技术领域
[0001] 本
发明属于新
能源并网技术控制领域，具体为一种光热-光伏系统无功优化控制方法。
背景技术
[0002] 自上世纪八十年代以来，计算机通信和网络技术飞速发展，多代理技术越来越多地应用于系统设计中。多代理技术不但是分布式
人工智能的一个重要研究领域，而且是人工智能研究的源动
力和终极目标，已经发展成为人工智能学科最为前沿的内容。将多代理技术应用于电力系统中，使电力系统的调度、运行与控制具备Agent独立、智能、协调的特性是具有现实意义的。
[0003] 多Agent技术在电力系统中的应用始于上世纪末，其理论可用于设计复杂控制系统，因其适应条件与现代电力系统运行与维护过程中的很多特征类似而受到众多学者的关注。在当前电力系统环境下，
电压的无功控制因系统结构的复杂性与分布式配置的特点，一直都是研究热点。系统无功电压的控制，十分依赖系统主机的性能，因在无功配置过程中任务繁重及通信量大，所以一旦主机出现问题，无功控制将失去实时性和可靠性，且集中式的无功控制系统不易扩展。
发明内容
[0004] 本发明提供了一种光热-光伏系统无功优化控制方法，无功优化控制获取
电能质量信息，通过电能质量信息进行电压状态判断，无功优化控制方法包括以下步骤具体判断步骤为：
[0005] 实时监测电压输入至S1状态后；
[0006] 步骤A：S1状态维持时时间或电压超出了S1状态，S1状态会发生转移，转向S5或S2；
[0007] 步骤B：S2状态维持大于10s，时间或电压超出了S2状态，收到信息Rin时，转向S2或S6；
[0008] 步骤C：S3状态根据电压范围，转向S1或S4；
[0009] 步骤D：S4状态根据电压范围，转向S1；
[0010] 步骤E：S5状态电压协调优化，转向S1；
[0011] 步骤F：S6状态电压协调优化至S1电压范围内，转向S1；
[0012] 其中：Rin为其它Agent的合作
请求。
[0013] 所述状态S1、特点为： S1状态为维持状态，时间30min；
[0014] 所述状态S2、特点为： 触
发条件为：电压在[380V，390V]以及在[410V，420V]，S2状态下的维持时间为小于10s；
[0015] 所述状态S3、特点为x＝vt，触发条件为：电压在[370V，380V]以及在[420V，430V]内；
[0016] 所述状态S4、特点为x＝vt，触发条件为：电系统的电压小于370V，以及大于430V；
[0017] 状态S5、特点为x＝vt，触发条件为：电压在[390V，410V]内，维持时间大于30min；
[0018] 所述状态S6、特点为x＝vt，触发条件为：电压在[380V，390V]以及在[410V，420V]，维持时间大于10s；
[0019] 其中：Vt表示当前电压值，tstart、tend分别表示进入当前状态的时刻和当前时刻；x和Δt为状态存在的条件；
[0020] 所述S3状态下主Agent采用其
粒子群优化算法，对其所管辖的发电装置的无功出力进行优化，使得系统电压调节到状态S1的电压范围内：具体场景为
[0021] 场景一、主Agent不能将电压调节到状态S1的电压范围内，采用合同网协议向其它Agent招标，把电压调节到状态S1的电压范围内；
[0022] 场景二、收到信息Rin时，对所管理的发电装置进行无功优化，并向主Agent投标，共同把电压调整到S4状态下的电压范围内。
[0023] 所述S4状态的目标是：
[0024] 目标1、若电压小于规定值，主Agent等待管理负荷的Agent
切除负荷，以把电压调节到状态S1的电压范围内；
[0025] 目标2、等待时间没有发现管理负荷的Agent切除负荷，则由主Agent切掉相应数量的负荷，以把电压提高到状态S1的电压范围内；
[0026] 目标3、电压大于规定值，则主Agent调整其所管辖的发电装置的无功出力，以及与其它Agent一起把电压调节到S1状态下的电压范围内；
[0027] 目标4、管理负荷的Agent，当电压小于规定值，利用自身的负荷调整算法计算切除的负荷量，并切除相应数量的负荷，将电压调整到S1状态下的电压范围内。
[0028] 所述S5状态的目标是对各个Agent采用其粒子群
优化算法，对所管辖发电装置的无功出力进行协调优化，使得系统能够经济地运行，并且把状态调节到S1。
[0029] 所述S6状态下的目标是主Agent采用其粒子群优化算法，对其所管辖的发电装置的无功出力进行优化，把系统电压调节到状态S1的电压范围内：
[0030] S1、主Agent不能将电压调节到状态S1的电压范围内，则向其它Agent招标，共同将电压调整至状态S1的电压范围内；
[0031] S2、如果是其它Agent，收到信息Rin时，对其所管理的发电装置进行优化，并向主Agent投标，共同将电压调整至S1状态下的电压范围内一种光热-光伏系统无功优化控制方法，其特征在于，包括以下六种状态：
[0032] S1、特点为： 触发条件为：幅度小、周期短的负荷，本状态是维持状态，时间30min；
[0033] S2、特点为： 触发条件为：电压在[380V，390V]以及在[410V，420V]，本状态下的维持时间为小于10s；
[0034] S3、特点为x＝vt，触发条件为：电压在[370V，380V]以及在[420V，430V]内；
[0035] S4、特点为x＝vt，触发条件为：电系统的电压小于370V，以及大于430V；
[0036] S5、特点为x＝vt，该状态下的目标是各个Agent采用其粒子群优化算法，[0037] 对其所管辖发电装置的无功出力进行协调优化，触发条件为：电压在[390V，410V]内，维持时间大于30min；
[0038] S6、特点为x＝vt，触发条件为：电压在[380V，390V]以及在[410V，420V]，维持时间大于10s；
[0039] 其中：Vt表示当前电压值，tstart、tend分别表示进入当前状态的时刻和当前时刻；x和Δt为状态存在的条件；
[0040] S1、S2、S3、S4、S5和S6的转换方式为：当实时监测电压输入至S1状态后；
[0041] S1状态维持时时间或电压超出了S1状态下所允许的范围，则状态会发生转移，转向S5或S2；
[0042] S2状态维持时间较长时，时间或电压超出了该状态下所允许的范围，当收到信息Rin时，转向S2或S6；
[0043] S3状态根据电压调整范围，转向S1或S4；
[0044] S4状态根据电压调整范围，转向S1；
[0045] S5状态下将电压协调优化，并转向S1；
[0046] S6状态下将电压协调优化至S1电压范围内，并转向S1；
[0047] 其中Rin为其它Agent的合作请求。
[0048] 所述S3状态下主Agent采用其粒子群优化算法，对其所管辖的发电装置的无功出力进行优化，使得系统电压调节到状态S1的电压范围内：具体场景为S1、主Agent不能将电压调节到状态S1的电压范围内，采用合同网协议向其它Agent招标，把电压调节到状态S1的电压范围内；
[0049] S2、当收到信息Rin时，对所管理的发电装置进行无功优化，并向主Agent投标，共同把电压调整到S4状态下的电压范围内。
[0050] 所述S4状态的目标是：
[0051] S1、若电压小于规定值，主Agent等待管理负荷的Agent切除负荷，以把电压调节到状态S1的电压范围内；
[0052] S2、等待时间没有发现管理负荷的Agent切除负荷，则由主Agent切掉相应数量的负荷，以把电压提高到状态S1的电压范围内；
[0053] S3、电压大于规定值，则主Agent调整其所管辖的发电装置的无功出力，以及与其它Agent一起把电压调节到S1状态下的电压范围内；
[0054] S4、管理负荷的Agent，当电压小于规定值，利用自身的负荷调整算法计算切除的负荷量，并切除相应数量的负荷，把电压调整到S1状态下的电压范围内。
[0055] 所述S5状态的目标是对各个Agent采用其粒子群优化算法，对所管辖发电装置的无功出力进行协调优化，使得系统能够经济地运行，并且把状态调节到S1。
[0056] 所述S6状态下的目标是主Agent采用其粒子群优化算法，对其所管辖的发电装置的无功出力进行优化，把系统电压调节到状态S1的电压范围内：
[0057] S1、主Agent不能将电压调节到状态S1的电压范围内，则向其它Agent招标，共同将电压调整至状态S1的电压范围内；
[0058] S2、如果是其它Agent，收到信息Rin时，对其所管理的发电装置进行优化，并向主Agent投标，共同将电压调整至S1状态下的电压范围内。
[0059] 一种基于光热-光伏系统无功优化控制方法的装置，其特征在于,包括[0060] 状态模
块S1，状态模块S2、状态模块S3、状态模块S4、状态模块S5和状态模块S6，[0061] 状态模块S1，状态模块S1维持时时间或电压超出了状态模块S1设定值，状态模块S1数据转向状态模块S5或状态模块S2；
[0062] 状态模块S2，状态模块S2数据维持大于10s，时间或电压超出了状态模块S2设定值，状态模块S2接收信息Rin时，状态模块S2或状态模块S6；
[0063] 状态模块S3，状态模块S3根据接收电压范围，状态模块S1或状态模块S4；
[0064] 状态模块S4，状态模块S4根据接收电压范围，状态模块S1；
[0065] 状态模块S5，状态模块S5电压协调优化，状态模块S1；
[0066] 状态模块S6，状态模块S6电压协调优化至状态模块S1电压范围内，状态模块S5；
[0067] 其中：Rin为其它Agent的合作请求。一种基于光热-光伏系统无功优化控制方法，其特征在于：包括
权利要求1-6所述的光热-光伏系统无功优化控制方法。
[0068] 本发明的有益效果为：各种状态的电压
波动范围和Δt因客户对电能质量的要求和光热-
光伏发电系统特点的不同而不同，要视情况而定。按照电压控制的自动机模型进行电压控制，光热-光伏互补发电系统能够保证其电压的安全和稳定，同时又能降低有功损耗，减少发电成本。
附图说明
[0069] 图1为电压控制子系统的自动机模；
[0070] 图2为基于多Agent技术的光热-光伏互补发电控制系统的体系结构；
[0071] 图3为Agent结构；
具体实施方式
[0072] 下面结合附图并通过具体的
实施例进一步的说明本发明的技术方案：
[0073] 实施例1
[0074] 本发明设计提出了一种光热-光伏系统无功优化控制方法，包括一下六种状态，分别为S1、S2、S3、S4、S5和S6，个状态的具体特征及转向如下所述。
[0075] 根据图1所示：
[0076] S1、特点为： 这种状态是由幅度较小、周期较短的负荷引起的，此时系统电压偏移量小，没有超出电压的控制区域，系统不采取动作，直到等待规定时间后，才进行系统的无功优化，以使有功损耗最少。该状态下的目标是维持该状态，但时间不能超过规定时间。如果此种状态维持时间较长，超过规定时间或电压超出了该状态下所允许的范围，则状态会发生转移，转向S5或S2。
[0077] S2、特点为： 该状态下的目标是维持该状态，但时间不能超过规定值。
[0078] S3、特点为x＝vt，该状态下主Agent采用其粒子群优化算法，对其所管辖的发电装置的无功出力进行优化，使得系统电压调节到状态S1的电压范围内；如果该主Agent不能将电压调节到状态S1的电压范围内，则它采用合同网协议向其它Agent招标，把电压调节到状态S1的电压范围内。如果是从Agent，则当收到信息Rin时，对其所管理的发电装置进行无功优化，并向主Agent投标，共同把电压调整到S4状态下的电压范围内。
[0079] S4、特点为x＝vt，该状态下的目标是：若电压小于某规定值，则主Agent等待管理负荷的Agent切除负荷，以把电压调节到状态S1的电压范围内。若等待一定时间没有发现管理负荷的Agent切除负荷，则由主Agent切掉相应数量的负荷，以把电压提高到状态S1的电压范围内；如果电压大于某规定值，则主Agent调整其所管辖的发电装置的无功出力，或者与其它Agent一起把电压调节到S1状态下的电压范围内。如果是管理负荷的Agent，则当电压小于某规定值，它利用自身的负荷调整算法计算应该切除的负荷量，并切除相应数量的负荷，把电压调整到S1状态下的电压范围内。
[0080] S5、特点为x＝vt，该状态下的目标是各个Agent采用其粒子群优化算法，对其所管辖发电装置的无功出力进行协调优化，使得系统能够经济地运行，并且把状态调节到S1。
[0081] S6、特点为x＝vt，该状态下的目标是主Agent采用其粒子群优化算法，对其所管辖的发电装置的无功出力进行优化，把系统电压调节到状态S1的电压范围内；如果主Agent不能将电压调节到状态S1的电压范围内，则其向其它Agent招标，共同把电压调整到状态S1的电压范围内。如果是其它Agent，则当收到信息Rin时，它对其所管理的发电装置进行优化，并向主Agent投标，共同把电压调整到S1状态下的电压范围内。
[0082] 图中Vt表示当前电压值，tstart、tend分别表示进入当前状态的时刻和当前时刻；x和Δt为状态存在的条件；Rin为其它Agent的合作请求。每一个Agent的
知识库中都有一个这样的自动机模型，根据该模型，多个Agent可以合作实现发电系统的电压自动控制。
[0083] 实施例2
[0084] 一、基于多Agent技术的光热-
光伏发电系统的体系结构
[0085] 基于多Agent技术建立光热-光伏互补发电控制系统的体系结构，可以实现基于多Agent的光热-光伏互补发电系统的控制。它由界面管理Agent层、
能量管理Agent层、执行层构成，如图2所示。其中n1、n2、n3、n4皆为大于等于1的整数，具体取值要统筹考虑控制系统的简单性、容错性和效率等因素。Agent的结构如图3所示。
[0086] 在这种结构中，界面管理Agent只用于系统的初始化、必要的
人机交互等，发电系统一旦运行将主要由能量管理层的Agent进行管理控制。Agent采用非固定主从式的合作机制，每一时刻只有一个主Agent，一个次主Agent，其它为从Agent。当主Agent出现故障时，由次主Agent代替它执行当前任务，当Agent出现故障时，由主Agent代替它执行当前任务。Agent的合作协议采用改进合同网协议，它简化了Agent间的合作过程，解决了任务分解难题。因此，这种控制系统结构简单、容错性强、效率高，适合于光热-光伏互补发电系统的管理控制。
[0088] 在系统有功潮流调度已确定的前提下，以负荷点的电压为状态变量，以无功电源的无功出力为控制变量，建立考虑监测点电压质量以发电系统有功功率损耗最小为目标的电压优化控制的数学模型。
[0089]
[0090] PGimin≤PGi≤PGimax,i＝1,...,M (2)
[0091] QGimin≤QGi≤QGimax,i＝1,...,M (3)
[0092] Vjmin≤Vj≤Vjmax,j＝1,...,N (4)
[0093]
[0094]
[0095] 式中，P、Q、V分别是出力装置的有功出力、无功出力和电压监测点的电压构成的矢量；PGi、QGi分别是第i台出力装置发出的有功功率和
无功功率；Vj、VN、Ri分别是监测点的电压、监测点的额定电压、第i个出力装置到负荷端的等值
电阻；M、N、λ分别是有功与无功出力装置的台数、电压监测点的个数和惩罚系数；PL、QL分别是负荷与传输线路损耗的有功功率和无功功率。
[0096] 在优化求解过程中，监测点j的电
[0097] 用式(7)计算：
[0098]
[0099] 式中：VjN、QjN、Qj分别是第j个监测点的额定电压、额定电压下所需要的无功功率、实际的无功功率；参数n根据负荷的类型确定。
[0100] 光热-光伏互补发电系统无功优化是具有多极值点的混合小数整数型的非线性优化问题,通常以有功功率损耗最小、电压波动最小、无功功率负荷分配最经济为目标函数,传统的解决方法有等微增率准则法、动态规划法、线性规划法等。但这些传统方法存在对优化函数解析性要求高、维数灾难、易陷入局部极值解等缺点。采用一种改进的粒子群算法，它用均匀设计法产生PSO的初始值，使初始值比较均匀地分布在解空间，使某个或某些粒子最大可能地落在全局最优解
位置或附近；在进化过程中，对惰性粒子以概率为1进行变异,保证粒子的多样性。这样PSO能以更大的概率找到全局最优解。
[0101] 三、基于多Agent的无功电压优化控制
[0102] 基于图2的光热-光伏互补发电系统，采用多Agent技术进行电压的无功优化控制。Agent1管理光热发
电机组，Agent2管理光伏发电装置，Agent1为主Agent，Agent2为从Agent，同时又是次Agent。Agent1、Agent2间的协作优化过程如下：
[0103] Step1：Agent1用其粒子群算法优化所管辖的发供电装置的无功出力，从而获得优化结果，Agent1向Agent2发出招标通知。
[0104] Step2：Agent2获取招标通知。
[0105] Step3：Agent2用其粒子群算法优化所管辖的发供电装置的无功出力。
[0106] Step4：Agent1获得Agent2的供电信息后，对Agent2的供电方案进行评价与修正。然后，Agent1与Agent2签订由其供电的合同，并通知Agent2。
[0107] Step5：Agent2接到通知，并签订供电合同后，发出发电指令。
[0108] Step6：Agent1与Agent2比较供电量，供电量大的变为主Agent，并由其监测电压的变化。如果监测点的电压超出允许的范围，则转向Step1；否则，继续监测。
[0109] 通过上述一、二和三点，形成了实施例1中的各状态的转向模式。
[0110] 实施例3
[0111] 一种基于光热-光伏系统无功优化控制方法的装置，包括
[0112] 状态模块S1，状态模块S2、状态模块S3、状态模块S4、状态模块S5和状态模块S6，[0113] 状态模块S1，状态模块S1维持时时间或电压超出了状态模块S1设定值，状态模块S1数据转向状态模块S5或状态模块S2；
[0114] 状态模块S2，状态模块S2数据维持大于10s，时间或电压超出了状态模块S2设定值，状态模块S2接收信息Rin时，状态模块S2或状态模块S6；
[0115] 状态模块S3，状态模块S3根据接收电压范围，状态模块S1或状态模块S4；
[0116] 状态模块S4，状态模块S4根据接收电压范围，状态模块S1；
[0117] 状态模块S5，状态模块S5电压协调优化，状态模块S1；
[0118] 状态模块S6，状态模块S6电压协调优化至状态模块S1电压范围内，状态模块S5；
[0119] 其中：Rin为其它Agent的合作请求。
[0120] 本领域内的技术人员应明白，本
申请的实施例可提供为方法、系统、或
计算机程序产品。因此，本申请可采用完全
硬件实施例、完全
软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘
存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0121] 本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的
流程图和/或方
框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程
数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中
指定的功能的装置。
[0122] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0123] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0124] 最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行
修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
