多agent技术在电力系统无功电压优化中的应用.pdf
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1、 一 应用技 多A g e n t 技术在电力系统无功电压优化中的应用 张谦 ,黄安 平 ( 华南理工大学 电力学院, 广 东广 州 5 1 0 6 4 0 ) 摘要:多A g e n t 技术是分布式人工智能的一个分支,具有很好的自 适应性 ,能使逻辑上或物理上分散的系统并行、协调地求解问 题 。 这种 特性为电力 系统无功优化 的低效和数 据冗余等 问题 提供 了很好 的解决思路 。介 绍了多 A g e n t 系统 的基本原理和 技术特 点 ,以及基于 MA S的分层分布式无功优化控制系统 ,并综述了其在电力系统电压无功优化中的应用 ,探讨 了该技术应用于无功电 压优化控制 的几点思路
2、和一些需要深人研究的问题 ,为以后多 Ag e n t 技术在其 中的进一步研究提供 了理论参考 。 关键词 :电力系统 ;多 Ag e n t 系统 ;分层分布式 ;无功优化 中图分类号 :T M7 3 4 文献标 识码 :A 文章编号 :1 0 0 9 9 4 9 2( 2 0 1 1 ) 1 0 0 0 9 3 0 5 Ap p l i c a t i o n s o f M u l t i - Ag e n t Te c h n o l o g y i n Op t i ma l Co n t r o l o f Re a c t i v e Po we r Vo l t a g e
3、Z H A N G Q i a n HU AN G A n p i n g ( C o l l e g e o f E l e c t r i c P o w e r ,S o u t h C h i n a U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ,G u a n g z h o u 5 1 0 6 4 0 ,C h i n a) Abs t r a c t : Mu l t i Ag e n t t e c h n o l o g y i s a b r a n c h o f d i s t r i b u t e d a r t ific
4、 i a l i n t e l l i g e n c e I t h a s a g o o d a d a p t a b i l i t y a n d i t c a n ma k e t h e d i s t fib u t e d s y s t e m F u n we l l e a s i l y Th i s f e a t u r e p r o v i d e s a g o o d i d e a f o r p r o b l e m o f i n e f f i c i e n t a n d d a t a r e d un d a n c y o f p
5、 o we r s y s t e m r e a c t i v e p o we r o p t i mi z a t i o n T h e b a s i c p ri nc i p l e s a n d t e c hn i c al f e a t u r e s o f mu l t i Ag e n t s y s t e m a r e d e s c r i b e d i n t h i s p a p e r An d t h e MAS- b a s e d h i e r a r c h i e a l d i s t rib u t e d r e a c t
6、i v e p o we r o p t i mi z a t i o n c o n t r o l s y s t e m i s a l s o i nt r o d u c e d Th e a p p l i c a t i o n s and t h e f u r t h e r s t u d y i n g wo r k s o f mu l t i - Ag e n t s y s t e m i n r e a c t i v e p o w e r o p t i mi z a t i o n a y e s c h e me d F i n a l l y , t o
7、 g i v e a r e f e r e n c e t o t h e o r e t i c a l p r o g r e s s i n f u t u r e t h e k e y p o i n t s t o b e p a i d a t t e n t i o n t o a r e p r o p o s e d wh e n t he MAS i s a p p l i e d t o t h e o r e t i c a l r e s e a r c h Ke y w o r d s :p o w e r s y s t e m;mu l t i a g e
8、n t s y s t e m ( MA S ) ;h i e r arc h i c a l a n d d i s t r i b u t e d ;r e a c t i v e p o w e r o p t i mi z a t i o n 1引 言 电压无 功控制是保证 电力系统安全 、经济运 行的有效手段 随着 电力系统 自动化程度 的不断 提高 。电压无 功实时优化控制愈来愈受 到重视 , 由于电力系统无功优化规模的不 断扩大 。复杂程 度进一步提高 ,电能质量问题 以及 电力市场的引 入 ,使得 电压无功优化 问题 日益重要 。A g e n t与 多 A g e n t系统
9、( Mu l t i A g e n t S y s t e m,MA S )是分 布式人 工智能 ( D A I )的一 门新技术 ,它能使逻 辑上和物理上分散 的系统并行 、协调地实现问题 求解 。这些特性非常符合 电力系统地理上 分布 、 控制上分散的特点 ,为电力系统无功优化的低效 和数据冗余等问题提供了很好 的解决思路。多 A g e n t 系统更适 合于动态 、分布 、开放 式的环境 , 其已在电力系统电网调度 1 、继 电保护 2 、二次 收稿 日期 :2 0 1 l o 4 2 8 电压 紧急控制 、电力市场 等方面得到了较 好的应用 。随着 电网规模 的不断扩大 ,集 中式
10、无 功电压优化系统 已经不能满足实时性 和可靠性的 要求 因此多 A g e n t 系统 在无功 电压优化方面的 应用受到电力界 的广泛关注 。基于多 A g e n t 技术 的无功优化控制 系统较以往 的控制系统 ,更适应 动态变化的运行状况 ,更加具有可靠性 更具有 实时性和可扩展性 。 自动 电压控制系统( A u t o ma t i c V o l t a g e C o n t r o l A V C)是智能 电网 _ 6 的 重要 内容之一 ,无论在什么情形下 电网都能 自 动快速准确地进行 自控 。多 A g e n t 技术的特点显 示 了它在解决全局无功优化问题 的优越
11、性 ,将极 大地丰富 A V C的控制策略和推动 A V C系统 的发 展 ,从而为实现智能电网提供了技术保证。 本文介绍了多 A g e n t 系统的基本原理和技术 技 术 特点 以及基于 MA S的分层分布式无功优化控制 系统 并综述其在 电力系统 电压无功优化 中的应 用 探讨 了该技术在无功电压控制 中的几 点思路 和需要深入研究的问题 ,为以后多 A g e n t 技术在 其中的进一步研究提供 了基础。 2基于 MAS的分层分布式控制 系统 2 1 A g e n t 与 多 A g e n t系统 A g e n t 技术出现于 2 0世纪 7 0年代 ,在 8 0年 代后期逐
12、渐发展起来 ,是计算 机科学和人工智能 领域的一项重要概念 。A g e n t 是对过程运行中的决 策或控制任务进行抽象而得到的一种具有主动行 为能力的实体 它可以利用数学计算或规则推理 完成特定操作任务 ,并通过消息机制与过程对象 及其它 A g e n t 交互以完成信息传递与协调。 A g e n t 基本特性包括 自治性 、可通信性 、反应 性 、面向 目标性和针对环境性等 。自治性是指 A g e n t 对 自己的行为或动作具有控制权 ,无须外部 干预 ,自主地完成其特定 的任务 :可通信性是指 每个 A g e n t 在有组织的群体 中 ,通过相互通信接 受任务指派和反馈任务
13、执行 的信息 :反应性是指 A g e n t 应具备感知环境并做出相应动作 的能力 :面 向 目标性是指 A g e n t 能对 自己的行为做 出评价并 使其逐步导 向目标 :针对环境性是指 A g e n t 只能 工作在特定 的环境 中。一般说来 ,具有以上特性 的主动行 为能力的实体 ,如生物体 、软件系统以 及控制系统 中的控制器等 均可以作为 A g e n t 对 象 。 A g e n t的结构描述 了组成 Ag e n t的基本成分 及其相互关 系。根据 A g e n t 体系结构 的不同可以 将其分为三种类型 :认知型、反应型和混合型。 认知型结构保 留了经典人工智能的
14、传统 是 一种显式的基 于知识推理 的符号模 型 ,涉及复杂 的逻辑演算 ,较难构建和操纵 :反应型 A g e n t是 由事件驱动的 ,无需复杂 的符号推理 ,结构相对 简单 ,反应速度也优于认知型 ;将上述两种结构 相结合就构成了混合型体系结构 这种结构将 A g e n t 构建 为两个子系统 ,一个 为认 知型子系统 , 含有用符号表示 的事件模 型 ,并用主流人工智能 中提出的方法生成规划和决策 ,另一个 为反应型 子系统 用来不经过复杂的推理就对环境中出现 的事件进行反应。通常反应 子系统 的优先级 比认 知子 系统高 ,以便对环境 中出现的重要事件做 出 快速反应。基于混合型
15、A g e n t的这种优点 ,其在 大型复杂系统的开发 中逐渐得到重视 。 由于单个 A g e n t 对问题 的解决能力有限 ,而 多个 A g e n t 相互协作可以完成更复杂问题 的求解 , 因此在实际应用中一般使用功能更为强大的多 A g e n t系统。MA S系统将各种不 同功能 的 A g e n t 模 块通过通信和协作结合起来 ,共同协调来完成任 务 ,具有更大的灵活性和适应性 。 MA S技术的一 个显著特点就是将一个复杂的任务拆分为若干个 简单的子任务 ,每个子任务 由一个 A g e n t 模块执 行 ,通过各 A g e n t 之间的交互 ,实现复杂 问题的
16、 求解。 2 2基于 MA S分层分布式无功优化控制系统 智能控制系统通常采用分层控制结构 ,将整 个 系统分为组织层 、协调层和响应层 ,每层都 由 完 成相应 任务的 A g e n t 组成 。响应层 A g e n t 对各 自的子系统进行控制 ,并 向协调层反馈信息 ,由 反应 型 A g e n t 构成 。协 调层 则 根据 响应 层反 馈 的信 息和 组织 层 的指令 协 调响应 层 A g e n t 的操 作 ,由意 图型 A g e n t 构 成 。组 织层 则从 全局 角 度对整个系统进行分析与决策 ,并 向低 层 A g e n t 发送 指 令 , 由社 会 型
17、A g e n t 构 成 。总 的 来 说 , MA S具 备如下 4个特点 : ( 1 )各 A g e n t 具备解 决问题的充分信息或足够能力 : ( 2 )整个系统中 不存在全局 的控制机构 ,但各 A g e n t 之间能够通 过协作 的机制来解决问题 ; ( 3 )数 据是分布的 ; ( 4 )各 A g e n t 的计算决策过程是异步的。 如何将 多个 A g e n t 组 织成 为一个 高效运行 、 协调合作的有机整体 ,是 MA S组织结构所要研究 的重要 内容。 目前 ,MA S采用的组织结构形式主 要包括 A g e n t 网络、A g e n t 联盟 、黑
18、板模型 和 合 同网协议 _ l 。 。 。分布式 的 MA S功能 复杂 ,在设 计其组成 时,须充分了解 系统结构 ,准确定义系 统行为 ,合理分配任务 ,以使 A g e n t 适应各种需 求 。 根据 MA S系统的分布式控制思想 ,可 以将整 个地 区电网按照 电压等级和拓扑关系进行控制 区 域 的划分 。分区的控制功能由各 自相对彼此独立 , 能独立完成一定 的功能 ,同时又都接受上级协调 的各个 Ag e n t 来完成 。全局无功调度 系统采用 网 一 I 应用技 络 控制 结构 ,各 调度子 系统 MA S i( i = 0 ,1 ,2 , )在逻辑上采用分 层控制结构 ,
19、如 图 1所示 。 由于各个地区的无功 电压优化调度操作会在一定 程度上影响整个 系统 的无功功率分布 因而会对 相邻地区的无功 电压产生影 响 ,因此各地 区的无 功 电压优化调度就有必要进 行通信与协调 了。通 信的 内容 、数量 、类 型和合适 的通信时间都会影 响 MA S问题求解的一致性 故各 A g e n t 之 间必须 具备 良好 的互操作性。 通 信 总 线 昙 级 子 网 无 功 优 化 晏 莩 图 1 全局无功优化调度系统 的网络控制结构 目前 ,普遍被认 同的无功电压优化控制系统 结构是三级组织结构 ,三级电压控制模式 由一级 电压控制( P r i ma r y v
20、o l t a g e C o n t r o l ,P V C) 、二 级 电压控制( S e c o n d a ry v o l t a g e C o n t r o l ,S V C )和三 级 电压 控 制( T e r t i a ry V o l t a g e C o n t r o l ,T V C)组 成。基于 MA S的分层分布式无功优化控制 系统采 用三级控 制策 略 ,由执 行 A g e n t( I m p l e m e n t a t i o n A g e n t ,I A)层 、分 区优化 A g e n t( A r e a O p t i mi z
21、a t i o n A g e n t ,A O A)层 和管 理 A g e n t( Ma n a g e me n t A g e n t ,MA)层构成 。三级系统 由 MA组成 ,仅 负责优 化 的组织 发起 、A O A 的添加 、删 除等工 作 ,不参与优化控制。二级系统 由A O A组成 ,每 个 A O A承担各 自区域内的全 网优化子任务 。一级 系统 由 I A组成 。负责采集并上传数据 ,根据本 区 域 A O A的命令和本身的决策规则向其管理 的无功 源 ( 包括发电机 、调相机 、无功补偿装置及各种 柔性交流输 电系统控制器 )发出指令 ,确保本节 点及邻近节点运行
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- agent 技术 电力系统 无功 电压 优化 中的 应用
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