基于Multi-Agent和Petri網理論的電力市場短期發(fā)電計劃研究.pdf

1、電力市場的改革在世界范圍內蓬勃興起，為社會帶來巨大經濟效益的同時，也促使電力系統(tǒng)研究領域產生了眾多新的研究課題。探索中國電力市場改革的發(fā)展方向，并預先對適合中國國情的電力市場模式進行理論分析和模型研究具有重大的理論和現實意義。為了探討適合中國的電力市場改革發(fā)展模式，必需從國外借鑒改革經驗。在分析國外已建立的電力市場模式，并綜合國際上對電力市場模式的研究成果后，可將電力市場劃分為：垂直壟斷、發(fā)電競爭、輸電開放和輸配電開放四種類型。每種類型

2、的電力市場對電源分布情況、電力系統(tǒng)的基礎建設狀況、市場需求等條件均有不同要求。因為中國幅員遼闊，經濟處于高速發(fā)展階段，各地區(qū)發(fā)展程度很不均衡，所以導致理論上劃分的任意一種電力市場模式都不能完全滿足要求。根據中國的電源、電網、市場等必要因素的發(fā)展現狀，不難得出中國電力市場將在一段時期內處于多種模式并存狀態(tài)的結論，即在條件成熟的部分地區(qū)率先建立輸電開放或輸配電開放模式的區(qū)域電力市場，而在其它大部分地區(qū)進行垂直壟斷向發(fā)電競爭模式的轉化和改革。

3、既然多種模式并存是發(fā)展必須經歷的過程，那么在經濟高度發(fā)達、電網建設完善，以及其它必備條件均成熟的地區(qū)建立輸配電開放模式的電力市場，即電力零售市場必定成為發(fā)展的方向。由于電力市場一直被國內外學者視為復雜性科學交叉發(fā)展的前沿問題之一，電力市場構成的復雜系統(tǒng)交織著極為復雜的各種物質流與信息流的映射關系，加上人們對電力市場演化復雜本質認識的局限性，使電力市場的模型研究成為一項復雜但非常具有挑戰(zhàn)性的工作。很多傳統(tǒng)的研究方法在研究及其成果的應用中受

4、到限制，不再完全適應新的研究任務的要求，需要從新興的領域和交叉學科探求新的研究方法和手段。隨著分布式人工智能的興起，Multi-Agent系統(tǒng)（MAS）理論誕生并得到迅速發(fā)展，其靈活、智能、自適應、自學習等特點，為電力市場建模研究提供了一種有效的方法。因此，作者引入MAS體系建立了一種新型的電力零售市場模型，該市場模型中包括電力交換公司Agent（PXA）、獨立電廠Agent（IPPA）、電力零售商Agent（RCA）和電力用戶Agen

5、t（PUA）四類Agent，通過Agent之間的相互協(xié)調、合作、競爭，完成市場的交易過程。尤其是在建模過程中創(chuàng)新使用有色Petri網描述并分析了Agent之間的通訊、協(xié)調機制與競爭、合作關系，有效表達了市場成員Agent之間的復雜的耦合關系和相互作用機理，解決了一般流程圖難以勝任的表述Multi-Agent關系視圖的難題。該電力零售市場模型利用Agent充分模擬了市場成員的特性，所設計的有色托肯能兼顧市場成員相互通訊的開放性和保密性，使

6、得在整個市場運營過程中有色Petri網能夠準確反映出電力市場環(huán)境的復雜性狀，避免了經典研究方法建立精確數學模型的困難。并且，通過設定模型系統(tǒng)中市場成員Agent的數量可以控制市場規(guī)模，為尋找“有效競爭”的理想市場規(guī)模提供了理論依據和仿真分析方法。同時，由于融合有色Petri網的MAS機制易于分布式計算機系統(tǒng)實現，因此，模型具有很好的工程實用價值。此外，短期發(fā)電計劃的研究能給電力生產方帶來顯著的經濟效益，所以一直都是學術和工程界研究的熱點

7、。但是，新的電力市場環(huán)境，為短期發(fā)電計劃制定問題賦予了新的內涵：電力不再由調度中心集中優(yōu)化分配，而成為電力市場中交易的商品；并且交易內容不僅限于已發(fā)電力，備用容量也成為交易的一部分；電力價格不再一成不變，而是隨著市場需求而波動，發(fā)電廠可以根據變化的市場價格調整發(fā)電計劃。該問題被稱為基于利潤的短期發(fā)電計劃（PSGS）。市場運行機制將促使市場成員自主、積極地參與競爭交易，并使得發(fā)電廠的出力和備用容量伴隨市場交易結果的變化而成為變量，從而大大

8、增加了短期發(fā)電計劃中的不確定的因素。為適應電力零售市場的新環(huán)境，將傳統(tǒng)的集中優(yōu)化、集中調度，分布到基層單元，更好地解決PSGS問題，本文基于人工智能的思想，采用MAS方法對其進行求解和分析，建立了一種電力系統(tǒng)短期發(fā)電計劃Multi-Agent系統(tǒng)（PSGS-MAS）。通過Agent的自適應、自學習和相互協(xié)作，完成發(fā)電計劃的制定、決策和評估。Agent能從歷史操作中學習經驗，減少不必要的訪問路徑，從而縮短了計算時間，使系統(tǒng)優(yōu)化決策的效率獲

9、得提高。該方法，為解決類似的發(fā)電計劃問題，提供了一條嶄新的研究途徑和實施手段。在建立PSGS-MAS過程中，通過決策核心Agent——移動Agent（MA）決策規(guī)則的組織，使Agent的決策更符合人類的思維方式，有效避免了因顧及眼前利益，而損失全局利益的可能。實例分析證明，基于規(guī)則的方法是提高Agent智能的一種有效手段，整個系統(tǒng)的運行性能也因此獲得改善。大規(guī)模機組組合問題是短期發(fā)電計劃中的重點和難點，原因在于復雜約束問題的困擾導致的邏

10、輯混亂，往往使人們獲得與預期不符甚至相悖的結果。所以，研究工作從大規(guī)模機組組合中高維問題低維化重構的研究方法入手，提出一種多層可控有色Petri網（MCCP），并利用MCCP對機組組合問題的各種復雜約束條件進行建模，用直觀的圖表方式描述錯綜復雜的約束條件，為電力系統(tǒng)發(fā)、供電優(yōu)化問題的研究提供了一種有效的解決類似組合優(yōu)化問題的方法和手段。研究過程中提出的理論和方法大部分為國內首次嘗試和運用。理論分析和仿真驗證表明，Multi-Agent原