基于多自主体的复杂智能电网随机博弈与优化研究

The good interaction between supply and demand in the power system can benefit both the power supply side and the demand side, while making the power system more efficient and more stable, and can increase the power system's ability to absorb renewable energy. In view of this, starting from the application requirements of interaction between supply and demand, this project will take the coordination framework of multi-agent system into full consideration of the randomness of demand side and natural factors of human beings. Based on the actual behavior of users and the characteristics of equipment, Mechanism design theory and multi-agent coordination theory, and study the key issues of the interaction between supply and demand of power system. The main research contents include: analyzing the characteristics and user behavior of supply-demand interaction equipment; designing supply-demand interaction mechanism and trade-off optimization algorithm under the condition of single supplier and multiple suppliers; and finally, using market mechanism to mobilize demand side equipment to participate in power system. This paper studies a multi-agent stochastic game and optimization algorithm for smart grid under stochastic and competitive environment. The related results will further develop and perfect the multi-agent competition theory and provide theoretical guidance and basis for the related demonstration projects and electricity market reform.

电力系统良好的供需互动能够让供电侧与需求侧都能够从中获益，同时使得电力系统整体上更效率且更加稳定，并且可以增加电力系统对可再生能源消纳能力。鉴于此，本项目紧扣供需互动的应用需求出发，以多自主体系统协调为框架，充分考虑需求侧的随机性与人的自然因素，从用户行为与设备特征的实际出发，以博弈论、机制设计理论、多自主体协调理论为研究基础，研究电力系统供需互动的关键问题。主要研究内容包括：分析供需互动设备的特性与用户行为；设计单一供应商与多供应商情形下的供需互动机制与权衡优化算法；最后，研究利用市场机制调动需求侧设备参与电力系统的调频。研究建立在随机与竞争环境下智能电网的多自主体随机博弈与优化算法。相关的结果将进一步发展与完善多自主体竞争合作理论，并为相关示范工程与电力市场改革提供理论指导与依据。

在当前新型电力系统和“双碳”目标下，加快分布式可再生能源的发展可以有效推动能源结构的优化。电力系统良好的供需互动能够让供电侧与需求侧都能够从中获益，同时使得电力系统整体上更效率且更加稳定，并且可以增加电力系统对可再生能源消纳能力。然而，传统的大规模集群式的优化、控制策略不能适用于包含多种分布式能源的微电网系统。为解决该问题，本项目通过非侵入式负荷感知策略对电网需求侧负荷进行特征提取与行为感知，进而构建 Stackelberg 主从博弈模型，实现多方最优响应策略求解，进一步利用分布式协同控制策略实现分布式电源在微电网中的控制。具体来说，首先，针对复杂用电场景下需求侧负荷电力数据波动较大、关键特征提取精度不高的问题，本项目基于改进的非侵入式负荷感知策略，提出多维双窗聚合检测算法，实现多维时间序列上的暂态特征检测与精准提取。进一步本项目构建了不同类别消费者的暂稳态特征模型，提取了用电行为特性，得到了不同负荷行为的概率密度分布，实现了负荷类别感知与分项能耗计量，为后续的动态细分定价奠定了基础。项目基于此建立了微电网 Stackelberg 主从博弈模型并完成分布式求解。其次，针对孤岛交流微电网储能单元整体经济性效率问题，本项目提出了一种新的基于多智能体的无领导者分布式协同控制算法。为降低控制过程所需的通信和计算成本，本项目提出了一种分布式协同事件触发控制策略，它可以消除微电网的稳态频率偏差，且使同步速率达到最大。此外，项目针对储能系统的安全稳定运行，提出了一种分布式协同改进有限时间控制算法。该控制算法可以协同储能单元消除系统频率的稳态偏差，并同时解决荷电状态平衡以及储能充电放电功率分配问题。最后，针对上述理论研究，本项目设计并研发了非侵入式负荷感知终端硬件、云端协同感知体系以及需求侧交互平台，实现了微电网需求侧的负荷特征提取、负荷类别感知、动态电价下发以及多通道数据传输。