多Agent技术在电力系统无功电压优化中的应用.pdf

／ 一 应用技 多A g e n t 技术在电力系统无功电压优化中的应用 张谦 ，黄安 平 ( 华南理工大学 电力学院， 广 东广 州 5 1 0 6 4 0 ) 摘要：多A g e n t 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 特性为电力 系统无功优化 的低效和数 据冗余等 问题 提供 了很好 的解决思路 。介 绍了多 A g e n t 系统 的基本原理和 技术特 点 ，以及基于 MA S的分层分布式无功优化控制系统 ，并综述了其在电力系统电压无功优化中的应用 ，探讨 了该技术应用于无功电 压优化控制 的几点思路和一些需要深人研究的问题 ，为以后多 Ag e n t 技术在其 中的进一步研究提供 了理论参考 。 关键词 ：电力系统 ；多 Ag e n t 系统 ；分层分布式 ；无功优化 中图分类号 ：T M7 3 4 文献标 识码 ：A 文章编号 ：1 0 0 9 — 9 4 9 2( 2 0 1 1 ) 1 0 — 0 0 9 3 — 0 5 Ap p l i c a t i o n s o f M u l t i - Ag e n t Te c h n o l o g y i n Op t i ma l Co n t r o l o f Re a c t i v e Po we r ／ Vo l t a g e Z H A N G Q i a n ．HU AN G A n — p i n g ( C o l l e g e o f E l e c t r i c P o w e r ，S o u t h C h i n a U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ，G u a n g z h o u 5 1 0 6 4 0 ，C h i n a) Abs t r a c t ： Mu l t i —Ag e n t t e c h n o l o g y i s a b r a n c h o f d i s t r i b u t e d a r t ific i a l i n t e l l i g e n c e ．I t h a s a g o o d a d a p t a b i l i t y ．a n d i t c a n ma k e t h e d i s — t fib u t e d s y s t e m F u n we l l e a s i l y ． Th i s f e a t u r e p r o v i d e s a g o o d i d e a f o r p r o b l e m o f i n e f f i c i e n t a n d d a t a r e d un d a n c y o f p o we r s y s t e m r e a c t i v e p o we r o p t i mi z a t i o n． T h e b a s i c p ri nc i p l e s a n d t e c hn i c al f e a t u r e s o f mu l t i —Ag e n t s y s t e m a r e d e s c r i b e d i n t h i s p a p e r ． An d t h e MAS- b a s e d h i — e r a r c h i e a l d i s t rib u t e d r e a c t i v e p o we r o p t i mi z a t i o n c o n t r o l s y s t e m i s a l s o i nt r o d u c e d ． Th e a p p l i c a t i o n s and t h e f u r t h e r s t u d y i n g wo r k s o f mu l — t i - Ag e n t s y s t e m i n r e a c t i v e p o w e r o p t i mi z a t i o n a y e s c h e me d ．F i n a l l y ， t o g i v e a r e f e r e n c e t o t h e o r e t i c a l p r o g r e s s i n f u t u r e t h e k e y p o i n t s t o b e p a i d a t t e n t i o n t o a r e p r o p o s e d wh e n t he MAS i s a p p l i e d t o t h e o r e t i c a l r e s e a r c h ． Ke y w o r d s ：p o w e r s y s t e m；mu l t i — a g e n t s y s t e m ( MA S ) ；h i e r arc h i c a l a n d d i s t r i b u t e d ；r e a c t i v e p o w e r o p t i mi z a t i o n 1引 言 电压无 功控制是保证 电力系统安全 、经济运 行的有效手段 ．随着 电力系统 自动化程度 的不断 提高 。电压无 功实时优化控制愈来愈受 到重视 ， 由于电力系统无功优化规模的不 断扩大 。复杂程 度进一步提高 电能质量问题 以及 电力市场的引 入 ，使得 电压无功优化 问题 日益重要 。A g e n t与 多 A g e n t系统( Mu l t i — A g e n t S y s t e m，MA S )是分 布式人 工智能 ( D A I )的一 门新技术 ，它能使逻 辑上和物理上分散 的系统并行 、协调地实现问题 求解 。这些特性非常符合 电力系统地理上 分布 、 控制上分散的特点 ，为电力系统无功优化的低效 和数据冗余等问题提供了很好 的解决思路。多 A． g e n t 系统更适 合于动态 、分布 、开放 式的环境 ， 其已在电力系统电网调度 [ 1 ] 、继 电保护 [ 2 ] 、二次 收稿 日期 ：2 0 1 l — o 4 — 2 8 电压 紧急控制 ] 、电力市场 等方面得到了较 好的应用 。随着 电网规模 的不断扩大 ，集 中式无 功电压优化系统 已经不能满足实时性 和可靠性的 要求 ．因此多 A g e n t 系统 在无功 电压优化方面的 应用受到电力界 的广泛关注 。基于多 A g e n t 技术 的无功优化控制 系统较以往 的控制系统 ，更适应 动态变化的运行状况 ，更加具有可靠性 ．更具有 实时性和可扩展性 。 自动 电压控制系统( A u t o ． ma t i c V o l t a g e C o n t r o l — A V C)是智能 电网 _ 6 的 重要 内容之一 ，无论在什么情形下 ．电网都能 自 动快速准确地进行 自控 。多 A g e n t 技术的特点显 示 了它在解决全局无功优化问题 的优越性 ，将极 大地丰富 A V C的控制策略和推动 A V C系统 的发 展 ，从而为实现智能电网提供了技术保证。 本文介绍了多 A g e n t 系统的基本原理和技术 技 术 特点 ．以及基于 MA S的分层分布式无功优化控制 系统 ．并综述其在 电力系统 电压无功优化 中的应 用 ．探讨 了该技术在无功电压控制 中的几 点思路 和需要深入研究的问题 ，为以后多 A g e n t 技术在 其中的进一步研究提供 了基础。 2基于 MAS的分层分布式控制 系统 2 ． 1 A g e n t 与 多 A g e n t系统 A g e n t 技术出现于 2 0世纪 7 0年代 ，在 8 0年 代后期逐渐发展起来 ，是计算 机科学和人工智能 领域的一项重要概念 。A g e n t 是对过程运行中的决 策或控制任务进行抽象而得到的一种具有主动行 为能力的实体 ．它可以利用数学计算或规则推理 完成特定操作任务 ，并通过消息机制与过程对象 及其它 A g e n t 交互以完成信息传递与协调。 A g e n t 基本特性包括 自治性 、可通信性 、反应 性 、面向 目标性和针对环境性等 。自治性是指 A — g e n t 对 自己的行为或动作具有控制权 ，无须外部 干预 ，自主地完成其特定 的任务 ：可通信性是指 每个 A g e n t 在有组织的群体 中 ，通过相互通信接 受任务指派和反馈任务执行 的信息 ：反应性是指 A g e n t 应具备感知环境并做出相应动作 的能力 ：面 向 目标性是指 A g e n t 能对 自己的行为做 出评价并 使其逐步导 向目标 ：针对环境性是指 A g e n t 只能 工作在特定 的环境 中。一般说来 ，具有以上特性 的主动行 为能力的实体 ，如生物体 、软件系统以 及控制系统 中的控制器等 ．均可以作为 A g e n t 对 象 。 A g e n t的结构描述 了组成 Ag e n t的基本成分 及其相互关 系。根据 A g e n t 体系结构 的不同可以 将其分为三种类型 ：认知型、反应型和混合型。 认知型结构保 留了经典人工智能的传统 ．是 一 种显式的基 于知识推理 的符号模 型 ，涉及复杂 的逻辑演算 ，较难构建和操纵 ：反应型 A g e n t是 由事件驱动的 ，无需复杂 的符号推理 ，结构相对 简单 ，反应速度也优于认知型 ；将上述两种结构 相结合就构成了混合型体系结构 ．这种结构将 A ． g e n t 构建 为两个子系统 ，一个 为认 知型子系统 ， 含有用符号表示 的事件模 型 ，并用主流人工智能 中提出的方法生成规划和决策 ，另一个 为反应型 子系统 ．用来不经过复杂的推理就对环境中出现 的事件进行反应。通常反应 子系统 的优先级 比认 知子 系统高 ，以便对环境 中出现的重要事件做 出 快速反应。基于混合型 A g e n t的这种优点 ，其在 大型复杂系统的开发 中逐渐得到重视 。 由于单个 A g e n t 对问题 的解决能力有限 ，而 多个 A g e n t 相互协作可以完成更复杂问题 的求解 ， 因此在实际应用中一般使用功能更为强大的多 A — g e n t系统。MA S系统将各种不 同功能 的 A g e n t 模 块通过通信和协作结合起来 ，共同协调来完成任 务 ，具有更大的灵活性和适应性 。 MA S技术的一 个显著特点就是将一个复杂的任务拆分为若干个 简单的子任务 ，每个子任务 由一个 A g e n t 模块执 行 ，通过各 A g e n t 之间的交互 ，实现复杂 问题的 求解。 2 ． 2基于 MA S分层分布式无功优化控制系统 智能控制系统通常采用分层控制结构 ，将整 个 系统分为组织层 、协调层和响应层 ，每层都 由 完 成相应 任务的 A g e n t 组成 。响应层 A g e n t 对各 自的子系统进行控制 ，并 向协调层反馈信息 ，由 反应 型 A g e n t 构成 。协 调层 则 根据 响应 层反 馈 的信 息和 组织 层 的指令 协 调响应 层 A g e n t 的操 作 ，由意 图型 A g e n t 构 成 。组 织层 则从 全局 角 度对整个系统进行分析与决策 ，并 向低 层 A g e n t 发送 指 令 ， 由社 会 型 A g e n t 构 成 。总 的 来 说 ， MA S具 备如下 4个特点 ： ( 1 )各 A g e n t 具备解 决问题的充分信息或足够能力 ： ( 2 )整个系统中 不存在全局 的控制机构 ，但各 A g e n t 之间能够通 过协作 的机制来解决问题 ； ( 3 )数 据是分布的 ； ( 4 )各 A g e n t 的计算决策过程是异步的。 如何将 多个 A g e n t 组 织成 为一个 高效运行 、 协调合作的有机整体 ，是 MA S组织结构所要研究 的重要 内容。 目前 ，MA S采用的组织结构形式主 要包括 A g e n t 网络、A g e n t 联盟 、黑板模型 和 合 同网协议 _ l 。 。 。分布式 的 MA S功能 复杂 ，在设 计其组成 时，须充分了解 系统结构 ，准确定义系 统行为 ，合理分配任务 ，以使 A g e n t 适应各种需 求 。 根据 MA S系统的分布式控制思想 ，可 以将整 个地 区电网按照 电压等级和拓扑关系进行控制 区 域 的划分 。分区的控制功能由各 自相对彼此独立 ， 能独立完成一定 的功能 ，同时又都接受上级协调 的各个 Ag e n t 来完成 。全局无功调度 系统采用 网 ／ 一 I 应用技 络 控制 结构 ，各 调度子 系统 MA S i( i = 0 ，1 ，2 ， ⋯ )在逻辑上采用分 层控制结构 ，如 图 1所示 。 由于各个地区的无功 电压优化调度操作会在一定 程度上影响整个 系统 的无功功率分布 ．因而会对 相邻地区的无功 电压产生影 响 ，因此各地 区的无 功 电压优化调度就有必要进 行通信与协调 了。通 信的 内容 、数量 、类 型和合适 的通信时间都会影 响 MA S问题求解的一致性 ．故各 A g e n t 之 间必须 具备 良好 的互操作性。 通 信 总 线 昙 — 级 子 网 无 功 优 化 晏 莩 图 1 全局无功优化调度系统 的网络控制结构 目前 ，普遍被认 同的无功电压优化控制系统 结构是三级组织结构 ，三级电压控制模式 由一级 电压控制( P r i ma r y v o l t a g e C o n t r o l ，P V C) 、二 级 电压控制( S e c o n d a ry v o l t a g e C o n t r o l ，S V C )和三 级 电压 控 制( T e r t i a ry V o l t a g e C o n t r o l ，T V C)组 成。基于 MA S的分层分布式无功优化控制 系统采 用三级控 制策 略 ，由执 行 A g e n t( I m p l e m e n t a t i o n A g e n t ，I A)层 、分 区优化 A g e n t( A r e a O p t i mi z a — t i o n A g e n t ，A O A)层 和管 理 A g e n t( Ma n a g e me n t A g e n t ，MA)层构成 。三级系统 由 MA组成 ，仅 负责优 化 的组织 发起 、A O A 的添加 、删 除等工 作 ，不参与优化控制。二级系统 由A O A组成 ，每 个 A O A承担各 自区域内的全 网优化子任务 。一级 系统 由 I A组成 。负责采集并上传数据 ，根据本 区 域 A O A的命令和本身的决策规则向其管理 的无功 源 ( 包括发电机 、调相机 、无功补偿装置及各种 柔性交流输 电系统控制器 )发出指令 ，确保本节 点及邻近节点运行在安全稳定的电压范围内。 三级控制策略在时间和空 间上具有很好的区 分控制层次性 ．但多级 多层次 的控制难免会产生 较多的模糊信息或残缺数据 。同时可能 由于各级 所采用不 同分析方法 而使得制定 的最终控制策略 有误 。因此 。为了减少或避免这些不 良影响 ，提 出了仅具有两级控制的以地 区电网为主的电压无 功控制模式 。这种区别 于常用三级组织结构的控 制模式 ，它通过地 区 A g e n t 对 当地控制设备 的直 接操作 以及地 区 A g e n t 之 间的相互协调 ，简单快 捷地实现 了电压无功控制与协调 的问题 。此方式 一 方面可 以在纵 向控 制上减少 控制 的层次数 目． 利于地 区间的直接交流 ，缩短调控的时间 ，另一 方面以九区图为基本原理 ，使控制策略的制定更 方便灵活。 3多 A g e n t 技术在 无功 电压优化 中的应 用 电力系统无功电压控制对 电力 系统 的安全和 经济运行具有十分重要 的意义 。电力系统全局电 压无功优化控制具有如下特点 ： ( 1 )电网调度具 有空间上 、时间上乃至功能上的分布特性 ，集 中 式控制需要大量的数据传送和处理 ，容易 出现错 误 ； ( 2 )目前还没有一种算法能在求解质量和计 算效率上 同时满足大规模 电网全局无功优化实时 调度 的需要 ； ( 3 )电网的调 度是分层分 区进行 的，对整个系统没有统一的控制。 考虑到电力 系统分层分区控制 、全网数据分 散 、各子 网相互影 响的实际情况 ，大规模 电力系 统的无功优化调度可借助分布式人工智能技术进 行。在电压无功优化控制中，A g e n t 可被视为分布 合作解决问题 的智能节点 ．它可 以是一台电压无 功控制装置或一 台有特定功能 的计算机。建立基 于多 A g e n t 系统 ( MA S )的无 功优化模 型 ，使各 子网在协调层进行无功优化调度计算 ，然后通过 协调层和组织层的相互关 系及来 自其 它子 网无功 优化组织层 的信息协调各子 网的控制行为 ，从而 达到全网全局的无功优化 电网中的电压无 功控制装置是按地域分散配 置 的．控制装置之间只有相互协 调才能实现全网 优化控制 ，故控制器之 间的相互 协调和协作是需 要研究和解决的重要理论和实际问题 。为此文献 『 l 1 ]提出将多 A g e n t 的协调机制用于二级 电压控 制 的思路 ，首次将 A g e n t 技术应用于电力 系统 电 压控制 ，该方法在 电力系统紧急状态下能较好地 进行二级调压以快速恢复 电压 至正常范围。文献 [ 1 2 ]提 出了基于多 A g e n t 的电压无功优化控制 的 原理 、结构和实现框架 ，并对全局无功电压优化 控制 的数 学模型和 目标 函数进行 了分析 与改进 。 ( 技 术 该方案较好地解决 了二级 电压分散协调控制问题 ， 在正常和紧急情况下无功电压的调节效果都 比传 统二级 电压控制要好 。文献『 1 3 ]提出一种全局 实时无 功优化 调度 的多 A g e n t 方法 ，将 多 A g e n t 技术用 于全局无 功电压控制 中，设计 了多 A g e n t 系统的框架结构 ，提出将无功优化 问题分解成各 个 区域电网的优化问题 ，借助区域 电网之间的协 调 、合作 ．实现全网无功优化调度 的设想 ，但没 有给出具体方案 。之后 ，文献『 l 4 ]采用辅助问 题原理的分布式并行优化算法进行全 网无功优化 计算 。该算法将全网的电压无功问题分解为多个 子 网优化 问题 ．利用各 A g e n t 之间相互协调 ．进 行 电压实时控制 。由于电网不 同区域 间的潮流交 换 和控制措施均会对全局优化产生影 响，故文献 [ 1 5 ]构建了将管理分区与优化分区相结合的三级 优化控制系统 ，并研究了分 区间的协调与协商机 制。但 由于电力系统 电压无功优化 的多 A g e n t 模 型涉及数据库 、知识库 、通信和控制等多个方面 ， 且三级 电压控制的组织结构在我 国也并未得 到完 全认 同 ，所 以多 A g e n t 技术在 电压无功优化控制 中的应用还处于初级 阶段 。文献『 1 6 ]还提 出将 多 A g e n t 技术 用于配电网电压无功优化控制 ，提 出配电网综合调度 自动化系统 的站级 A g e n t 子系 统结构和实现框架 ，并对规则库 的构造及实际运 行状况进行了探讨 。 为 了在无功优化时考虑薄弱功率传输路径 的 电压稳定性 ，文献[ 1 7 ]提 出了一种计及 电压稳 定的多代理分布式无功优化方法 。该方法先将局 部 电压稳定性指标经过模糊评价后作为多代理分 布式无功优化问题 的子 目标进行优化 ，以提高分 区中薄弱节点的稳定裕度。然后利用所得 无功优 化结果及薄弱节点信息 ，判别分 区的最弱功率传 输路径 ，并计算该路径的电压稳定性指标。将各 区所得 电压稳定性指标与关键功率源点的无功储 备指标相结合 ，利用 四区图对 系统 的电压稳定性 进行评估 ．最终得到所需的无功优化方案。 采用基于 MA S的电压控制系统进行系统无功 电压控制与传统 的集 中控制相比，有着不少优势 ： ( 1 )在多 A g e n t 模式下 ，即使某些通信线 路发生 故 障 ．或 某些 A g e n t 失效 ，其 它 A g e n t 也可 以在 一 定程度上替代它的工作 ； ( 2 )采用并行工作方 式 的多 A g e n t 模式 ，增加 了系统 的灵活性 和通用 性 ； ( 3 )由于每个 A g e n t 具有 自主性 ，因而它们 可以按照任务的要求进行组合 ，使整个系统适应 动态 的环境 ； ( 4 )通过修改 A g e n t 规则库 、控制 算法和协调方式等可以满足不同的无功 电压 控制 要求 。 4多 A g e n t 技 术在 无功 电压优 化 中应 用 的 研 究展 望 无功电压优化控制是关系到电力 系统安全性 和经济性 的重要问题 ，无功 电压控制问题本身的 复杂性决定 了对它 的研究必将是一个长期 、艰巨 的过程 。多 A g e n t 技术在控制 系统尤其是 电力系 统控制中的研究还不甚成熟 ，很多问题还没有解 决 ，基于 MA S的分布式控制技术会在包括无功电 压控制在内的电力系统分散协调控制研究领域得 到进一步的关注。以下是作者在初步研究多 A g e n t 技术应用于无功电压控制的几点思路和需要深入 研究 的问题 ( 1 )M AS技术在 电力系统 中的应用研究刚刚 起步 ，如何 获得最优 的智能决策和控制算法 以及 复杂电力系统 A g e n t 实现方式和协调方案均有待 进一步研究 ( 2 )M A S技术 的特点显示 了它在解决全局无 功优化问题的优越性 ，如何进一步利用多 A g e n t 技术来提高无功 电压控制 的实时性 和可靠性 ，以 及紧急情况下 系统的稳定性 ，值得进一步的研究 和探讨 。 ( 3 )MAS系统采用分层分布式结构 ，各 A ． g e n t 并行 运行 ．如何 协调保证系统采样数据和传 输数据 的有效性 、一致性和 同时性 ，以及如何确 定优化控制动作 的时序非常值得研究 。地区电网 电压无功优化控制 MAS系统与其它调度子系统如 何协调配合也值得分析。 ( 4 )可以考虑将博弈理论和基于 MA S的分布 式无功电压优化系统有效地结合起来 。提高 A g e n t 的自主性、社会能力和适应环境 的能力 ．使 MA S 成为更加快速 、灵活、智能的系统。 ( 5 )随着智能 电网的发展 ，未来 的配 电网将 是大量由分布式电源组成 的微 电网的组合 ，这给 电网的运行 、控制 、保 护带来显著的影响 。如何 设计和建造一种基于 A g e n t 及 MA S的微 电网运行 应 用 控制系统的完善 的工程方法 。特别是能够很 直观 地表现 MA S结构和决策过程的形式化方法 ，有关 MA S需求规范需进一步研究。 5结语 本文在介绍 MA S理论基本特点的基础上 ．综 述其在电力系统无功电压优化 中应用的研究现状 ， 并探讨 了该技术在无 功电压控制 中的几点思路和 需要深人 研究的问题 。基于多 A g e n t 技术 的分布 式无功 电压优化系统 的研究及实现 ，更加丰富和 完善 了电力系统无功 电压优化的理论和方法。尽 管 M AS在 电力系统无功 电压中的应用刚刚起 步 ， 随着研究 的深人 ，MA S在电压无功控制领域应该 有广阔的应用前景 ，值得进一步研究和探讨。 参考文献 ： [ 1 ]刘青 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