，U为能量路由器的电能负荷功率，L h为能量路由器的热能负荷功率，L Trans为能量 路由器的石油负荷功率，匕为公共电网输入电功率，P w为风力发电输入电功率，P 3为光伏发 电输入电功率，Pg为天然气输入功率，P。为石油输入功率，i;为能量路由器存储的电功率， 为能量路由器存储的热功率，％为电能存储效率，e h为热能存储效率，C为输入能量功率 与输出能量功率转换关系的耦合矩阵。7. 根据权利要求1-5中任一项所述的基于多智能体建模的能量路由器，其特征在于， 所述的根据能量路由器模型建立的多智能体系统包括：电能Agent、风力发电Agent、光伏 发电Agent、石油Agent、热电联产设备Agent、加热装置Agent、电能存储装置Agent、热能存 储装置Agent、可靠性管理Agent、负荷管理Agent和负荷平衡Agent。8. 根据权利要求1-5中任一项所述的基于多智能体建模的能量路由器，其特征在于， 所述的能量路由器的经济调度模型为：其中，Total cost为总费用，ae(t)为实时的电费用，Pe(t)为t时刻公共电网输入电 功率，a g为天然气费用，P g(t)为t时刻天然气输入功率，a。为石油费用，PciCt)为t时刻 石油输入功率，if (〇为t时刻电能存储装置的充电功率，If (〇为t时刻电能存储装置的 放电功率，if为电能存储装置操作费用，< 为热能存储装置操作费用，EENSfi为能量路由 器的电能负荷损失能量，ΡΩ为惩罚成本系数，a DR为用电补偿费用，/f(f)为t时刻内增加 的电能负荷功率，〗Γ(〇为t时刻内中断的电能负荷功率，T为总时间。9. 根据权利要求7中任一项所述的基于多智能体建模的能量路由器，其特征在于，所 述的能量路由器模型的多智能体系统的约束条件分别为： 电能Agent的约束条件为：当前时刻公共电网输入电功率在允许公共电网输入电功率 的最小值和最大值之间；当前时刻公共电网输出的电能负荷功率为输电网稳定性概率、变 压器转换效率和当前时刻公共电网输入电功率的乘积； 风力发电Agent的约束条件为：当前时刻风力发电输入电功率在允许风力发电输入电 功率的最小值和最大值之间；当前时刻风力发电输出的电能负荷功率为风力发电机组稳定 性概率、AC/AC转换器的转换效率和当前时刻风力发电输入电功率的乘积； 光伏发电Agent的约束条件为：当前时刻光伏发电输入电功率在允许光伏发电输入电 功率的最小值和最大值之间；当前时刻光伏发电输出的电能负荷功率为光伏列阵发电稳定 性概率、DC/AC转换器转换效率和当前时刻光伏发电输入电功率的乘积； 石油Agent的约束条件为：当前时刻石油输入功率在允许石油输入功率的最小值和最 大值之间；当前时刻石油输出的负荷功率为输油管道稳定性概率、当前时刻石油用于石油 用户负载的调度参数和当前时刻石油输入功率的乘积；当前时刻石油用于石油用户负载的 调度参数和当前时刻石油转换为热能的调度参数之和为1 ;当前时刻石油用于石油用户负 载的调度参数大于等于O且小于等于1 ; 热电联产设备Agent的约束条件为：当前时刻热电联产设备电输出功率在允许热电联 产设备电输出功率的最大值之下；当前时刻天然气输入功率在允许天然气输入功率的最小 值和最大值之间；当前时刻热电联产设备输出的电能负荷功率为热电联产设备运行稳定性 概率、热电联产设备的天然气转换为电能的转换效率、当前时刻天然气转换为电能的调度 参数和当前时刻天然气输入功率的乘积；当前时刻热电联产设备输出的热能负荷功率为热 电联产设备运行稳定性概率、热电联产设备的天然气转换为热能的转换效率、当前时刻天 然气转换为电能的调度参数和当前时刻天然气输入功率的乘积；当前时刻天然气转换为电 能的调度参数大于等于〇且小于等于1 ; 加热装置Agent的约束条件为：当前时刻加热装置将天然气转换为热能的热能负荷功 率为加热装置设备运行稳定性概率、加热装置的天然气转换为热能的转换效率、当前时刻 天然气转换为热能的调度参数和当前时刻天然气输入功率的乘积；当前时刻加热装置将石 油转换为热能的热能负荷功率为加热装置设备运行稳定性概率、加热装置的石油转换为热 能的转换效率、当前时刻石油转换为热能的调度参数和当前时刻石油流向加热装置的输入 功率的乘积；当前时刻天然气转换为电能的调度参数大于等于〇且小于等于1 ;当前时刻石 油转换为热能的调度参数大于等于〇且小于等于1，当前时刻天然气转换为电能的调度参 数和当前时刻天然气转换为热能的调度参数之和为1 ; 电能存储装置Agent的约束条件为：当前时刻电能存储装置的充放电功率平衡；当前 时刻电能存储装置存储功率在电能存储装置存储功率最小值和最大值之间；当前时刻电能 存储装置的充电功率在电能存储装置充电功率最小值和最大值之间；当前时刻电能存储装 置的放电功率在电能存储装置放电功率的最小值和最大值之间，当前时刻电能存储装置的 充电状态变量和放电状态变量之和大于等于〇且小于等于1 ; 热能存储装置Agent的约束条件为：当前时刻热能存储装置的充放热功率平衡；当前 时刻热能存储装置存储功率在热能存储装置存储功率最小值和最大值之间；当前时刻热能 存储装置的充热功率在电能存储装置充热功率最小值和最大值之间；当前时刻热能存储装 置的放热功率在热能存储装置放热功率的最小值和最大值之间；当前时刻热能存储装置的 充热状态变量和放电状态变量之和大于等于〇且小于等于1 ; 可靠性管理Agent的约束条件为：一定时间内能量路由器在只有一台输出能量为Ω的 设备产生故障时降低引起输出能量供应负荷不足的概率，其中，Ω为输出能量的类型； 负荷管理Agent的约束条件为：一定时间内的能量路由器增加的电能负荷功率与能量 路由器中断的电能负荷功率平衡；当前时刻能量路由器增加的电能负荷功率在其允许的最 大范围内；当前时刻能量路由器中断的电能负荷功率在其允许的最大范围内； 负荷平衡Agent的约束条件为：当前时刻能量路由器的电能负荷功率为当前时刻公共 电网输出的电能负荷功率、当前时刻风力发电输出的电能负荷功率、当前时刻光伏发电输 出的电能负荷功率、当前时刻热电联产设备输出的电能负荷功率、当前时刻电能存储装置 的放电功率与当前时刻能量路由器中断的电能负荷功率之和减去当前时刻电能存储装置 的充电功率与当前时刻能量路由器增加的电能负荷功率之和；当前时刻能量路由器的热能 负荷功率为加热装置输出的热能负荷功率、当前时刻热电联产设备输出的热能负荷功率与 当前时刻热能存储装置放热功率之和减去当前时刻热能存储装置充热功率；10.采用权利要求1所述的基于多智能体建模的能量路由器进行能量调度的方法，其 特征在于，包括以下步骤： 步骤1 :能量控制单元根据用户需要对电能负荷、热能负荷和石油负荷进行预测，并进 行能量调度优化，得到选择输入的能量的类型及其分配方式，根据选择输入的能量的类型 及其分配方式得到能量传输单元需要的能量和能量转换单元需要转换的能量的类型及功 率，即输入能量的调度优化信息，并传输至通讯接口单元； 步骤1. 1 :预测模块根据用户需要预测电能负荷、热能负荷和石油负荷，并传送至调度 优化模块； 步骤1. 2 :调度优化模块根据输入能量与用户能量负荷之间的关系建立能量路由器模 型； 步骤1. 3 :调度优化模块根据能量路由器模型建立其多智能体系统，以能量路由器的 经济调度模型作为目标函数，以能量路由器模型的多智能体系统的约束条件作为智能体， 采用多智能体粒子群算法对能量路由器模型进行优化，得到能量路由器模型的输入能量的 最优解，即选择输入的能量的类型及其分配方式； 步骤1. 4 :调度优化模块将选择输入的能量的类型及其分配方式传送至输入接口模 块； 步骤1. 5 :输入接口模块根据调度优化模块获得的选择输入的能量的类型及其分配方 式得到能量传输单元需要的能量和能量转换单元需要转换的能量的类型及功率，即输入能 量的调度优化信息，并传送至通讯接口单元； 步骤2 :通讯接口单元与能量传输单元、能量转换单元、能量存储单元和能量控制单元 进行通讯，通讯接口单元将能量控制单元的输入能量的调度优化信息传输至能量传输单 元、能量转换单元和能量存储单元； 步骤3 :能量传输单元将输入能量的调度优化信息中的选择输入的能量传输至用户负 载、能量转换单元或能量存储单元，能量转换单元将输入的能量载体的能量转换成所需的 另一种形式的能量传输至用户负载，能量存储单元进行电能和热能存储。
【专利摘要】本发明提出基于多智能体建模的能量路由器及其能量调度方法，该能量路由器包括能量控制单元、能量传输单元、能量转换单元、能量存储单元和通讯接口单元；能量控制单元根据用户需要对能量负荷进行预测，并进行能量调度优化，得到输入能量的调度优化信息，并传输至通讯接口单元；能量传输单元将输入能量的调度优化信息中选择输入的能量传输至用户负载、能量转换单元或能量存储单元；能量转换单元将输入的能量转换成所需的另一种形式的能量传输至用户负载；能量存储单元存储电能和热能；通讯接口单元实现能量控制单元、能量传输单元、能量转换单元和能量存储单元之间的通讯。
【IPC分类】H02J3/46, H02J13/00
【公开号】CN105186583
【申请号】CN201510689781
【发明人】马大中, 张化光, 冯健, 孙秋野, 盖翔, 熊召喜
【申请人】东北大学
【公开日】2015年12月23日
【申请日】2015年10月22日