基于多智能体的微电网电力市场双层竞价优化方法技术

本发明专利技术提出了一种基于多智能体的微电网双层电力市场竞价优化方法，用以解决微电网的电能消纳问题，电力市场由电网公司、微电网和内部组件组成(分布式发电、可再生能源、可控负荷等)，采用了MAS实现电力市场中各个微电网、电力市场和发电组件的信息交互和协调合作；提出一种改进的电力市场出清价机制降低电力市场电价的波动，并通过双层竞价交易模型实现微电网电力市场交易的最大利润和内部能量优化；针对电力预测中的不确定性问题，结合可中断负荷和实时市场需求响应，提出了基于机会约束规划的滚动优化方法。

Multi-agent-based two-level bidding optimization method for microgrid power market

【技术实现步骤摘要】
基于多智能体的微电网电力市场双层竞价优化方法
本专利技术属于电气工程、微电网、可再生能源领域，具体涉及一种基于多智能体的微电网电力市场双层竞价优化方法。
技术介绍
微电网(microgrid,MG)作为一种小型电力系统，通常由微型燃气轮机、燃料电池、光伏发电站等分布式电源和负荷组成，在较小的地理区域上更加灵活可靠地分配能量，除了利用本地可用的可再生能源带来的环境效益外，由于分布式电源和负荷的物理距离短，微电网还可以减少传输和分配损失，是一种极具优势的电网形式。微电网既可以独立运行，又可以并网运行。以电力市场作为媒介，微电网可以在其搭建的电力市场平台中买卖电能，获得售电收益或满足购电需求，从而实现内部电能的合理流通。微电网参与电力市场交易时，由于微电网的特殊性，对于外部电力市场可将其看作单一的组件进行竞价，对于其自身而言又可对内部分布式单元协调调度。因而，可以在并网时优化微电网上层电力市场的竞标策略以增加利润，协调微电网内部各发电元件的功率输出以降低成本，从而获得最大利润。然而，微电网中可再生能源发电和负荷预测的不确定性给电力市场交易带来了困难。由于风能、太阳能等可再生能源的间歇性和较大的可变性，运用这种不可预测的能源的分布式发电难以控制。而随着可再生能源的大规模部署，在满足供需平衡的同时利用可再生能源将面临巨大挑战。另外，微电网电力交易的实时性、分布化、分层化等，也给微电网电力市场交易提出了新的要求。已经公开的专利文本“基于多Agent技术的微电网电力市场竞价方法”(专利号CN201810447430.6)中提供了一种基于多Agent技术的微电网电力市场竞价方法，能够使得微电网在电力市场竞价中更加智能化，能够自主地快速地制定报价策略，在保证传统电网主体性的同时提高微电网在电力市场中的市场份额，但是针对光伏(photovoltaiccell,PV)、风机(windturbines,WT)、负荷(load,L)等预测的不确定性，上述公开专利文本中主要采用预测概率进行描述，可能会出现预测不准确等问题，且上述公开专利文本中未考虑传统出清价机制中发电方可能采用高价牟取暴利的情况。
技术实现思路
针对微电网的电能产消问题，本专利技术提出了一种基于多智能体(multi-agentsystem,MAS)的微电网电力市场双层竞价优化方法，具体的是一种基于MAS的微电网双层电力市场交易方法，在考虑经济性的前提下，主要解决微电网电力市场交易中电价稳定性差、微电网结构复杂、负荷和可再生能源预测存在误差等问题从而实现微电网交易的利润的最大化。本专利技术的方法是一种策略性的方法，建立了双层的微电网交易模型实现微电网的最大利润，通过多智能体系统实现微电网与其他微电网、电网公司及微电网内部元件之间的信息交互和能量调度问题；采用了一种改进的电力出清价方案来降低电价的波动，提高电力交易的稳定性；同时，针对发电和负荷预测不确定因素问题，通过滚动优化和机会约束方法平衡电能的波动。本专利技术提出了一种基于多智能体的微电网电力市场双层竞价优化方法，其中，微电网主要由光伏，风机，负荷，可中断负荷(interruptibleload,IL)和其他分布式电源组成(distributedgeneration,DG)；首先，多智能体系统凭借其智能性、独立性和协调性等特点，可以有效实现微电网电力市场交易中各组件的协调合作；其次，采用双层竞价优化模型，实现上层与其他微电网和电网公司的竞价交易以及下层各发电单元的能量优化调度，从而达到更大利润；通过滚动优化和机会约束规划相结合，动态修正该时刻微电网与其他微电网和电力公司的交易电量，减小不确定因素带来的影响。一种基于多智能体系统的微电网双层电力市场竞价优化方法，所述方法通过构建多智能体系统的微电网双层电力市场竞价系统并基于该竞价系统进行报价，其中，所述系统包括电力市场agent、微电网agent、微电网内部发电设备agent三层，通过调节能量信息流动实现层次之间的优化协调，各层具体功能如下：1)电力市场agent：汇总下层微电网agent的竞标策略，考虑系统安全性，计算电价决策，并将电价和交易电量结果信息发送给微电网agent，同时监控微电网MG是否达到纳什均衡状态，若达到，则停止博弈过程。2)微电网agent：结合自身发电和负荷功率预测，调整内部设备agent的运行计划；提交竞标策略；接收电力市场agent发布的出清价和中标电量以及其它微电网agent的中标信息；不断调整购/售电策略，知道达到最大收益并将结果反馈给电力市场。3)设备agent：光伏Agent和风机Agent向微电网Agent提供清洁能源发电的预测信息；分布式发电agent提交成本信息、发电范围、运行约束等；负荷agent根据负荷重要性划分优先级，将不同种类的负荷信息提交给上层agent。设备agent根据上层的控制指令和自身约束条件动态调整发电/负荷，并实施向上层反馈。进一步的，针对微电网内部的不确定因素问题，所述微电网agent中，使用Weibull分布和Beta分布模型分别描述风能和光伏发电的预测发电信息。进一步的，所述微电网agent中，负荷预测数据则通过人工神经网络获得。进一步的，所述电力市场agent发布的出清价制定机制采用如下计算方法：n个微电网参与报价，将这些MG的报价按从小到大的顺序排列，即则市场结算价格ρt可表示为：ρt＝(1-ξ)ρt,k+ξρt-1其中，ρt,k为当前投标结算价格有关，ρt-1为前一时刻价格；ξ为保守因子，为电力市场的供应量，为电力市场的需求量；和为t时刻微电网i的竞标价格和市场最高出价，M为满足电力需求时的MG的下标。进一步的，所述微电网agent采用双层竞价优化模型，微电网根据当前发电和负荷预测决定接下来24h的交易策略。微电网的收益主要由两部分组成：在上层与其他MG和电网公司购/售电能带来的收益以及内部收益包括负荷售电收益和发电成本。进一步的，所述一种基于多智能体系统的微电网双层电力市场竞价优化方法具体的步骤为：(1)微电网agent搜集日前发电和负荷agent预测信息，并参考其成本和发电约束，决定初始竞标策略；(2)各微电网agent根据电力市场agent发布的电价、实际中标电量以及其他微电网的中标信息，动态调整自身的竞标策略，继续博弈过程；(3)经过多次博弈，由电力市场agent判断是否达到纳什均衡，最终结束博弈过程；(4)微电网agent最终确定日前各时刻的竞标策略和内部负荷、分布式发电和风光出力；(5)根据实时预测，考虑机会约束规划，进一步优化微电网内部的出力策略，方法如步骤2-4。有益效果：针对微电网电能产消问题，本专利技术方法提出了一种基于多智能体的双层电力市场竞价优化方法，在保证电力市场交易的可靠性和稳定性前提下，实现各个微电网的最大利润，其具体效果如下：1)改进的电力市场出清价机制一方面降低了电价的波动，保证了电力市场的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多智能体的微电网电力市场双层竞价优化方法，其特征在于，所述方法通过构建多智能体系统的微电网双层电力市场竞价系统并基于该竞价系统进行报价，其次，采用双层竞价优化模型，实现上层与其他微电网和电网公司的竞价交易以及下层各发电单元的能量优化调度；通过滚动优化和机会约束规划相结合，动态修正该时刻微电网与其他微电网和电力公司的交易电量。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多智能体的微电网电力市场双层竞价优化方法，其特征在于，所述方法通过构建多智能体系统的微电网双层电力市场竞价系统并基于该竞价系统进行报价，其次，采用双层竞价优化模型，实现上层与其他微电网和电网公司的竞价交易以及下层各发电单元的能量优化调度；通过滚动优化和机会约束规划相结合，动态修正该时刻微电网与其他微电网和电力公司的交易电量。


2.根据权利要求1所述的一种基于多智能体的微电网电力市场双层竞价优化方法，其特征在于，所述微电网电力设备包括光伏，风机，负荷。


3.根据权利要求1所述的一种基于多智能体的微电网电力市场双层竞价优化方法，其特征在于，所述微电网电力设备还包括可中断负荷或其他分布式电源。


4.根据权利要求1所述的一种基于多智能体的微电网电力市场双层竞价优化方法，其特征在于，所述系统包括电力市场agent、微电网agent、设备agent三层，通过能量信息流动实现层次之间的优化协调，各层具体功能如下：
1)电力市场agent：汇总下层微电网agent的竞标策略，计算电价决策，并将电价和交易电量结果信息发送给微电网agent，同时监控微电网是否达到纳什均衡状态，若达到，则停止博弈过程；
2)微电网agent：结合自身发电和负荷功率预测，调整内部设备agent的运行计划；提交竞标策略；接收电力市场agent发布的出清价和中标电量以及其它微电网agent的中标信息；不断调整购/售电策略，直到达到最大收益并将结果反馈给电力市场；
3)设备agent：光伏Agent和风机Agent向微电网Agent提供清洁能源发电的预测信息；分布式发电agent提交成本信息、发电范围、运行约束等；负荷agent根据负荷重要性划分优先级，将不同种类的负荷信息提交给上层agent；设备agent根据上层的控制指令和自身约束条件动态调整发电/负荷，并实施向上层反馈。


5.根据权利要求4所述的一种基于多智能体的微电网电力市场双层竞价优化方法，其特征在于，所述微电网agent中，使用...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳东，杜乐，窦春霞，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32