CN102810186A - 多时间尺度微网能量优化管理体系结构及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及的是一种多时间尺度下微网能量优化管理体系结构及其方法，该体系采用的是MAS体系构架，MAS体系构架包括：多个分布式电源代理Agent，多个分布式电源Agent，多个需求响应代理Agent，多个用户Agent和一主电网调度Agent。其中基于动态合同网协议的实时和超短期微网能量优化以MAS体系为框架，进行Agent之间的协作与协调，在电网触发Agent的重要事件时，Agent通过既定合同网协调策略进行Agent内部与不同Agent之间的协作，以安全性和速动性为准则，保证微网系统以最优的方式运行。本发明弥补分布式电源发电的间歇性和不连续性的缺陷，提高系统的鲁棒性，缩短响应时间，保证环境效益和电网全周期运行的经济性。

Description

多时间尺度微网能量优化管理体系结构及其方法

技术领域

本发明涉及的是电力系统中新能源应用和微网技术，具体涉及的是一种基于多目标和动态合同网协议的多时间尺度微网能量优化管理管理体系结构及其方法。

背景技术

微网是一种新型能源网络化供应与管理技术，便利了分布式能源系统的接入，同时可实现需求侧管理及现有能源的最大化利用。它具有灵活的运行方式和可调度性能，可实现自我控制、保护和管理等自治功能。由于具有间歇性的分布式发电一般占有较大比例，微网系统承受扰动的能力相对较弱。为了规避分布式发电的随机波动给电网造成的巨大威胁，以往的电网调度中，会在机组经济分配过程中为电网预留大量调频和备用容量，这部分容量可以说是低效而高成本的，为了电网的可靠性而损失经济性的做法。为了充分发挥分布式发电的优势，维护系统稳定，改善电能质量，可以利用用户侧灵活可调度的需求响应资源，同时在系统中配置一定容量的微型燃气轮机和储能单元，平衡分布式发电和负荷的随机波动，兼顾电网运行的可靠性、经济性和环保性。

1)  现有技术中，微网的管理只考虑分布式电源，虽然能达到能量优化，但是由于分布式发电的间歇性、不连续性，主电网为了维持电网的安全稳定运行，需为之准备大量低效而高成本的调频和备用容量，反而损失了经济性和环境效益；

2)  现有技术只考虑了单一时间尺度上的能量优化，没有实现整个调度过程中，多时间尺度上的优化协调。而由于分布式电源的发电状态随机性很强，能量管理计划需要经常调整，以往单一时间尺度的优化并不能保证能量管理的经济性；

3)  现有技术大多设立一个中央能量管理系统，进行全局控制，没有考虑任务的分解，和个体之间的协调，导致系统鲁棒性较差，响应时间较长。

发明内容

本发明目的是在于弥补分布式电源发电的间歇性和不连续性的缺陷，而提供一种基于多目标和动态合同网协议的多时间尺度微网能量优化管理体系结构及其方法，提高系统的鲁棒性，缩短响应时间；从多时间尺度上进行各模块的任务协调，保证环境效益和电网全周期运行的经济性。

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：

多时间尺度微网能量优化管理体系结构，其是将微网的能量优化管理问题分解为日前优化管理、实时优化管理、超短期优化管理来决定分布式发电设备的运行状态，对应的时间尺度分别为1天、1小时、15分钟，其优化管理目标逐渐从经济性、环境效益到安全性、速动性过渡。该体系结构包采用的是以MAS（Mobile Agent Server）体系构架，所述MAS体系构架包括：多个分布式电源代理Agent， 多个分布式电源Agent，多个需求响应代理Agent，多个用户Agent和一主电网调度Agent；主电网调度Agent用于监测Agent重要事件的发生，并循环计算能量调整方案，且发布招标信息，根据投标信息和负荷预测结果给出日前优化管理中需求响应和分布式电源的最优化能源分配方案，发布投标结果给需求响应代理Agent和分布式电源代理Agent。

由于分布式发电的间歇性、随机性，即使发电预测精度不断提高，但其日前优化管理偏差仍然较大。实时优化管理利用微型燃气轮机功率可调节和紧急需求响应调度灵活的特点，对日前优化管理进行修正。超短期优化管理是对电网安全性的进一步保障。三个优化管理在时间上分开依次进行，每一级修正上一级的误差，而遗留的误差由下一级来修正，不同时间尺度之间的协调总体上体现了“多级协调，逐级细化”的原则。各级控制在时间上相互衔接，每一级都要继承上一级的调度结果，并在其上进行进一步修正，尽量减少遗留给下一级的误差，并且给下一级保留适当的调整能力。

本发明基于激励的需求响应资源是一种响应度快、灵活性高，经济、环保性强的可调度资源，将需求响应资源纳入到微网能量管理的范畴，可以高效地平抑负荷波动、进行削峰填谷；其与风力发电、光伏发电、微型燃气轮机等分布式电源相配合，可以稳定微网系统的功率输出，增强分布式发电系统的可调度性能；可以保证电能质量，提高用户侧可靠性；可以提供频率调节、瞬时响应备用、旋转备用等辅助服务功能；与此同时可提高电网的输配电能力、延缓电网升级扩建、降低电网投资成本等。

本发明将可调度的需求响应资源纳入到微网能量管理的范畴，利用用户侧负荷和储能设备的可控性和灵活性，弥补分布式电源发电的间歇性和不连续性，提高了微网的可调度性，减少了主电网的调频和备用容量；并构建MAS体系架构，对微网能量管理进行任务分解化和功能模块化，提高系统的鲁棒性，缩短响应时间；在基于多目标和基于动态合同网协议的多时间尺度上进行各模块的任务协调，保证环境效益和电网全周期运行的经济性。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；

图1 为本发明的多时间尺度下适合调度的分布式电源与需求响应类型；

图2为本发明的MAS体系架构；

图3为本发明的主电网调度Agent的体系架构；

图4 为本发明的分布式电源代理Agent的体系架构；

图5为本发明的需求响应代理Agent的体系架构；

图6 为本发明的分布式电源Agent的体系架构；

图7为本发明的用户Agent的体系架构；

图8为本发明的Agent重要事件体系图；

图9 为本发明的本发明的基于多目标和动态合同网协议的多时间尺度微网能量管理方法流程示意图；

图10为本发明的基于多目标的日前微网能量优化管理方法的流程图；

图11为本发明的基于多目标的日前微网能量优化管理方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

本发明将用户侧需求响应的负荷资源纳入到微网能量管理的范畴，提出了从日前调度到超短期调度的多时间尺度下，需求响应资源和分布式电源共同参与的，基于多目标和基于动态合同网协议的微网能量优化管理方法。其中基于多目标的日前微网能量优化以招投标为形式，管理策略以缺电补偿、激励补贴、运行成本、折旧成本、环境效益组成的综合效益作为目标函数，全面的考虑了用户侧负荷可中断容量限值、发电单元功率输出限值、爬坡约束，储能单元存储容量约束、交互最大容量等约束条件，利用遗传优化算法寻求中标的最优组合，并将中标信息下达给用户侧和分布式电源；基于动态合同网协议的实时和超短期微网能量优化管理以MAS体系为框架，设计动态合同网协议为管理策略，进行Agent之间的协作与协调，在电网触发Agent的重要事件时，Agent通过既定合同网协调策略进行Agent内部与不同Agent之间的协作，以安全性和速动性为准则，保证微网系统以最优的方式运行。并提出调度评价体系，对于每次调度后的各类资源进行评价打分，在下次招投标过程中，对调度资源给出对应的权重。

参见图1，本发明一种基于多目标和动态合同网协议的多时间尺度微网能量优化管理体系结构及其方法，其是将可调度的需求响应资源纳入到微网能量管理的范畴，利用用户侧负荷和储能设备的可控性和灵活性，弥补分布式电源发电的间歇性和不连续性；并对微网能量管理进行任务分解化和功能模块化，提高系统的鲁棒性，缩短响应时间，从多时间尺度上进行各模块的任务协调，保证环境效益和电网全周期运行的经济性。

本发明将用户侧需求响应的负荷资源纳入到微网能量管理的范畴，提出了从日前调度到超短期调度的多时间尺度下，需求响应资源和分布式电源共同参与的，基于多目标和基于动态合同网协议的微网能量优化管理体系结构及其方法。其中基于多目标的日前微网能量优化以招投标为形式，管理策略以缺电补偿、激励补贴、运行成本、折旧成本、环境效益组成的综合效益作为目标函数，全面的考虑了用户侧负荷可中断容量限值、发电单元功率输出限值、爬坡约束，储能单元存储容量约束、交互最大容量等约束条件，利用遗传优化算法寻求中标的最优组合，并将中标信息下达给用户侧和分布式电源；基于动态合同网协议的实时和超短期微网能量优化管理以MAS（Mobile Agent Server）体系为框架，设计动态合同网协议为管理策略，进行Agent之间的协作与协调，在电网触发Agent的重要事件时，Agent通过既定合同网协调策略进行Agent内部与不同Agent之间的协作，以安全性和速动性为准则，保证微网系统以最优的方式运行。并提出调度评价体系，对于每次调度后的各类资源进行评价打分，在下次招投标过程中，对调度资源给出对应的权重。

为更加阐述本发明，本发明的具体实施例如下：

本实施例中的基于激励的需求响应，是一种响应度快、灵活性高，经济、环保性强的可调度资源，将需求响应资源纳入到微网能量管理的范畴，可以高效地平抑负荷波动、进行削峰填谷；其与风力发电、光伏发电、微型燃气轮机等分布式电源相配合，可以稳定微网系统的功率输出，增强分布式发电系统的可调度性能；可以保证电能质量，提高用户侧可靠性；可以提供频率调节、瞬时响应备用、旋转备用等辅助服务功能；与此同时可提高电网的输配电能力、延缓电网升级扩建、降低电网投资成本等。由此可见，微网能量优化管理中计及需求响应资源具有重要意义。

微网的能量优化管理也属于大规模、非线性、多种约束的动态优化问题，同样适合于分解协调的思想。将微网的能量优化管理问题分解为日前优化管理、实时优化管理、超短期优化管理来决定分布式发电设备的运行状态，对应的时间尺度分别为1天、1小时、15分钟，其优化管理目标逐渐从经济性、环境效益到安全性、速动性过渡。由于分布式发电的间歇性、随机性，即使发电预测精度不断提高，但其日前优化管理偏差仍然较大。实时优化管理利用微型燃气轮机功率可调节和紧急需求响应调度灵活的特点，对日前优化管理进行修正。超短期优化管理是对电网安全性的进一步保障。三个环节在时间上分开依次进行，每一级修正上一级的误差，而遗留的误差由下一级来修正，不同时间尺度之间的协调总体上体现了“多级协调，逐级细化”的原则。各级控制在时间上相互衔接，每一级都要继承上一级的调度结果，并在其上进行进一步修正，尽量减少遗留给下一级的误差，并且给下一级保留适当的调整能力。

参见图1，根据各需求响应和分布式电源类型的响应时间、调度灵活性等特点，对应下将其分类到各管理级进行调度：光伏发电、风力发电、可中断负荷、需求侧竞价适合于日前优化管理时调度；微型燃气轮机、紧急需求响应适合于实时优化管理时调度；蓄电池、直接负荷控制适合于超短期优化管理时调度。

本发明中，基于多目标和动态合同网协议的多时间尺度微网能量优化管理体系结构采用的是MAS体系构架，由于需求响应和分布式电源的微网能量优化管理十分复杂、庞大，需要大量有特殊功能的模块化成分专门解决能量优化管理的某个特定方面，当出现相互关联的问题时，各模块化成分又能够相互协调，确保处理的正确性。由此可见，MAS的体系架构非常适合微网的能量优化管理，它通过任务分解和任务协作提高整体解决问题的能力，克服了单个Agent能力不足、知识不全、信息处理不及时、不准确的缺点。由于MAS中的各个Agent是独立的，耦合十分松散，需要给出一个良好的体系结构提高MAS解决问题的效率。

在本实施例中，图2是MAS的体系架构中各Agent之间信息流的方向，各Agent所要处理的信息和具体功能如下：

l  主电网调度Agent：

参见图3，主电网调度Agent是用于发布招标信息，根据投标信息和负荷预测结果给出日前优化管理中需求响应和分布式电源的最优化能源分配方案，发布投标结果给需求响应代理Agent和分布式电源代理Agent；在实时优化管理和超短期优化管理中，触发Agent重要事件，反馈给下层Agent。主电网一直监测Agent重要事件的发生，并循环计算能量调整方案（仅到分布式电源代理和需求响应代理层），包括负荷预测模块、潮流计算模块、优化决策模块、通信模块等。

l  分布式电源代理Agent：

参见图4，其是负责对各自分布式电源组中的环境信息、发电信息、储能信息进行监测，发布招投标信息，日前优化管理中负责给出本组分布式电源最佳能量分配方案；在实时优化管理和超短期优化管理中，根据触发的Agent重要事件内容，进行内部分布式电源的最优协调和各分布式电源代理之间的最优协调。但此层代理Agent只负责信息流的处理，电量流不经过此层。如果分布式电源有重大变化，及时反馈信息给主电网Agent。分布式电源代理Agent必须代理一定容量的微型燃气轮机和蓄电池，以使得中标后功率具有一定的可调性。其包括环境信息监测模块、发电信息监测模块、储能信息监测模块、通信模块、优化决策模块等。

l  需求响应代理Agent：

参见图5，其是负责对各自用户组中的负荷信息、储能信息进行监测，发布招投标信息，日前优化管理中负责给出本用户组中最佳负荷中断和储能分配方案；在实时优化管理和超短期优化管理中，根据触发的Agent重要事件内容，进行本组负荷和储能设备的最优协调和各需求响应代理之间的最优协调。但此层代理Agent只负责信息流的处理，电量流不经过此层。如果负荷或储能设备有重大变化，及时反馈信息给主电网Agent。包括环境信息监测模块、负荷信息监测模块、储能信息监测模块、通信模块、优化决策模块等。

l  分布式电源Agent（微型燃气轮机、风力发电、光伏发电、蓄电池）：

参见图6，其是负责发布投标信息和接受投标命令，对设备进行智能控制，设备状态变化必须及时反馈给分布式电源代理Agent。包括发电、储能信息预测模块、执行模块、监测模块、通讯模块、智能控制模块等。在分布式电源Agent中，定义一个离散的运行状态集合S＝｛s1, s2, s3, s4｝，其中：s4为运行状态，即在并网时，Agent接受电网调度指令进行发电，或在脱网时向用户提供电量；s3为热备用状态，发电机组能达到最大出力，但并未向负荷输送电力，Agent处于等待电网调度或用户需求指令的状态；s2为冷备用状态，外部自然资源(如风速，光照强度)不能使发电机组启动，从而使机组处于待机状态，一旦自然资源充足，机组能马上启动运行； s1为停机检修状态，发电设备完全停止运行(如果是风机则风轮停止转动，同时制动闸将转轴固定住)。日前优化管理的最终目的就是要寻找处于s4和s3的最优分布式电源Agent的集合。实时优化管理与超短期优化管理只能从s4状态的机组中进行协调。s1, s2, s3这三种运行模式可以根据环境输入的随机变化相互转换。

l  用户Agent：

参见图7，其负责发布投标信息和接受投标命令，对设备进行智能控制，设备状态变化必须及时反馈给需求响应代理Agent。包括执行模块、监测模块、通讯模块、智能控制模块等。

本实施例中，参见图8，“Agent重要事件”的作用是在实时与超短期优化能量管理中，使主电网调度Agent触发下级Agent动作。主电网调度Agent将从自己的感知模块和通信模块得到外界事件的输入，通过对事件的分析与决策来决定或者触发其下层Agent状态的改变，Agent重要事件分成以下三类：

（一）故障事件：包括线路潮流越限，节点电压越限，传输容量越限、参数值越界、保护信号变位、产生报警信号等事件。主电网调度Agent通过潮流计算将能量调整方案发布给下层Agent。

（二）容量变化事件：包括发电变化、负荷变化、分布式电源变化等情况，主电网调度Agent根据反馈的实时信息，计算全网容量变化，并将在原中标情况基础上进行的容量调整发布给下层Agent进行处理。

（三）状态变化事件：负荷和分布式电源的运行状态有超过计划的重大变动，如风力发电机组运行中，由于叶尖制动系统或变桨系统失灵，瞬时强阵风以及电网频率波动造成风力发电机组超速；由于传动系统故障、叶片状态异常等导致的机械不平衡、恶劣电气故障导致的风力发电机组振动超过极限值。以上情况的发生均会使风力发电机组故障停机，需要停机检修，分布式电源状态出现重大变动。

综上，利用需求响应和分布式电源进行多时间尺度的微网能量优化管理流程图，如图9所示，利用上述的多时间尺度微网能量优化管理方法，所述日前优化管理、实时优化管理和超短期优化管理在时间上分开依次进行，每一级修正上一级的误差，并继承上一级的的调度结果，而遗留的误差由下一级来修正；其优化管理方法包括适用于日前优化管理的基于多目标的微网能量管理方法和基于动态合同网的实时与超短期微网能量优化管理方法。

在日前优化管理中应用基于多目标的微网能量管理方法，在实时与超短期优化管理中应用基于动态合同网协议的微网能量管理方法，具体策略内容，及实施步骤如下：

(一)    基于多目标的日前微网能量优化管理策略

参见图10，基于多目标的日前微网能量优化管理方法，其步骤如下：

Step1，主电网调度Agent给出缺电容量，向下级Agent发布招标信息。

Step2， 收到标书的用户与分布式电源Agent根据自身的情况决定是否进行投标，如果投标的话将分别向需求响应和分布式电源代理Agent发送投标书。

Step3，需求响应代理Agent搜集各自负荷中断与储能设备的投标情况，根据投标价格和信用度进行排列，选取投标价格较低和信用较好的前60%用户参与能量优化管理，给出综合最佳投标容量和投标价格，其余用户参与下一阶段调度；分布式电源代理Agent搜集各自分布式电源的投标情况，根据投标价格和机组惯性时间大小进行排列，选取投标价格较低和惯性时间较小的前60%的分布式电源参与能量优化管理，综合给出最佳投标容量和投标价格，其余分布式电源参与下一阶段调度，机组处于运行或热备用状态才能参与投标。需求响应和分布式电源代理Agent将投标结果反馈给主电网调度Agent。

Step4:主电网调度Agent根据目标函数和约束条件，采用遗传算法等优化算法进行计算，给出符合约束条件的综合效益最高的能量优化管理方案，向下级Agent发布中标结果。

目标函数：

用户缺电补偿、用户激励补贴、分布式电源运行成本、分布式电源折旧成本、环境效益组成的综合效益

约束条件：

用户侧负荷可中断容量限值，发电单元功率输出限值、爬坡约束，储能单元存储容量约束，主网与微网交互最大容量等

Step5：中标Agent与主电网调度Agent建立合同关系，并开始准备执行任务，并把下一阶段时实际调度能力反馈给各代理Agent。

(二)    基于动态合同网的实时与超短期微网能量优化管理方法：

参见图11，在MAS中，协作是Agent间相互作用、确保系统作为一个整体协调有效运行的进程，它是MAS的一项重要的特征。MAS研究合作求解的基本内容就是多个Agent的交互与协调合作，包括协调它们的知识、目标、能力、规划以及行为等，以实现问题的最优求解。具体的说，涉及到通信机制，协调策略等内容。当Agent收到一个服务请求时，首先看自己是否能独立完成，若不能，则寻求协作，选择合适的合作伙伴并分配任务。协作的根本目的是解决诸如计算能力、领域知识、信息、方法等资源的短缺。

合同网协议是为了解决多个问题求解器之间的任务分发而进行的一种合约协商过程。动态合同网指的是MAS不仅能在静态环境下实现任务分配，而且还能根据环境和主体能力的变化不断更新协作内容，最终完成全局任务。

本实施例中，基于动态合同网的实时与超短期微网能量优化管理方法的具备步骤如下：

Step1:主电网调度Agent根据全局电网的情况触发Agent重要事件，并根据需求响应与分布式电源代理Agent的备用情况（此处备用是图3中所指对应实时和超短期微网能量优化管理中适合调用的需求响应与分布式电源类型），向所有代理Agent招标。

步骤二， 需求响应与分布式电源代理Agent在原中标情况基础上向用户Agent和分布式电源Agent下发容量调整要求。如内部不能完成容量调整要求，将寻求各代理Agent之间的协调合作完成全局目标。

步骤三，将协调合作结果反馈给主电网调度Agent判断。

Step4: 最终中标的Agent与主电网调度Agent建立合同关系，开始执行任务，并把任务结果反馈给主电网调度Agent。

Step5:主电网调度Agent对日前、实时、超短期优化管理中，中标代理Agent的任务执行情况进行评估，修改其在目标函数中的权重。

Step6:代理Agent对日前、实时、超短期优化管理中，用户和分布式电源Agent的任务执行情况进行评估，修改其根据信用度、投标价格和机组惯性时间的排序情况。

每阶段中标的Agent在下一调度阶段如果不能完成调度任务，则可向其他代理Agent购买任务余额，否则此缺额容量会受到电网调度Agent的处罚，同理，如有超额容量可进行买卖。

本发明将需求响应资源纳入到微网能量管理的范畴，可以高效地平抑负荷波动、进行削峰填谷；其与风力发电、光伏发电、微型燃气轮机等分布式电源相配合，可以稳定微网系统的功率输出，增强分布式发电系统的可调度性能；可以保证电能质量，提高用户侧可靠性；可以提供频率调节、瞬时响应备用、旋转备用等辅助服务功能；与此同时可提高电网的输配电能力、延缓电网升级扩建、降低电网投资成本等。由此可见，微网能量优化管理中计及需求响应资源具有重要意义。

本发明弥补分布式电源发电的间歇性和不连续性的不足，提高系统的鲁棒性，缩短响应时间；从多时间尺度上进行各模块的任务协调，保证环境效益和电网全周期运行的经济性。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.多时间尺度微网能量优化管理体系结构，其特征在于，根据各需求响应和分布式电源类型的响应时间尺度从长至短的顺序，可分为日前优化管理、实时优化管理和超短期优化管理；所述多时间尺度微网能量优化管理体系结构采用的是MAS体系构架，所述MAS体系构架包括;

多个分布式电源代理Agent，负责对各自用户组中的负荷信息、储能信息进行监测，发布招投标信息，日前优化管理中负责给出本用户组中最佳负荷中断和储能分配方案；

多个分布式电源Agent，负责发布投标信息和接受投标命令，对设备进行智能控制，设备状态变化必须及时反馈给分布式电源代理Agent；

多个需求响应代理Agent，负责对各自用户组中的负荷信息、储能信息进行监测，发布招投标信息，日前优化管理中负责给出本用户组中最佳负荷中断和储能分配方案；

多个用户Agent，负责发布投标信息和接受投标命令，对设备进行智能控制，设备状态变化必须及时反馈给需求响应代理Agent；

一主电网调度Agent，用于监测Agent重要事件的发生，并循环计算能量调整方案，且发布招标信息，根据投标信息和负荷预测结果给出日前优化管理中需求响应和分布式电源的最优化能源分配方案，发布投标结果给需求响应代理Agent和分布式电源代理Agent。

2. 根据权利要求1所述的多时间尺度微网能量优化管理体系结构，其特征在于，在实时优化管理和超短期优化管理中，所述分布式电源代理Agent根据触发的Agent重要事件内容，进行内部分布式电源的最优协调和各分布式电源代理之间的最优协调；如果分布式电源有重大变化，及时反馈信息给主电网Agent。

3. 根据权利要求2所述的多时间尺度微网能量优化管理体系结构，其特征在于，所述分布式电源代理Agent代理一定容量的微型燃气轮机和蓄电池，所述分布式电源代理Agent包括环境信息监测模块、发电信息监测模块、储能信息监测模块、通信模块、优化决策模块。

4. 根据权利要求1所述的多时间尺度微网能量优化管理体系结构，其特征在于，在实时优化管理和超短期优化管理中，所述需求响应代理Agent根据触发的Agent重要事件内容，进行本组负荷和储能设备的最优协调和各需求响应代理之间的最优协调；如果负荷或储能设备有重大变化，及时反馈信息给主电网Agent；所述需求响应代理Agent包括环境信息监测模块、负荷信息监测模块、储能信息监测模块、通信模块、优化决策模块。

5.利用权利要求1至4任意一项所述的多时间尺度微网能量优化管理体系结构的优化管理方法，其特征在于，所述日前优化管理、实时优化管理和超短期优化管理在时间上分开依次进行，每一级修正上一级的误差，并继承上一级的的调度结果，而遗留的误差由下一级来修正；其优化管理方法包括适应于日前优化管理的基于多目标的微网能量管理方法和基于动态合同网的实时与超短期微网能量优化管理方法。

6. 根据权利要求5所述的优化管理方法，其特征在于，所述基于多目标的微网能量管理方法，其步骤：

步骤一，主电网调度Agent给出缺电容量，向下级Agent发布招标信息；

步骤二， 收到标书的用户与分布式电源Agent根据自身的情况决定是否进行投标，如果投标的话将分别向需求响应和分布式电源代理Agent发送投标书；

步骤三，需求响应代理Agent搜集各自负荷中断与储能设备的投标情况，根据投标价格和信用度进行排列；分布式电源代理Agent搜集各自分布式电源的投标情况，根据投标价格和机组惯性时间大小进行排列；需求响应代理Agent和分布式电源代理Agent分别选取综合最佳投标容量和投标价格的用户，将投标结果反馈给主电网调度Agent，其余用户参与下一阶段调度；

步骤四，主电网调度Agent根据目标函数和约束条件，采用优化算法进行计算，给出符合约束条件的综合效益最高的能量优化管理方案，向下级Agent发布中标结果；

步骤五，中标Agent与主电网调度Agent建立合同关系，并开始准备执行任务，并把下一阶段时实际调度能力反馈给各代理Agent。

7. 根据权利要求6所述的优化管理方法，其特征在于，上述步骤三中，需求响应代理Agent选取投标价格较低和信用较好的前60%用户参与能量优化管理，给出综合最佳投标容量和投标价格；分布式电源代理Agent选取投标价格较低和惯性时间较小的前60%的分布式电源参与能量优化管理，给出综合最佳投标容量和投标价格；所述步骤中，所述优化算法采用是遗传优化算法。

8. 根据权利要求5至7任意一项所述的优化管理方法，其特征在于，所述基于动态合同网的实时与超短期微网能量优化管理方法，其适应于实时优化管理进和超短期优化管理，其方法步骤如下：

（1）主电网调度Agent根据全局电网的情况触发Agent重要事件，并根据需求响应与分布式电源代理Agent的备用情况，向所有代理Agent招标；

（2） 需求响应与分布式电源代理Agent在原中标情况基础上向用户Agent和分布式电源Agent下发容量调整要求；

（3）将协调合作结果反馈给主电网调度Agent判断；

（4）最终中标的Agent与主电网调度Agent建立合同关系，开始执行任务，并把任务结果反馈给主电网调度Agent；

（5）主电网调度Agent对日前、实时、超短期优化管理中，中标代理Agent的任务执行情况进行评估，修改其在目标函数中的权重；

（6）代理Agent对日前、实时、超短期优化管理中，用户和分布式电源Agent的任务执行情况进行评估，修改其根据信用度、投标价格和机组惯性时间的排序情况。

9. 根据权利要求8所述的优化管理方法，其特征在于，上述步骤（2），如内部不能完成容量调整要求，将寻求各代理Agent之间的协调合作完成全局目标。

10. 根据权利要求8所述的优化管理方法，其特征在于，上述Agent重要事件分成以下三类：

（一）故障事件：包括线路潮流越限，节点电压越限，传输容量越限、参数值越界、保护信号变位、产生报警信号等事件，主电网调度Agent通过潮流计算将能量调整方案发布给下层Agent；

（二）容量变化事件：包括发电变化、负荷变化、分布式电源变化等情况，主电网调度Agent根据反馈的实时信息，计算全网容量变化，并将在原中标情况基础上进行的容量调整发布给下层Agent进行处理；

（三）状态变化事件：负荷和分布式电源的运行状态有超过计划的重大变动。

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