一种基于人工免疫的微电网分布式电源竞价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于人工免疫的微电网分布式电源竞价方法，所述方法包括以下步骤：竞价单元智能体对收集到的信息进行加工，形成人工免疫的报价环境抗原；通过人工免疫算法进行求解，获得符合分布式电源自身利益的抗体；将抗体解码获得该分布式电源的竞价方案。本发明专利技术采用具有强大的信息处理和自适应能力的人工免疫智能算法，解决风电和太阳能光伏发电等新能源，在运行环境复杂且通常意义下难以控制时的竞价问题。竞价过程中利用人工免疫的自适应和缺陷容忍能力，处理间歇性电源所带来的不确定性问题，并通过人工免疫的协同进化过程，提高整个微电网MAS的协调性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工免疫的微电网分布式电源竞价方法
本专利技术涉及电力系统领域，尤其涉及一种基于人工免疫的微电网分布式电源竞价方法。
技术介绍
微电网作为分布式电源(DistributedEnergyResource，DER)的重要组织方式，其优化运行是该技术实施的关键。多智能体系统(Multi-AgentSystems，MAS)适宜于解决复杂的、开放的分布式问题，采用该结构的微电网运行控制占有一定的比例[1]。目前基于该结构的微电网优化运行多以网设备运行维护成本及与主网互购电能费用为基础的最小成本为目标，各智能体(Agent)通常采用自愿协作方式，在问题求解中，以完全合作的态度进行分工协作，共同完成任务[2]。当微电网内设备产权不统一，或涉及公共微电网时，现有运行方式无法解决微电网内部利益分配的问题，现有微电网基于自愿协作方式运行控制方法容易导致利益分享问题或执行不畅[3]。利用发电竞价方法可以很好的体现微电网集中式和分散式控制的优点，已经在大电网的市场化运作中实行[4]。由于分布式电源及微电网自身的特性，采用竞价方式实现微电网的运行需要解决如下问题：(1)微电网由于人为干预较少，分布式电源竞价过程中可以利用分布式电源之间的协调机制，在各自“理性”竞价的基础上通过多次反馈，以“主观为自己，可观为大家”的经济学原则，达到微电网的全局最优运行。优化过程中分布式电源竞价结果将直接传递给微电网运行控制Agent执行，因此竞价功能需要融合在运行控制的整体结构中。(2)微电网内分布式电源的发电竞价受环境等多种因素影响，是个复杂系统问题。分布式电源，如风电和太阳能光伏发电，具有间歇性和不可控性，运行环境复杂且通常意义下难以控制，通过实际观测、或对实际系统的分析和仿真，很难获取包容所有模式下的竞价方案样本。目前常规电源的竞价算法，如“强化学习”、“重复博弈”等算法，还无法对未知环境下的竞价获得较满意的结果。微电网中由于竞价结果直接指导运行控制，面上表现“理性”的竞价Agent在突发事件面前可能表现得很“笨拙”，这是难以接受的。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于人工免疫的微电网分布式电源竞价方法，本专利技术能够解决当微电网内设备产权不统一，或涉及公共微电网时，现有运行方式无法实现微电网内部利益分配的问题。该方法通过竞价的市场机制引导微电网优化运行，具体过程见下文描述：一种基于人工免疫的微电网分布式电源竞价方法，所述方法包括以下步骤：竞价单元智能体对收集到的信息进行加工，形成人工免疫的报价环境抗原；通过人工免疫算法进行求解，获得符合分布式电源自身利益的抗体；将抗体解码获得该分布式电源的竞价方案。所述通过人工免疫算法进行求解，获得符合分布式电源自身利益的抗体，将抗体解码获得该分布式电源的竞价方案步骤为：(1)根据竞价设备典型特性和典型外界环境建立抗原知识库；(2)根据竞价的历史竞价策略，初始化基因库；(3)对抗原进行识别，与抗原知识库中已有典型抗原进行对比，若能够找到相匹配的抗原，转步骤(4)；若未能够找到相匹配或相近的抗原，则转步骤(5)；(4)进行人工免疫的二次应答，将抗原知识库中该抗原相对应的抗体作为抗体代表，转步骤(6)；(5)对未匹配的抗原进行初次应答，获得满足亲和度要求的抗体，形成抗体代表；并将匹配的抗原和抗体代表作为一种场景保存入抗原数据库，转步骤(6)。(6)将获得的抗体代表解码，并将竞价结果提交给竞价管理智能体或其他智能体。所述对未匹配的抗原进行初次应答，获得满足亲和度要求的抗体，形成抗体代表的步骤具体为：(1)从基因库中随机抽取抗体基因，并组成初始化的抗体集合，t＝0；(2)针对竞价单元的抗原，计算抗体集合内各抗体的亲和度；(3)基于抗体亲和度，对人工免疫基因库中的等位基因进化；(4)判断是否满足终止条件，如果不满足终止条件，执行步骤(5)，否则，转步骤(7)；(5)进行抗体集合的免疫进化，获得新的抗体集合，执行步骤(6)；(6)令t＝t+1，并转步骤(2)；(7)将抗体集合中亲和度最大的抗体作为抗体代表，执行步骤(8)；(8)对抗原知识库进行更新，将抗原及获得的抗体代表作为一个场景，保存到抗原知识库。所述终止条件具体为：(a)获得亲和度大于目标函数Affinityset；或，(b)相邻两次计算亲和度变化小于门槛值ε；或，(c)算法运行超过一定的代数。所述亲和度的计算公式为：其中，Affinity(Ab)为抗体Ab的亲和度；Cmin为分布式电源设备单位发电量的固定生产成本相反数；πi(bi,ci)为竞价单元基于人工免疫抗体情况下的利益，且由下式获得：其中，Pcl为微电网内分布式电源和负荷之间的电能清算价格；b0i和c0i为机组的可变成本系数；Qi为发电机的出力；Cstart为机组启动价格，对于光伏或风力发电，Cstart＝0；Ui为布尔型变量。本专利技术提供的技术方案的有益效果是：(1)未来电力市场及微电网的发展，微电网组成可能属于不同业主，基于竞价等经济手段进行优化运行与控制不可避免。本专利技术能够解决当微电网内设备产权不统一，或涉及公共微电网时，分布式电源智能竞价问题，有助于微电网商业化运营的实现。(2)本专利技术采用具有强大的信息处理和自适应能力的人工免疫智能算法，解决风电和太阳能光伏发电等新能源，在运行环境复杂且通常意义下难以控制时的竞价问题。竞价过程中利用人工免疫的自适应和缺陷容忍能力，处理间歇性电源所带来的不确定性问题，并通过人工免疫的协同进化过程，提高整个微电网MAS的协调性。附图说明图1为基于人工免疫技术的微电网竞价优化算法流程图；图2为本专利技术示范例提供的竞价反馈形式；图3为抗体的编码和解码过程；图4为本专利技术提供的单元竞价Agent通过人工免疫方法的竞价求解流程图；图5为实施例克隆变异过程中抗体亲和度形态解空间变化示意图；图6为示范例的微电网结构；图7为示范例某Agent竞价过程中抗体集合亲和度的变化趋势；图8为示范例竞价时段内微电网多次协调得到清仓价格；图9为竞价单元Agent求解5000次的进化代数分布；图10为微电网求解100次达到纳什均衡的协调进化代数分布。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本专利技术实施方式作进一步地详细描述。人工免疫系统(ArtificialImmunesystems，AIS)通过深入探索生物免疫系统所蕴含的信息处理机制，建立相应的工程模型和算法，用于解决各类复杂问题。从信息处理的角度来看，免疫系统是一个高度并行、分布、自适应和自组织的系统，具有很强的学习、识别、记忆和特征提取能力，近年来在计算机网络安全、电力系统网络重构、自律机器人的研究、智能控制、模式识别及故障检测等工程领域显示了强大的信息处理和自适应能力，能够较好解决未知环境中的动态问题。基于
技术介绍
中描述的原因，本方法提出一种基于人工免疫的微电网分布式电源竞价优化运行方法，其特点是竞价过程采用人工免疫算法，利用人工免疫的自适应和缺陷容忍能力，处理间歇性电源所带来的不确定性问题，并通过人工免疫的协同进化过程，提高整个微电网运行优化的协调性，参见图1至图10，详见下文描述：一、基于人工免疫的微电网分布式电源竞价方法流程。该功能通过竞价单元Agent实现，主要包括三个步骤：(1)对收集到的信息进行加本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人工免疫的微电网分布式电源竞价方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：竞价单元智能体对收集到的信息进行加工，形成人工免疫的报价环境抗原；通过人工免疫算法进行求解，获得符合分布式电源自身利益的抗体；将抗体解码获得该分布式电源的竞价方案。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工免疫的微电网分布式电源竞价方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：竞价单元智能体对收集到的信息进行加工，形成人工免疫的报价环境抗原；通过人工免疫算法进行求解，获得符合分布式电源自身利益的抗体；将抗体解码获得该分布式电源的竞价方案；所述通过人工免疫算法进行求解，获得符合分布式电源自身利益的抗体；将抗体解码获得该分布式电源的竞价方案的步骤为：(1)根据竞价设备典型特性和典型外界环境建立抗原知识库；(2)根据竞价的历史竞价策略，初始化基因库；(3)对报价环境抗原进行识别，与抗原知识库中已有典型抗原进行对比，若能够找到相匹配的抗原，转步骤(4)；否则转步骤(5)；(4)进行人工免疫的二次应答，将抗原知识库中该抗原相对应的抗体作为抗体代表，转步骤(6)；(5)对未匹配的抗原进行初次应答，获得满足亲和度要求的抗体，形成抗体代表，转步骤(6)；(6)将获得的抗体代表解码，并将竞价结果提交给竞价管理智能体或其他智能体；其中，所述对未匹配的抗原进行初次应答，获得满足亲和度要求的抗体，形成抗体代表的步骤为：1)从基因库中随机抽取抗体基因，并组成初始化的抗体集合，t＝0；2)针对竞价单元的抗原，计算抗体集合内各抗体的亲和度；3)基于抗体亲和度，对人...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔祥玉，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12