微电网分层分布式能量优化管理 (2).pdf

从提供的文件信息中，我们可以提取出以下知识点： 1. 微电网概念：微电网是一种小型的、分布式供电网络，通常以太阳能光伏电池、风力发电机、微型燃气轮机等分布式电源和负荷组成，并通过联络线与配电网连接。微电网的设计和运行旨在减少环境污染、提高用电可靠性、提升能源利用的经济效益。 2. 能量优化管理策略：优化管理策略是微电网系统的核心组成部分，其目的是提高系统的经济性、环保性和供电可靠性。这些策略依赖于智能算法和分布式控制机制，来合理调整微电网内各分布式电源和负荷的运行状态。 3. 分层分布式能量优化：传统的集中式能量优化管理存在对中心控制器性能要求高的问题，而分层分布式能量优化管理则将优化过程分为多个阶段，包括微电源分布式计算、中心控制器优化、分布式并行调节以及全局协调等。这种分层的方式可以降低对中心控制器的依赖，同时加速运算过程，提高优化效果。 4. 多代理系统（Multi-Agent Systems, MAS）：在微电网的能量优化管理中，多代理系统是一个重要的组成部分。它由多个自主的代理（agent）组成，每个代理负责特定的优化任务。多代理系统可以模拟分布式微电源的运行特性以及用户的需求和控制目标，通过代理间的协作实现整个微电网系统的优化。 5. 优化算法：为了实现微电网的能量优化管理，文中提到采用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）作为中心控制器的优化手段。遗传算法是一种启发式搜索算法，模拟自然选择和遗传学的机制，适用于复杂、多目标的优化问题。 6. 微电网控制与能量管理思想：文档中提到了微电网控制与能量管理的层次化思想。层次化的方法通过分层管理，以提高系统整体的控制效率和可靠性。然而，传统方法中缺乏层间的协作与互动，而文档介绍的分层分布式优化管理策略则强调了不同阶段间的协作和优化解的修正。 7. MATLAB和JADE平台应用：为了验证所提出的分层分布式能量优化管理策略的正确性和有效性，作者通过MATLAB和JADE平台构建了一个针对未来24小时的系统优化算例。这表明，模拟和仿真是研究和验证微电网优化策略的重要工具。 8. 微电网结构及优化模型的构建：文档中提到构建了由多个分布式微电源（例如光伏电池、风力发电机、微型燃气轮机、质子交换膜燃料电池和蓄电池等）组成的微电网系统模型，以及相应的优化模型。通过这些模型可以反映系统中各种微电源的运行特性，并在优化过程中考虑用户控制目标的约束。 9. 面向对象的编程和软件工程：文档中所提及的JADE（Java Agent Development Framework）是一个基于Java的软件框架，用于开发和部署多智能体系统。该框架支持面向对象的编程范式，是软件工程领域中的一个重要应用。 文档探讨了微电网中分层分布式能量优化管理的策略、多代理系统的应用、优化算法的选择与实现、以及相关软件工具的运用等关键知识点。这些都是当前在微电网能量管理领域研究的热点问题，对于推动智能电网和新能源技术的发展具有重要意义。