基于MAS组网技术的EREV能量管理策略

为改善增程式电动汽车(EREV)燃油经济性,提出一种基于多智能体MAS(multi-agent system)组网技术的增程式电动汽车能量管理策略。在Simulink环境中搭建EREV整车动力学模型,利用JADE(Java development framework)平台构建各动力部件智能体以实现组网,采用MAS组网技术对恒温器式能量管理策略进行改进,通过MACSimJX组件将动力部件多智能体组网系统与Simulink整车动力学模型连接,并在WLTC工况下进行仿真验证。仿真结果表明:与动态规划控制策略相比,MAS组网技术的整车节油率为3.3%,电能消耗高出1.7%,总能量消耗率减少1.4%;与传统电辅助控制策略相比,整车节油率为18.2%,电能损耗减少12.4%,总能量消耗率减少16.6%。MAS组网技术可以有效改善整车能量控制效果,并为混合动力汽车能量管理策略提供理论支撑和新的研究方法。

多代理系统在微电网负荷控制中的研究

介绍几种常见分布式电源的限功率后剩余发电潜能的计算方法,并在此基础上提出一种基于多代理系统(Multi Agent System)的微电网负荷控制方法。通过仿真孤岛下负荷的投切过程,验证提出的多代理协调控制策略的有效性,实现了微电网的安全、稳定运行。