一种基于云边协同和多智能体的降压运行高峰负荷削减方法及装置与流程

本专利属于电网需求响应技术领域，特别涉及一种基于云边协同和多智能体的降压运行高峰负荷削减方法。

背景技术：

随着经济发展，居民生活水平提高，电力需求快速增长，电力供应面临严重挑战，尤其在用电高峰期，随着负荷的大规模运行，使负荷高峰不断攀升，造成供电压力，对电力系统安全稳定运行造成严重影响。

现有技术中，在用电高峰期，调控中心根据负荷运行曲线与最大承载负荷进行比较，分析线路负荷是否在承受范围内，若负荷超出线路承载范围，则对负荷进行削减。其中，对负荷进行削减主要是考虑价格激励方式进行调控，以上方法因为极少顾及负荷调节下用户参与的积极性，导致负荷运行高峰期的削峰效果，且调节不够充分。

针对上述问题，本发明提供了一种基于云边协同和多智能体的降压运行高峰负荷削减方法及装置。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于云边协同和多智能体的降压运行高峰负荷削减方法及装置。基于云边协同技术，先对母线电压敏感性负荷进行聚合，再基于多智能体，进行中枢电压控制，实现对高峰负荷降压削减。为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明的第一方面，提供了一种基于云边协同和多智能体的降压运行高峰负荷削减方法，包括以下步骤：

步骤一：基于云边协同的母线电压敏感性负荷特性聚合；

基于云边协同，将电压敏感性负荷聚合母线划分为云计算组和边缘计算组。其中所述云计算组用于聚合220kv、110kv、35kv电压母线负荷，所述边缘计算组用于聚合所有10kv母线负荷；

根据所述边缘计算组母线，提出一种电压敏感性负荷聚合方法，包括以下步骤：

首先，在单个边缘计算组中，统计单个边缘计算组中的电压敏感性负荷种类，对电压敏感性负荷进行分类,分类结果记为：p＝p(1),p(2),....,p(t)，统计各类负荷总量为：n＝n(1),n(2),…n(t)；

对边缘计算组电压敏感性负荷进行聚合，得到第n个边缘计算组的电压敏感性聚合功率：

式中sti为t时刻第t种电压敏感性负荷中第i个负荷的运行状态；

将边缘计算组母线功率进行聚合，得到云计算组各级母线的电压敏感性负荷聚合功率为：

p＝p1+p2+…+pn

根据母线负荷聚合功率，考虑电压敏感性负荷的电压特性，建立电压敏感性负荷功率-电压特性方程：

p＝p0[ap(u/u0)²+bp(u/u0)+cp]

式中ap,bp,cp为有功功率电压特性参数；p0为额定功率；u为电压幅值；u0为母线额定电压。

步骤二：构建基于多智能体的中枢电压控制系统；

本发明为实现在高峰负荷期，降压削减高峰负荷的目的，提出一种基于多智能体的中枢电压控制系统，所述中枢电压控制系统包括边缘计算组智能体、云计算组智能体、边缘计算组调压智能体、云计算组调压智能体。

所述边缘计算组智能体用于监测边缘计算组10kv母线的负荷；

所述云计算组智能体用于监测220kv、110kv、35kv母线电压等级的负荷；

所述边缘计算组调压智能体用于降压削减对应的边缘计算组中高峰负荷；

所述云计算组调压智能体用于降压削减云计算组各级的高峰负荷；

所有智能体都有自己的行为规则，但都有两个目标：

本地目标：维持本地状态变量和控制设备运行特性在正常范围内；

全局目标：消除整个区域范围内的高峰负荷问题。

步骤三：基于云边协同和多智能体的高峰负荷降压削减方法。

本发明考虑通过降压可以更好的达到削减高峰负荷的目的，为此本发明基于云边协同技术和多智能体技术，提出一种高峰负荷降压削减方法，具体步骤如下：

首先根据上述边缘计算组母线负荷聚合功率p与母线负荷承受阈值pmax进行比较,

若p≥pmax,则认为该边缘计算组母线负荷过载；

若p<pmax，则认为该边缘计算组母线负荷未过载。

上述边缘计算组智能体用于监控负荷情况，当发现母线过载时，将信息汇报给对应的边缘计算组调压智能体，所述边缘计算组调压智能体包括负荷削减范围确定模块和负荷削减模块；

所述负荷削减范围确定模块用于根据电压敏感性负荷过载情况确定负荷削减范围；

所述负荷削减模块用于根据负荷削减模型和负荷削减范围，确定负荷削减量，根据电压调节与电压敏感性负荷的关系，确定调压大小，进而实现降压削减负荷的目的。

当整个区域出现负荷过载或者上级发送负荷削峰指令时，云计算组智能体将负荷信息汇报给云计算组调压智能体，直接对云计算组母线电压进行调节，控制整个区域电压敏感性负荷大小，进行削减高峰负荷。

本发明所述的降压运行高峰负荷削减方法为保证降压运行高峰负荷时，不影响系统的安全稳定运行，

当母线正常运行时，电压标幺值调控范围为0.95-1.05；

当线路出现故障时，电压标幺值控制范围可为0.9-1.05。

本发明的第二方面，提供了一种基于云边协同和多智能体的降压运行高峰负荷削减装置，包括：

负荷检测模块，用于检测边缘计算组母线和云计算组各级母线是否过载，根据比较边缘计算组母线、云计算组母线负荷聚合功率和母线负荷承受阈值，得到母线负荷过载情况；

负荷调控模块，用于对电压敏感性负荷进行调控，负荷检测模块根据母线负荷过载情况，将负荷过载信息传递给负荷调控模块，所述负荷调控模块包括负荷削减量确定模块、负荷削减模块。

所述负荷削减量确定模块用于确定电压敏感性负荷削减量；

所述负荷削减模块，与调压智能体相连，用于对高峰负荷进行降压削减。

附图说明

图1是本发明提出的云边协同的电压敏感性负荷聚合方法流程图；

图2是本发明提供的基于云边协同和多智能体的降压运行负荷削减方法逻辑图；

图3是本发明提供的降压运行负荷削减装置结构框图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方法对本发明进一步详细说明。

本发明的第一方面，提供了一种基于云边协同和多智能体的降压运行高峰负荷削减方法，包括以下步骤：

步骤一：基于云边协同的母线电压敏感性负荷特性聚合；

结合图1，本发明考虑云边协同技术集中—分布联合控制方式能够充分利用云计算和边缘计算的协同优势，既能实现统一调度，又能在常规对内业务由边缘计算控制平台进行分布式执行或经由云计算平台实现多个边缘计算控制平台协同自治。

为此，基于云边协同，本发明将电压敏感性负荷聚合母线划分为云计算组和边缘计算组。其中所述云计算组用于聚合220kv、110kv、35kv电压母线负荷，所述边缘计算组用于聚合所有10kv母线负荷；

根据所述边缘计算组母线，提出一种电压敏感性负荷聚合方法，具体包括以下如下步骤：

首先，在单个边缘计算组中，统计边缘计算组个数n，对电压敏感性负荷进行分类,分类结果记为：p＝p(1),p(2),…,p(t)，统计各类负荷总量为：n＝n(1),n(2),…n(t)；

对电压敏感性负荷进行聚合，得到第n个边缘计算组母线的电压敏感性负荷聚合功率：

式中sti为t时刻第t种电压敏感性负荷中第i个负荷的运行状态；

将n个边缘计算组功率进行聚合，得到云计算组各级电压敏感性负荷聚合功率为

p＝p1+p2+…+pn

在本发明中，通过将10kv母线划分为边缘计算组母线，根据边缘计算组中电压敏感性负荷的特性进行边缘计算组电压敏感性负荷功率的聚合，同时各个边缘计算组互不影响。

根据母线负荷聚合功率，考虑电压敏感性负荷的电压特性，建立电压敏感性负荷功率-电压特性方程：

p＝p0[ap(u/u0)²+bp(u/u0)+cp]

式中ap,bp,cp为有功功率电压特性参数；p0为额定功率；u为电压幅值；u0为母线额定电压。

在本发明中，充分考虑电压敏感性负荷的功率-电压特性，以便在高峰负荷期进行削峰时，达到精准削减负荷的目的。

在本发明中，为进一下体现集中—分布联合控制方式，本发明在进行降压削减负荷前，基于多智能体技术，提出一种中枢电压控制系统，具体实施方案如下：

步骤二：构建基于多智能体的中枢电压控制系统；

本发明为实现在高峰负荷期，降压削减高峰负荷的目的，提出一种基于多智能体的中枢电压控制系统，所述中枢电压控制系统包括边缘计算组智能体、云计算组智能体、边缘计算组调压智能体、云计算组调压智能体。

所述边缘计算组智能体用于监测边缘计算组10kv母线的负荷；

所述云计算组智能体用于监测220kv、110kv、35kv母线电压等级的负荷；

所述边缘计算组调压智能体用于降压削减对应的边缘计算组中高峰负荷；

所述云计算组调压智能体用于降压削减云计算组母线下的高峰负荷；

所有智能体都有自己的行为规则，但都有两个目标：

本地目标：维持本地状态变量和控制设备运行特性在正常范围内；

全局目标：消除整个区域范围内的高峰负荷问题。

在本发明中，基于云边协同技术和多智能体技术，在进行高峰削减方法上，考虑高峰削减负荷集中-分布式管理，具体步骤如下：

步骤三：基于云边协同和多智能体的高峰负荷降压削减方法。

本发明考虑电压敏感性负荷功率-电压特性，通过降压更好地达到削减高峰负荷的目的，为此本发明基于云边协同技术和多智能体技术，提出一种高峰负荷降压削减方法，具体步骤如下：

首先根据上述边缘计算组母线负荷聚合功率p与母线负荷承受阈值pmax进行比较,

若p≥pmax,则认为该边缘计算组母线负荷过载；

若p<pmax，则认为该边缘计算组母线负荷未过载。

上述边缘计算组智能体用于监控负荷情况，当发现母线过载时，将信息汇报给对应的边缘计算组调压智能体，所述边缘计算组调压智能体包括负荷削减范围确定模块和负荷削减模块；

所述负荷削减范围确定模块考虑电压敏感性负荷过载情况，确定负荷削减范围；

所述负荷削减模块用于根据负荷削减模型和负荷削减范围，确定负荷削减量，同时考虑电压敏感性负荷的功率-电压特性，确定降压大小，进而实现降压削减负荷的目的。

当区域内出现负荷过载或者上级发送负荷削峰指令时，云计算组智能体将负荷信息汇报给云计算组调压智能体，直接对云计算组母线电压进行调节，控制整个区域电压敏感性负荷大小，进行削减高峰负荷。

本发明提出的高峰削减方法，可以分区域，即边缘计算组母线可以单独进行削峰控制，同时云计算组可以统筹规划，对整个区域负荷进行控制，并可以对各边缘计算组母线下达削峰指令。

本发明所述的降压运行高峰负荷削减方法为保证降压运行高峰负荷时，不影响系统的安全稳定运行，

当母线正常运行时，电压标幺值调控范围为0.95-1.05；

当线路出现故障时，电压标幺值控制范围可为0.9-1.05。

本发明的第二方面，提供了一种基于云边协同和多智能体的降压运行高峰负荷削减装置，包括：

负荷检测模块，用于检测边缘计算组母线和云计算组母线是否过载，根据比较边缘计算组母线、云计算组母线负荷聚合功率和母线负荷承受阈值，得到母线负荷过载情况；

负荷调控模块，用于对电压敏感性负荷进行调控，负荷检测模块根据母线负荷过载情况，将负荷过载信息传递给负荷调控模块，所述负荷调控模块包括负荷削减量确定模块、负荷削减模块。

所述负荷削减量确定模块用于确定电压敏感性负荷削减量；

所述负荷削减模块，与调压智能体相连，用于对高峰负荷进行降压削减。

对于某一时间点，当某一边缘计算组出现高峰负荷时，边缘计算组智能体用于监测负荷信息，所述负荷检测模块用于监测边缘计算组母线和云计算组母线是否过载；

当母线负荷聚合功率大于母线负荷承受阈值时，则认为该边缘计算组母线或云计算母线出现过载情况；

当母线过载时，所述负荷检测模块将信息传递给负荷调控模块，所述负荷调控模块包括负荷削减量确定模块和负荷削减模块；所述负荷削减量确定模块根据负荷检测模块得到的负荷信息确定需要削减的负荷量；所述负荷削减模块与调压智能体相连，负荷削减模块根据确定削减的负荷量，根据电压敏感性负荷的电压-功率特性，确定降压范围，将降压信息传递给调压智能体，所述调压智能体通过降压以实现降压运行削减高峰负荷的目的。

据此就得到了一种基于云边协同和多智能体的降压运行高峰负荷削减方法及装置。

以上实施方案仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的保护范畴。