多Agent技术在电力系统中的应用展望

多Agent系统理论是设计和实现复杂软件系统和控制系统的新途径,它因适用条件与电力系统的特征几乎完全吻合而受到众多学者的关注。文章在介绍多。Agent系统理论基本特点的基础上,综述了其在电力市场研究、电力故障诊断技术、保护和电压无功控制等领域应用的研究现状,认为电力市场仿真是近期最具实用化潜力的一个方面;而利用多Agent技术集成现有仿真软件,开发考虑多种因素的仿真工具是推动Agent应用研究的基础：以IEC61850为基础则可实现基于多Agent的变电站保护测控一体化。     

多Agent在电力系统中的应用

随着计算机网络、计算机通信等技术的发展,特别是Internet的普及,对于Agent以及多Agent系统的研究己成为分布式人工智能研究的一个热点。Agent技术提供了一种新的计算和问题求解规范,这主要是因为基于Agent的系统具有许多优点。基于Agent的概念,人们提出了一种新的人工智能定义     

电力系统无功电压控制在多Agent系统中的应用研究

在传统无功电压控制的基础上引入多Agent系统(MAS),基于MAS分布式控制使系统能更有效地协调各区域的电压,以维护各区域乃至整个电力系统电压的动态平衡。最后通过分析分布式控制存在的问题,提出了分布式与集中式联合协调控制方案,进一步提高对全局电压控制的能力。     

基于多Agent系统的电力系统无功优化控制

多Agent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。这种特性能够很好地解决电力系统无功优化的低效和数据冗余问题。利用Agent及多Agent系统的基本特性和功能,结合电力系统的特点,设计了一种基于MAS的分层分布式无功优化控制系统和基于该系统的分布式无功优化模型。用该模型结合线性规划法对一个4节点电力系统进行了仿真。将仿真结果与传统的全局优化结果进行比较,验证了该模型的有效性,也突显了该模型在优化速度和规模上的优越性。     

多Agent及其在电力系统中的应用

介绍了人工智能Agent技术的概念和特性以及多Agent的体系结构和应用；搭建了基于多Agent系统在电力市场的仿真平台，探讨了多Agent技术在电力系统控制中心的应用。     

多Agent系统及其在电力系统继电保护中的应用

多Agent技术是近年来分布式人工智能领域中的研究热点。文中介绍了Agent和多Agent系统的概念及实现多Agent系统的关键技术,并对其在电力系统继电保护中的应用作了概要介绍。     

基于多Agent技术的分布式电压无功优化控制系统

全网电压无功控制是一个复杂的、分布式的优化控制问题,为了更好地解决这个问题,文章提出了基于多Agent技术的分布式电压无功优化控制系统,该系统符合电压无功控制装置分散配置的特点,Agent之间相互协调,根据辅助问题原理进行全网并行无功优化计算,数据通信量少,收敛速度快.Agent根据优化计算结果自动调整电压无功模糊判据的控制范围,进行电压无功实时控制,自学习能力强.该系统功能强大,具有较高的适应性、灵活性、智能性和可扩展性.     

基于多Agent的地区电压无功控制

针对普遍认同的电压无功优化控制的三级组织结构,旨在减少或避免多级多层次控制带来的数据不足、信息模糊、制定的控制措施不合理等不良影响,就目前电网分区管理的特点,提出了一种将地区电网作为Agent实行电压无功控制的二级管理模式。并对电网中常出现的三种典型非正常运行情况进行分析处理,较好地实现了本地及地区间电压无功控制与协调问题。最后通过数字仿真,验证了这一运行模式的有效性。     

多Agent技术在智能建筑系统集成中的应用

研究了Agent、多Agent系统的含义和特征,提出了基于多Agent技术建立智能建筑集成管理软件平台的方案,并分析了该平台下多个Agent间的通信机制和协同合作问题.最后展望了多Agent技术在智能建筑中的发展前景.     

基于多Agent的地区电压无功可视化控制

针对普遍认同的电压无功优化控制的三级组织结构，旨在减少或避免多级多层次控制带来的数据不足、信息模糊、制定的控制措施不合理等不良影响，就目前电网分区管理的特点，提出了一种将地区电网作为Agent实行电压无功控制的二级管理模式。同时通过对Agent的思维状态KOCBDI属性展开及运用，实现了本地及地区间电压无功控制与协调问题。     

区域电网无功优化控制系统的研究和应用

目前所使用的电压无功自动控制系统虽能满足电网对电压无功控制的要求,但却缺乏对其所提控制策略的调节效果进行量化评价的手段。介绍了如何通过统计和分析区域电网自动电压控制（AVC）系统历年来的运行数据,采用改进后的灵敏度算法和无功优化算法,对萧山电网当前无功设备配置情况进行经济效益分析。基于原有的无功控制系统研究开发的无功优化控制系统可评估无功电源分布的合理性,同时根据现有电网结构和负荷水平得到无功补偿设备配置的效益分析报告,为电网无功优化配置提供量化参考,并对AVC策略优化提供量化依据。     

基于光伏系统低电压穿越的无功控制策略

分析了光伏逆变器的结构和功率控制方式。计算了光伏逆变器的无功功率极限。提出了一种基于光伏逆变器低电压穿越(LVRT)能力的无功控制策略。通过DIgSILENT PowerFactory仿真结果表明,采用该控制策略的光伏电站,可以在电网故障时不脱网并发送无功,支撑并网点电压,维持局部电网电压稳定。     

多代理系统在微电网中的应用

提出了一个基于多代理系统（MAS）的微电网控制框架,建立了以上级电网Agent、微电网Agent、元件Agent组成的3层多代理控制系统,并对其中各Agent的具体功能及其协调策略进行了讨论。仿真算例验证了MAS可以通过对各Agent之间的协调控制达到能量的灵活调度,并保持微电网的高效、稳定运行。     

扩展二级电压的多Agent协调控制

基于多Agent系统的分布式协调机制,研究了发生事故的紧急情况下综合考虑多种类型电压控制器(AVR,SVC,STATCOM)的扩展二级电压协调控制。在应用一种慢相关技术将电力系统划分为多个电压控制区的基础上,提出了多Agent间进行任务协助请求时的选择原则,确定了Agent间的协调机制。以装设2台SVC,2台STATCOM和10台发电机AVR的新英格兰系统为例进行数字仿真,结果验证了该控制方案的有效性和灵活性。     

厂厂协调技术在特高压近区自动电压控制中的应用

提出了一种自动电压控制中的厂厂协调技术,从厂厂间机组不协调的本质出发,通过聚类算法与拓扑搜索生成厂厂协调组,采用协调组内各电厂无功裕度作为协调状态判定,利用"超前预防、滞后校正"控制来达到不同电厂间机组协调均衡控制,从而减少网损,保障系统电压稳定水平。通过特高压近区武乡与榆社电厂进行厂厂协调实例分析,结果验证这2个电厂的无功不均衡现象得到了有效修正,消除了系统区域内的无功不合理流动,提高了系统的电压稳定裕度。     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用

遗传算法(GA)是近10年来发展的基于自然选择规律的一种优化方法,算法能成功的解决无功变量中的离散问题,避免常规数学优化方法的局部最优现象。根据众多参考文献,阐述了简单遗传算法(SGA)以及GA与其他算法相结合的算法在电力系统无功优化中的应用和今后的发展方向。     

基于解空间分解的电力系统无功优化

为解决大型电力系统无功控制变量维数灾的问题,提出一种基于解空间分解的方法对电力系统进行无功优化。通过摄动分析选出无功优化中最活跃的控制变量,根据该控制变量分解解空间,最后在JADE(Java agent development)平台上对分解后的问题进行并行计算。应用该方法对IEEE30节点系统进行无功优化计算,结果表明基于解空间分解的办法在电网无功优化计算中具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度。     

自动电压控制系统在济南电网的应用

自动电压控制系统(Automatic Voltage Control,AVC)是一套安装在调度主站的一套软件系统,可以通过SCADA系统向电网中的有载调压装置和电容器、电抗器等无功设备发出控制指令,优化无功分布,减少线路无功传输,降低电网因无功潮流不合理引起的有功损耗,保证电压和电网关口功率因数合格,保证电网安全稳定运行。介绍AVC系统的功能,讨论AVC系统在济南电网实施中遇到的一些问题,对如何使AVC系统更好发挥作用提出建议。     

西北电网上高一级电压的必要性和可能性研究

从六个方面分析了西北电网上高一级电压等级的必要性，提出西北电网上高一级电压等级的三个方案，并对三个方案进行了经济比较计算。