基于人工免疫技术的Multi-Agent系统微网优化运行研究

未来微网必将进入商业化运作，微网中具有不同产权的分布式电源将有各自的经济利益，需要通过竞价等市场机制引导其运行。Multi-Agent系统因自主性、高效性、交互性的优点，已经初步应用于微网的运行和控制。基于该结构的微网，由于分布式电源具有间歇性和不可控性，所采用的竞价算法，即要充分体现Multi-agent系统的协调性，又要具备自适应和缺陷容忍能力以处理分布式电源复杂环境带来的问题。人工免疫系统具有的多样性、记忆、耐受性、分布式并行处理、自组织和自适应性等特点，已经成为多Agent系统建模与设计的重要算法，并在工程应用方面取得了较大成果。本申请拟将人工免疫技术应用于微网分布式发电竞价策略，构建利用竞价结果指导微网优化运行的Multi-Agent系统。该研究的成功不仅能很好的解决市场环境下具有不同产权的微网优化运行，同时也将促进电网智能化及人工免疫技术的发展。

针对微电网业化运营过程中不同投资主体的分布式电源能量管理问题，获得一种基于人工免疫的Agent系统分布式电源竞价策略和微电网优化运行方法。该方法针对微电网和分布式电源的自身特点和国内外的发展趋势，在微电网已有运行控制的基础上实现竞价功能，通过市场手段反映各微电网参与者的利益诉求，并指导微电网优化运行。研究成果具体包括（1）获得了基于MAS结构的微电网分布式电源Agent之间的通信和控制模式，各代理间任务的划分，以及复杂功能代理中问题的求解与功能实现方法；（2）获得了基于人工免疫技术的分布式电源在不确定等复杂环境下的自适应竞价策略，包括竞价过程中微电网单元竞价Agent基于自身的环境信息及竞价反馈信息的抗原形成技术，基于竞价的微电网优化运行方法及实施方案；（3）获得了基于人工免疫的微电网分布式电源竞价方法，包括单元竞价Agent的结构和采用人工免疫技术方法的流程，以及通过人工免疫技术方法获得与之相对应的抗体，并形成自身报价方案的转码技术。研究过程中，充分考虑了未来电力市场发展，及客户端分布式电源高渗透接入配电网后的优化运行情况。研究成果应用于天津大学“分布式发电及微网实验室”中物理数字混合仿真实验系统的建设，以现有MAS微网控制系统研究成果为基础，在该系统上增添竞价Agent功能，并传输给控制Agent，应用竞价结果指导优化运行。构建了包括风力发电、光伏发电的竞价单元，并完成了含风能和太阳能光伏的基于人工免疫的Multi-Agent系统微网竞价优化运行平台架构和功能设计。