针对由多个相互关联微电网组成的多微电网系统的协调控制与能量优化管理问题,提出基于智能体协调的分布式预测控制算法。采用基于智能体协调的DMPC(Distributed Model Predictive Control)优化算法建立能量管理优化问题,协调多个微...针对由多个相互关联微电网组成的多微电网系统的协调控制与能量优化管理问题,提出基于智能体协调的分布式预测控制算法。采用基于智能体协调的DMPC(Distributed Model Predictive Control)优化算法建立能量管理优化问题,协调多个微电网系统以最小的操作成本实时、准确地向用户负荷提供需求质量的电能。并在各微电网系统的MPC优化问题设计时,只考虑各微电网系统的局部模型和状态信息,减小优化问题的复杂度并降低通信需求,提高系统优化的实时性。仿真结果表明,采用此优化方法,不仅能保证短期内用户负荷需求的实时跟踪,同时达到长期内能量的优化调度和电网的经济运行。展开更多
文摘针对由多个相互关联微电网组成的多微电网系统的协调控制与能量优化管理问题,提出基于智能体协调的分布式预测控制算法。采用基于智能体协调的DMPC(Distributed Model Predictive Control)优化算法建立能量管理优化问题,协调多个微电网系统以最小的操作成本实时、准确地向用户负荷提供需求质量的电能。并在各微电网系统的MPC优化问题设计时,只考虑各微电网系统的局部模型和状态信息,减小优化问题的复杂度并降低通信需求,提高系统优化的实时性。仿真结果表明,采用此优化方法,不仅能保证短期内用户负荷需求的实时跟踪,同时达到长期内能量的优化调度和电网的经济运行。