，提高了資源調(diào)度的靈活性和響應(yīng)速度。其次，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和多智能體協(xié)商機(jī)制，優(yōu)化了資源利用率和調(diào)度效率，確保了資源的最優(yōu)配置。此外，分布式控制策略減少了對(duì)集中控制系統(tǒng)的依賴(lài)，提高了電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性。同時(shí)，本發(fā)明具備動(dòng)態(tài)市場(chǎng)響應(yīng)能力，能夠根據(jù)電力市場(chǎng)的變化實(shí)時(shí)調(diào)整資源輸出，實(shí)現(xiàn)能源的有效分配和經(jīng)濟(jì)效益最大化。支持分布式發(fā)電和儲(chǔ)能設(shè)備的廣泛集成，有效利用可再生能源，減少對(duì)化石能源的依賴(lài)，符合現(xiàn)代電力系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)優(yōu)化資源調(diào)度和提高能源利用率，降低了能源成本，提高了用戶(hù)滿(mǎn)意度和用電體驗(yàn)。本發(fā)明顯著提高了資源利用率、電網(wǎng)穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)效益，克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，具有廣泛的應(yīng)用前景和巨大的潛在價(jià)值。