一种基于多智能体调度的源网荷储控制系统及方法与流程

本发明涉及电力网络调度控制，尤其涉及一种基于多智能体调度的源网荷储控制系统及方法。

背景技术：

1、随着分布式电源、可调负荷和储能设备在配电网中的接入比例增加，源网荷储协调控制已成为交流电力网络自动化控制中的重要技术方向。现有源网荷储控制多围绕日前计划、实时调度和安全校核展开，通过采集分布式电源出力、负荷需求、储能荷电状态、线路容量和电压边界，形成调度决策依据，并在功率平衡、线路容量、电压安全和储能运行边界约束下生成控制结果。

2、现有技术中，集中式优化调度方法依赖全局状态数据和统一求解器，能够在数据完整、通信稳定的条件下形成调度计划，但在多主体参与、边缘侧自治和状态快速变化场景中，对通信链路、计算规模和数据同步要求较高。分布式多智能体调度方法将源侧、网侧、荷侧和储能侧分别建模为调度主体，通过主体之间的信息交互形成局部决策，适用于多主体协同控制场景，但在约束耦合较强的电网环境中，局部消息传递结果容易受到分布式电源出力波动、负荷突变和储能状态边界变化的影响。

3、针对源网荷储协同控制中的约束处理，现有方法多采用固定惩罚系数、静态安全裕度、集中式约束修正或简单越界截断处理，将候选调度结果拉回可行范围。此类处理方式对功率平衡约束、线路容量约束、电压安全约束和储能荷电状态约束之间的耦合关系刻画不足，难以及时将约束偏离状态反馈至下一轮多主体调度过程，导致调度决策与实际可行运行边界之间存在偏差。

4、因此，如何提供一种基于多智能体调度的源网荷储控制系统及方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提出一种基于多智能体调度的源网荷储控制系统及方法，本发明实现多主体调度中的约束投影校正和反馈消息闭环更新。

2、根据本发明实施例的一种基于多智能体调度的源网荷储控制方法，包括：

3、采集分布式电源出力、负荷需求、储能荷电状态、线路容量、电压安全边界和历史调度结果，并按照调度时段建立运行状态序列；

4、根据运行状态序列，分别对功率平衡约束、线路容量约束、电压安全约束和储能荷电状态约束执行分段线性化及安全裕度收缩，并配置约束类型标记，得到约束集合；

5、根据运行状态序列确定源侧主体、网侧主体、荷侧主体和储能侧主体的节点变量及主体耦合关系，并构建动态因子图；

6、将动态因子图中的各主体调节裕度、局部功率偏差和约束接近程度写入改进max-sum算法的复合消息，并根据复合消息在动态因子图中执行消息迭代，得到候选调度向量；

7、将候选调度向量输入dykstra投影算法，在约束集合之间执行交替投影，得到可行调度向量，并根据可行调度向量与候选调度向量之间的偏离量计算分类投影残差；

8、按照分类投影残差所属约束类型，分别将分类投影残差转换为因子节点惩罚权重递增量、相邻主体边权衰减量、网侧节点电压约束权重递增量和储能节点消息阻尼量，得到反馈消息参数；

9、将可行调度向量作为下一轮调度基准，根据反馈消息参数重新执行改进max-sum算法迭代，并在复合消息变化量和分类投影残差均满足预设收敛条件时，将最后一轮可行调度向量转换为源网荷储控制指令。

10、可选的，所述按照调度时段建立运行状态序列，具体为：

11、按照历史调度结果中的调度时段编号和执行时间边界建立调度时段索引序列，并将分布式电源出力、负荷需求和储能荷电状态分别写入对应调度时段索引，得到主体状态索引记录；

12、从主体状态索引记录中提取同一调度时段内的分布式电源出力和负荷需求，计算净功率偏差值，根据净功率偏差值与0的比较结果生成出力富余标记、负荷缺口标记和平衡标记，并分别与同一调度时段内的储能荷电状态进行对应标记，得到时段功率储能耦合记录；

13、将线路容量和电压安全边界按照同一调度时段索引写入时段功率储能耦合记录，并根据相邻调度时段的线路容量差值绝对值和电压安全边界差值绝对值生成网络边界变化记录；

14、根据历史调度结果中相邻调度时段的调度调整幅度计算边界变化基准值，并与网络边界变化记录进行比较筛选，得到边界突变调度时段；

15、调用边界突变调度时段的前一调度时段和后一调度时段的时段功率储能耦合记录，并进行校正处理，得到校正时段状态记录；

16、将校正时段状态记录按照调度时段索引序列重新排列，并保留对应调度时段编号、执行时间边界和历史调度结果的对应关系，得到运行状态序列。

17、可选的，所述分别对功率平衡约束、线路容量约束、电压安全约束和储能荷电状态约束执行分段线性化及安全裕度收缩，具体为：

18、从运行状态序列中提取时段功率储能耦合记录、网络边界变化记录、边界突变标记、线路容量、电压安全边界和储能荷电状态，并按照调度时段索引建立约束状态记录；

19、根据约束状态记录分别生成初始功率平衡约束片段、初始线路容量约束片段、初始电压安全约束片段和初始储能荷电状态约束片段；

20、将网络边界变化记录中的线路容量差值绝对值和电压安全边界差值绝对值分别与边界变化基准值进行比对，并根据比对结果确定线路容量收缩等级和电压安全边界收缩等级；

21、根据边界突变标记调用对应调度时段的储能荷电状态，并与出力富余标记、负荷缺口标记和平衡标记进行联合判定，确定储能荷电状态收缩等级；

22、按照线路容量收缩等级、电压安全边界收缩等级和储能荷电状态收缩等级，分别对初始线路容量约束片段、初始电压安全约束片段和初始储能荷电状态约束片段的边界值执行分级扣减，得到收缩约束片段；

23、将初始功率平衡约束片段和收缩约束片段按照调度时段索引重组，并分别配置功率平衡约束、线路容量约束、电压安全约束和储能荷电状态约束对应的约束类型标记，得到约束集合。

24、可选的，所述根据运行状态序列确定源侧主体、网侧主体、荷侧主体和储能侧主体的节点变量及主体耦合关系，并构建动态因子图，具体为：

25、根据运行状态序列建立主体建图记录；

26、根据主体建图记录中的分布式电源出力、负荷需求和储能荷电状态，分别确定源侧主体、荷侧主体和储能侧主体的节点变量，并根据线路容量和电压安全边界确定网侧主体的节点变量；

27、根据出力富余标记、负荷缺口标记和平衡标记，对源侧主体、荷侧主体和储能侧主体的节点变量建立功率调节对应关系，得到功率耦合边；

28、根据线路容量和电压安全边界，将网侧主体的节点变量分别与源侧主体、荷侧主体和储能侧主体的节点变量建立边界约束对应关系，得到网络约束边；

29、按照相邻调度时段对同一主体的节点变量计算节点变量差值绝对值，并根据节点变量差值绝对值与0的比较结果生成节点变量增减标记和连续重复次数，将节点变量差值绝对值、节点变量增减标记和连续重复次数写入时序连接边；

30、将功率耦合边、网络约束边和时序连接边按照调度时段索引进行重组，得到主体耦合关系，并按照主体耦合关系建立节点变量和因子节点之间的连接关系，得到动态因子图。

31、可选的，所述改进max-sum算法，具体为：

32、从动态因子图中提取源侧主体、网侧主体、荷侧主体和储能侧主体的节点变量，并提取功率耦合边、网络约束边、时序连接边和约束类型标记，得到消息迭代基图；

33、根据历史调度结果确定首轮调度基准值，并在后续轮次调用上一轮可行调度向量作为当前轮调度基准值；

34、将当前轮调度基准值与对应节点变量进行差值比较，得到主体调节裕度；

35、根据出力富余标记、负荷缺口标记和平衡标记，计算源侧主体、网侧主体、荷侧主体和储能侧主体的节点变量的候选调节取值，得到主体候选取值集合；

36、将主体候选取值集合写入功率耦合边，并计算同一候选组合下的差值绝对值，得到局部功率偏差；

37、将主体候选取值集合中的候选调节取值分别与收缩约束片段中的边界值进行差值比较，得到约束边界距离，将约束边界距离在对应收缩约束片段中的排列位次确定为约束接近程度；

38、根据功率平衡约束、线路容量约束、电压安全约束和储能荷电状态约束，分别为消息迭代基图中的因子节点配置约束评价项，并将反馈消息参数写入对应约束评价项，得到残差校正因子节点；

39、根据主体调节裕度、局部功率偏差和约束接近程度生成节点变量向相邻残差校正因子节点发送的节点侧复合消息，并将时序连接边中的节点变量差值绝对值、节点变量增减标记和连续重复次数写入节点侧复合消息；

40、将节点侧复合消息输入残差校正因子节点，按照功率耦合边、网络约束边和时序连接边枚举相邻节点变量的主体候选取值集合，并依据约束评价项筛选残差校正因子节点发送至目标节点变量的因子侧复合消息；

41、对同一节点变量接收的因子侧复合消息进行归集，并对候选调节取值执行排序；

42、将排序首位的候选调节取值确定为对应节点变量的本轮调度取值；

43、按照源侧主体、网侧主体、荷侧主体和储能侧主体的节点变量顺序组合本轮调度取值，得到候选调度向量，并将本轮复合消息与上一轮复合消息进行同边同候选取值比对，得到复合消息变化量。

44、可选的，所述将候选调度向量输入dykstra投影算法，具体为：

45、从约束集合中按照约束类型标记提取功率平衡约束、线路容量约束、电压安全约束和储能荷电状态约束，并按照调度时段索引生成投影约束序列；

46、将候选调度向量作为当前投影向量，并为投影约束序列中各约束类型设置残差补偿量；

47、将当前投影向量与当前约束类型对应的残差补偿量叠加，得到当前投影输入向量，并投影至当前约束类型对应的约束片段，得到当前投影输出向量；

48、根据当前投影输入向量与当前投影输出向量之间的差值更新当前约束类型对应的残差补偿量，并将当前投影输出向量传递至下一约束类型；

49、重复执行交替投影，在相邻两轮末位投影输出向量不再变化时，将末位投影输出向量确定为可行调度向量；

50、将可行调度向量与候选调度向量按照节点变量顺序执行同位差值计算，得到向量偏离记录；

51、从向量偏离记录中提取源侧主体、荷侧主体和储能侧主体对应的偏离量，并按照功率平衡约束对应的节点变量关系进行归集，得到功率平衡残差；

52、从向量偏离记录中提取网侧主体中与线路容量对应的偏离量、网侧主体中与电压安全边界对应的偏离量和储能侧主体中与储能荷电状态对应的偏离量，分别得到线路容量残差、电压安全残差和储能边界残差；

53、将功率平衡残差、线路容量残差、电压安全残差和储能边界残差按照约束类型标记组合，得到分类投影残差。

54、可选的，所述得到反馈消息参数，具体为：

55、从分类投影残差中按照约束类型标记提取功率平衡残差、线路容量残差、电压安全残差和储能边界残差，并按照调度时段索引建立残差映射记录；

56、根据残差映射记录分别提取同一约束类型在全部调度时段内的残差，并确定残差基准值；

57、将残差基准值分别与功率平衡残差、线路容量残差、电压安全残差和储能边界残差进行计算，得到因子节点惩罚权重递增量、相邻主体边权衰减量、网侧节点电压约束权重递增量和储能节点消息阻尼量；

58、将因子节点惩罚权重递增量、相邻主体边权衰减量、网侧节点电压约束权重递增量和储能节点消息阻尼量按照约束类型标记组合，得到反馈消息参数。

59、可选的，所述将可行调度向量作为下一轮调度基准，根据反馈消息参数重新执行改进max-sum算法迭代，具体为：

60、将当前轮可行调度向量按照节点变量顺序写入下一轮调度基准，并从反馈消息参数中提取因子节点惩罚权重递增量、相邻主体边权衰减量、网侧节点电压约束权重递增量和储能节点消息阻尼量，得到当前轮反馈写入记录；

61、根据当前轮反馈写入记录，对消息迭代基图进行反馈校正，得到反馈校正后的消息迭代基图；

62、根据下一轮调度基准和反馈校正后的消息迭代基图重新执行改进max-sum算法迭代，得到下一轮候选调度向量和下一轮复合消息变化量；

63、将下一轮候选调度向量输入dykstra投影算法，在约束集合之间执行交替投影，得到下一轮可行调度向量，并根据下一轮可行调度向量与下一轮候选调度向量之间的偏离量计算下一轮分类投影残差；

64、将下一轮复合消息变化量与预设消息变化阈值进行比较，并将下一轮分类投影残差中的各约束类型残差分别与对应残差基准值进行比较，得到收敛判定记录；

65、在收敛判定记录未满足预设收敛条件时，根据下一轮分类投影残差重新生成反馈消息参数，并将下一轮可行调度向量写入后一轮调度基准；

66、在收敛判定记录满足预设收敛条件时，将下一轮可行调度向量确定为最后一轮可行调度向量，并按照节点变量顺序转换为源网荷储控制指令。

67、可选的，一种基于多智能体调度的源网荷储控制系统，包括：

68、运行状态序列建立模块，用于采集分布式电源出力、负荷需求、储能荷电状态、线路容量、电压安全边界和历史调度结果，按照调度时段建立运行状态序列；

69、约束集合生成模块，用于根据运行状态序列对功率平衡约束、线路容量约束、电压安全约束和储能荷电状态约束执行分段线性化及安全裕度收缩，并配置约束类型标记，得到约束集合；

70、动态因子图构建模块，用于根据运行状态序列确定源侧主体、网侧主体、荷侧主体和储能侧主体的节点变量及主体耦合关系，并构建动态因子图；

71、改进max-sum迭代模块，用于将动态因子图中的各主体调节裕度、局部功率偏差和约束接近程度写入复合消息，并执行消息迭代，得到候选调度向量；

72、dykstra投影处理模块，用于将候选调度向量输入dykstra投影算法，在约束集合之间执行交替投影，得到可行调度向量，并计算分类投影残差；

73、反馈消息生成模块，用于按照分类投影残差所属约束类型，根据分类投影残差建立反馈消息参数；

74、闭环调度输出模块，用于将可行调度向量作为下一轮调度基准，根据反馈消息参数重新执行改进max-sum算法迭代，并在满足预设收敛条件时将最后一轮可行调度向量转换为源网荷储控制指令。

75、本发明的有益效果是：

76、（1）本发明通过建立运行状态序列，并对功率平衡约束、线路容量约束、电压安全约束和储能荷电状态约束执行分段线性化及安全裕度收缩，实现了源侧主体、网侧主体、荷侧主体和储能侧主体在同一调度时段索引下的约束统一表达，从而使多主体调度过程能够在明确的约束集合内形成候选调度向量和可行调度向量之间的对应关系。

77、（2）本发明通过将候选调度向量输入dykstra投影算法，在约束集合之间执行交替投影，并根据可行调度向量与候选调度向量之间的偏离量计算功率平衡残差、线路容量残差、电压安全残差和储能边界残差，实现了约束偏离状态的分类提取，从而使源网荷储控制过程能够针对不同约束类型生成对应反馈消息参数。

78、（3）本发明中改进的max-sum算法，在多主体源网荷储调度场景中，将主体调节裕度、局部功率偏差、约束接近程度和反馈消息参数写入复合消息迭代过程，实现了候选调度向量生成、dykstra投影校正、分类投影残差反馈和下一轮调度基准更新之间的闭环衔接。