智能电网多供应商对多用户进行调度平衡用电的置信算法制造技术

本发明专利技术涉及电网置信算法技术领域，具体涉及一种智能电网多供应商对多用户进行调度平衡用电的置信算法。本发明专利技术通过对实际情况构架一个虚拟的模型，进而对分布式调度问题用数学分析软件进行仿真和模拟。通过加入博弈论思想，把负载选择问题描述为博弈问题，并且证明在该问题中使用博弈能够达到NE点；对算法进行改进，规定贝塔分布作为每次迭代中用户选择供应商的依据，用户负载选择之后，根据判定规则，对于各用户动作进行奖励和惩罚，根据这个奖惩对贝塔分布中的参数进行更新，到达博弈的NE点，制定了迭代次数的限制，当多个用户动作经过一定数量的迭代过程中始终不变时，实现负载均衡，最终实现多供应商对多个用户总负载的调度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
智能电网多供应商对多用户进行调度平衡用电的置信算法


[0001]本专利技术涉及电网置信算法
，具体涉及一种智能电网多供应商对多用户进行调度平衡用电的置信算法。

技术介绍

[0002]智能电网置信算法立足于机器学习的分布式算法(DRS)。机器学习算法主要有两类：集中式调度和分布式调度。第一类集中式调度，是一种完全依赖于中央控制器(CC)，需要用户将他们的需求发送到CC才能获得预期调度的方式。但是其存在以下问题：通过数据挖掘算法挖掘难以管控，存在极高侵犯用户隐私的风险；集中式调度效率较低，审批需要较长时间，灵活性差，由于通信和信息交换量巨大，CC对带宽要求很高。第二类分布式调度，允许对等用户彼此协商调度协议确定最优调度方案，可有效减少CC在负载调度过程中的参与，有效降低电源控制器在负载调度过程中的中心作用。例如，中国专利公开号为CN103281770A的实现协作式多点传输调度与功率分配的方法，可以根据每个PRB上的系统参数实时动态的调整协作方式，调度灵活，适应性强；集中式的传输调度方案，算法时延开销小，实时性强；采用非合作博弈实现了CoMP中的干扰协调，功率分配合理，提升了边缘用户的吞吐量。分布式调度通常包括基于LA的贝叶斯学习自动机(BLA)、包含线性奖励
‑
行动(LIR)和协调
‑
游戏学习自动机(CLA)。但是其存在以下问题：LIR采用直接决策，每个LA基于动作选择概率做出动作如果选择的动作得到奖励，则使用户定义的参数就会降低替代动作的概率，增加与所选动作相关的概率；如果获得惩罚，LA保持动作概率不变；CLA类似于LRI，其涉及到的行动概率和学习参数的值会影响收敛速度和最终解与最优解的接近程度，不同之处是它在更新方程中明确使用了连续效用函数。
[0003]以上两种方案都需预先确定学习参数，通过控制学习速度的学习参数以实现机器的速度与准确性之间的最佳权很衡；各个系统的环境可能会有大不同，甚至会随着时间的推移产生改变，很难找到通用的学习参数使在不同环境中的LA都获得高性能。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种智能电网多供应商对多用户进行调度平衡用电的置信算法，通过对实际情况构架一个虚拟的模型，进而对分布式调度问题用数学分析软件进行仿真和模拟。通过加入博弈论思想，把负载选择问题描述为博弈问题，并且证明在该问题中使用博弈能够达到NE点。进一步对算法进行改进，规定贝塔分布作为每次迭代中用户选择供应商的依据，用户负载选择之后，彼此进行告知，根据判定规则，对于各用户动作进行奖励和惩罚，根据这个奖惩对贝塔分布中的参数进行更新，最后为了到达博弈的NE点，制定了迭代次数的限制，当多个用户动作经过一定数量的迭代过程中始终不变时，最终实现多供应商对多个用户总负载的调度。
[0005]本专利技术的技术方案为：
[0006]一种智能电网多供应商对多用户进行调度平衡用电的置信算法，包括如下步骤：
[0007]步骤一、多供应商预算与多用户决策：假设电力系统有用户i和供应商j，其中：
[0008]用户用户i共计有负载L
i
∈{L1，L2...L
N
}；
[0009]供应商供应商j用总体预算C
j
向所有潜在用户i提供电力；
[0010]以时隙为t为周期，每个供应商j的功率预算被视为单独的预算，当功率预算不足以满足负载L
i
时，根据供应商j能提供的负载L
i
最大化的目标函数：
[0011][0012]结合以下两个约束条件：
[0013]约束条件一：供应商j的用户i不会使供应商j过载：
[0014]约束条件二：一个用户i只能由一个供应商j提供电力：
[0015]则，通过下式计算用户i决策是否由供应商j电力：d
i,j
∈{1,0}
ꢀꢀ
(4)式中：d
i,j
为1意味着当前时间段内用户i的负载L
i
由供应商j在提供电力；
[0016]d
i,j
为0意味着当前时间段内用户i的负载L
i
不由供应商j在提供电力；
[0017]步骤二、改进置信算法的分析：包括如下小步：
[0018]S21、用户决定：用户i为供应商j提供参数{a
i,j,k
，b
i,j,k
}，k∈{0，1}，通过判断参数中是否包含下式中贝塔分布的最大采样值，用于判断用户i是否选择负载为开启的供应商：
[0019][0020]S22、奖惩计算：用户决定导致以下两个结果：
[0021]结果一：满足功率预算约束，即
[0022]结果二：当前负载总和大于或等于先前迭代中的最大有效负载总和，其中有效负载总和是满足功率预算约束的负载组合；
[0023]两个结果同时满足，用户获得奖励；任一结果不满足，用户获得惩罚；
[0024]S23、BLA超参数更新：更新超参数的规则如下：
[0025]当用户i的当前决定是选择负载为开启的供应商j时，
[0026]如果导致一个奖励，则a
i,j,1
＝a i,j,1
+1；
[0027]如果导致一个惩罚，则b i,j,1
＝b i,j,1
+1；
[0028]当用户i的当前决定是选择负载关闭的供应商j时，
[0029]如果导致一个奖励，则a
i,j,0
＝a i,j,0
+1；
[0030]如果导致一个惩罚，则b i,j,0
＝b i,j,0
+1；
[0031]S24、迭代次数停止标准：用s来代表特定的迭代，用户i在迭代s处的决策由d
i,j
(s)表示，L
T(s)
表示为迭代s处总负载值的当前值，L
T(s)
的值随着决策d
i,j
(s)值的变化而不同；假设满足停止标准，已经收敛的用户会打开负载；负载的平均值非常接近最佳点，这表明算法的收敛精度接近NE点。
[0032]优选地，所述步骤一的多供应商预算与多用户决策中，采用博弈论方法以分布式方式实现，预计用户和供应商的总数是有限的，将用户之间的分布式负载选择问题描述为一个用户相互竞争电力接入的博弈，分布式负载选择问题的目标是确定合适的用户群，用户群的总需求尽可能接近，但是要在不同供应商的预算范围内。
[0033]优选地，所述步骤S21的用户决定中，在每次迭代的开始，每个用户都必须决定当前迭代的动作，迭代动作是通过对特定用户维护的一组贝塔分布进行抽样来决定的；在每次迭代开始时，从每个贝塔分布中抽取一个随机数，然后找到具有最大值的样本，具有最大值的样本决定当前迭代中的动作。
[0034]优选地，所述步骤S22的奖惩计算中，一旦用户决定对当前迭代的行动，将在局域网中广播本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能电网多供应商对多用户进行调度平衡用电的置信算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、多供应商预算与多用户决策：假设电力系统有用户i和供应商j，其中：用户i，用户i共计有负载L
i
∈{L1，L2...L
N
}；供应商j，j∈M，M＝{1，2...M}，供应商j用总体预算C
j
向所有潜在用户i提供电力；以时隙为t为周期，每个供应商j的功率预算被视为单独的预算，当功率预算不足以满足负载L
i
时，根据供应商j能提供的负载L
i
最大化的目标函数：结合以下两个约束条件：约束条件一：供应商j的用户i不会使供应商j过载：约束条件二：一个用户i只能由一个供应商j提供电力：则，通过下式计算用户i决策是否由供应商j电力：d
i，i
∈{1，0}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)式中：d
i，j
为1意味着当前时间段内用户i的负载L
i
由供应商j在提供电力；d
i，j
为0意味着当前时间段内用户i的负载L
i
不由供应商j在提供电力；步骤二、改进置信算法的分析：包括如下小步：S21、用户决定：用户i为供应商j提供参数{a
i，j，k
，b
i，j，k
}，k∈{0，1}，通过判断参数中是否包含下式中贝塔分布的最大采样值，用于判断用户i是否选择负载为开启的供应商：S22、奖惩计算：用户决定导致以下两个结果：结果一：满足功率预算约束，即结果二：当前负载总和大于或等于先前迭代中的最大有效负载总和，其中有效负载总和是满足功率预算约束的负载组合；两个结果同时满足，用户获得奖励；任一结果不满足，用户获得惩罚；S23、BLA超参数更新：更新超参数的规则如下：当用户i的当前决定是选择负载为开启的供应商j时，如果导致一个奖励，则a
i，j，1
＝a
i，j，1
+1；如果导致一个惩罚，则b
i，j，1
＝b
i，j，1
+1；当用户i的当前决定是选择负载关闭的供应商j时，如果导致一个奖励，则a
i，j，0
＝a
i，j，0
+1；如果导致一个惩罚，则b
i，j，0
＝b
i，j，0
+1；S24、迭代次数停止标准：用s来代表特定的迭代，用户i在迭代s处的决策由d
i，j
(s)表示，L
T(s)
表示为迭代s处总负载值的当前值，L
T(s)
的值随着决策d
i，j
(s)值的变化而不同；假设满足停止标准，已经收敛的用户会打开负载；负载的平均值非常接近最佳点，这表明算法的
收敛精度接近NE点。2.如权利要求1所述的智能电网多供应商对多用户进行调度平衡用电的置信算法，其特征在于，所述步骤一的多供应商预算与多用户决策中，采用博弈论方法以分布式方式实现，预计用户和供应商的总数是有限的，将用户之间的分布式负载选择问题描述为一个用户相互竞争电力接入的博弈，分布式负载选择问题的目标是确定合适的用户群，用户群的总需求尽可能接近，但是要在不同供应商的预算范围内。3.如权利要求1所述的智能电网多供应商对多用户进行调度平衡用电的置信算法，其特征在于，所述步骤S21的用户决定中，在每次迭代的开始，每个用户都必须决定当前迭代的动作，迭代动作是通过对特定用户维护的一组贝塔分布进行抽样来决定的；在每次迭代开始时，从每个贝塔分布中抽取一个随机数，然后找到具...

【专利技术属性】
技术研发人员：马媛媛，许曦予，王轩慧，李猛，郭祥天，李若冰，
申请(专利权)人：青岛农业大学，
类型：发明
国别省市：