CN105376304B - 一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统 - Google Patents

一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统 Download PDF

Info

Publication number
CN105376304B
CN105376304B CN201510697248.2A CN201510697248A CN105376304B CN 105376304 B CN105376304 B CN 105376304B CN 201510697248 A CN201510697248 A CN 201510697248A CN 105376304 B CN105376304 B CN 105376304B
Authority
CN
China
Prior art keywords
agent
microgrid
unit
basic
basic agent
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201510697248.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105376304A (zh
Inventor
姜桂秀
舒杰
黄磊
崔琼
张继元
王浩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Institute of Energy Conversion of CAS
Original Assignee
Guangzhou Institute of Energy Conversion of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangzhou Institute of Energy Conversion of CAS filed Critical Guangzhou Institute of Energy Conversion of CAS
Priority to CN201510697248.2A priority Critical patent/CN105376304B/zh
Publication of CN105376304A publication Critical patent/CN105376304A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105376304B publication Critical patent/CN105376304B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/56—Provisioning of proxy services

Abstract

本发明公开一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统，包括有：至少一个微网单元；一个主容器，其包括基本Agent、聚合电气Agent和Agent平台；基本Agent用于制定决策、谈判和执行微网单元解决方案,其运行时间定义为决策周期，其以不可预知的事件异步启动，完成时间是动态调整的；基本Agent还包括有分配单元，微网单元根据功能划分，并由分配单元配对至少一个类型的基本Agent；至少一个Agent容器，各Agent容器包括一个单元电气Agent和至少一个基本Agent，单元电气Agent绑定一个微网单元，并将相应的电气信息发送给聚合电气Agent；各基本Agent之间以Agent协议进行通信。建立各Agent之间的通信，以自身信息和局部环境信息为依据，对自身行为进行决策，最终实现微网的整体优化控制目标。

Description

一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统
技术领域
本发明涉及微网能量管理控制技术领域，具体涉及一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统。
背景技术
近年来，针对分布式发电和微网运行控制和优化中存在的突出问题，多代理(Multi AgentSystem，MAS)技术、遗传算法、人工神经网络、模糊逻辑等各种人工智能技术应用于分布式发电和微网控制领域受到了广泛关注。
MAS的定义是自主计算实体(Agent)的集合，可有效地应用于在难以定义分析的环境中基于目标执行任务。微网中各组成微网单元的运行既具有相对较强的独立性，又必须有良好的协调控制，具有突出的MAS应用特点，很适合釆用MAS技术进行建模和控制，微网能量管理问题是MAS概念的理想应用。在微网中利用MAS结构的主要优点包括：动态灵活性，异步操作，系统生存能力，以及可能的低通信开销。如果制定得当，即使失去与MAS框架内其他Agent的通信，Agents也能追求指定的目标。MAS通常使用局域网或互联网协议进行通信，预计未来所有可用的通信协议，包括：宽带、电力线通信、无线蜂窝网络等都可用于促进MAS交互。但在具体实现中还存在一系列技术难点，如各Agent间任务的划分及协调机制的明确，复杂功能Agent中问题的求解与功能实现等。
在微网内部各微网单元通信不足的情况下如何实现最优策略搜索和优化控制；如何确保Agent在复杂动态的微网环境中，快速准确地对问题进行求解，来调整Agent自身的行为动作等，都是MAS在微网中的应用存在的突出技术问题。现有MAS在微网控制中的研究方法和成果大多是立足于各Agent之间的实时通信和协商来完成相应的控制或协调职责的。在实际应用中，要建立各Agent之间的通信，需要很高的通信设施和维护成本，这与微网自身相对有限的供电能力是不匹配的，不符合经济性的要求，且容易受到各种干扰的影响。因此，如何使各Agent在没有相互通信的条件下，主要以自身的信息或局部环境的信息为依据，对自身动作行为进行决策，最终实现微网的整体优化控制目标，是MAS技术在微网控制应用中需要解决的技术重点。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术中存在的问题，提出一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统，的多代理系统，其以分散、自治的基本Agent在微网信息能见度有限的情况下，也能解决复杂的多目标优化问题，使得微网系统作为一个整体在成本、环境、效率和其他目标等方面得到更好的总体结果。
为达到上述发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：
一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统，包括有：
至少一个微网单元；
一个主容器，其包括第一基本Agent、聚合电气Agent和包含Agent管理系统与查询系统的Agent平台；所述聚合电气Agent用于根据收集到的微网单元电气信息来计算微网潮流参数，为微网的电路和潮流图提供数据支持；所述第一基本Agent包含于基本Agent的集合，所述基本Agent用于制定决策、谈判和执行微网单元解决方案,其运行时间定义为决策周期，所述决策周期是以不可预知的事件异步启动，且决策周期的完成时间是动态调整的；所述基本Agent还包括有分配单元，所述微网单元根据功能划分，并由分配单元配对至少一个类型的基本Agent；
至少一个Agent容器，所述各Agent容器包括一个单元电气Agent和至少一个第二基本Agent，所述单元电气Agent绑定一个微网单元，用于将绑定的微网单元的电气信息发送给聚合电气Agent；所述第二基本Agent包含于基本Agent的集合，各第一基本Agent与各Agent容器的第二基本Agent之间，以及各Agent容器的第二基本Agent之间，以Agent协议进行通信。
进一步，所述微网单元包括：发电单元，是有功功率源和/或无功功率源；负载单元，可消耗有功功率，具有超前或滞后功率因素；储能单元，用于存储或消耗有功功率；节点单元，用于测量电气量或物理量的连接点。
进一步，所述微网单元根据功能相应配对至少一个类型的基本Agent，所述基本Agent可划分为如下类型：
生产Agent，其用于：监控微网单元的实际有功/无功功率；监控微网单元可提供的实际有功/无功功率；确定微网单元提供的相对单位功率成本；用于确定瞬时性能指标来指示微网单元实现优化运行的情况；给微网单元传达相关命令，如启动，关闭，有功和/或无功功率输出量；与其他基本Agent进行信息交互和必要的谈判；
消费Agent，其用于：监控微网单元储能或消耗的有功/无功功率；当附加微网单元的需求响应是可控或差异化时，确定有功/无功功率裕度，或升/甩负荷；向微网单元给出启动、关闭、或配置/构型命令MCIRXO；与其他基本Agent进行信息交互和必要的谈判；
观察Agent，其用于：监控微网中的电压/频率水平、断路器位置、油箱的水平等特定参数；与其他基本Agent进行信息交互和必要的谈判。
进一步，所述不可预知的事件包括现货市场价格变化、资源可用性的变化和紧急情况。
进一步，所述决策周期完成时间是基于如下因素动态调整的：计算时间、谈判强度、延迟和执行时间。
进一步，所述Agent协议包括：与查询系统的互动；发送信息给另一个基本Agent或一组基本Agent；接收信息的查询；与另一个基本Agent或一组基本Agent谈判时，发送或接收需要的信息。
进一步，所述基本Agent在制定决策时，首先感测本地决策所需信息，所述信息构成决策空间；再在决策空间中的可行域内搜索最优的解决方案；最后为本地基本Agent的分配单元找到一个特定的运行点。
进一步，所述单元电气Agent与绑定的微网单元共享一个状态模型，根据状态模型所处的状态，单元电气Agent将状态信息发送给基本Agent。
进一步，还包括电气数据交换总线和决策交换总线，电气数据交换总线是用于主容器的聚合电气Agent及各Agent容器的单元电气Agent间交换电气数据信息的通道；决策交换总线是用于主容器的第一基本Agent、各Agent容器的第二基本Agent交互决策信息的通道。
进一步，所述电气数据交换总线、决策交换总线通过TCP/IP或IEEE802.11无线的网络协议实现信息通信。
附图说明
图1为本发明的可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统的微网仿真环境图。
图2为本发明的可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统的仿真环境通信交互图。
图3为本发明的可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统的聚合电气Agent、单元电气Agent的电气数据周期图。
图4为本发明的可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统的微网单元状态图。
图5为本发明的可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统的基本Agent决策周期图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部实施例。
本发明的一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统，包括有：
至少一个微网单元；
一个主容器，其包括第一基本Agent、聚合电气Agent和包含Agent管理系统与查询系统的Agent平台；所述聚合电气Agent用于根据收集到的微网单元电气信息来计算微网潮流参数，为微网的电路和潮流图提供数据支持；所述第一基本Agent属于基本Agent的集合，所述基本Agent用于制定决策、谈判和执行微网单元解决方案,其运行时间定义为决策周期，所述决策周期是以不可预知的事件异步启动，且决策周期的完成时间是动态调整的；所述基本Agent还包括有分配单元，所述微网单元根据功能划分，并由分配单元配对至少一个类型的基本Agent；
至少一个Agent容器，所述各Agent容器包括一个单元电气Agent和至少一个第二基本Agent，所述单元电气Agent绑定一个微网单元，用于将绑定的微网单元的电气信息发送给聚合电气Agent；所述第二基本Agent属于基本Agent的集合，各第一基本Agent与各Agent容器的第二基本Agent之间，以及各Agent容器的第二基本Agent之间，以Agent协议进行通信。
上述可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统，使用Java编程语言，利用兼容FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agents)的JADE通信库进行Agent开发，遵循FIPA是为了与其他类似平台方便地交互信息，开发符合FIPA Agent标准的多Agent系统或程序的软件开发框架。这种实现方式可以灵活和模块化地设计组件层模型和构成Agent层的控制实体。仿真环境能够在任何可以操作Java虚拟机(JVM)的主机设备上运行，提高了仿真环境的适应性。
进一步作为一个实施例，所述的微网单元包括如下：
发电单元，是有功功率源和/或无功功率源；
负载单元，可消耗有功功率，具有超前或滞后功率因素；
储能单元，用于存储或消耗有功功率；
节点单元，用于测量电气量或物理量的连接点。
为了清楚、形象的理解本发明的实施例，参看图1，为本发明实施例的微网仿真环境图，在主机设备中，当仿真环境启动，一个称为容器的虚拟边界被实例化。容器是一个包含软件组件的软件类的实例化，在本实施例中，容器分为主容器和Agent容器。
在主容器中，一个Agent Platform(Agent平台，简写为AP)，用于在在运行有JAVA运行环境的第一主机10后台自动运行。AP由两个主要部分组成，Agent Management System(Agent管理系统，简写为AMS)和Directory Facilitator(查询系统，简写为DF)。AMS包含基本Agent进行交互的必要系统开销,包括基本Agent实例化的JADE功能和互连通信。DF是一个AP Agent，为一个实例化基本Agent的“电话黄页”，即起到注册基本Agent的作用，AMS和DF两个软件功能是JADE基础结构的核心。运行MAS必须有一个包含AP的主容器，但主容器可以轻易地复制冗余备份。一台设备主机可以操作一个或多个容器,每个容器都有一个或多个Agent。这使得指向一个或另一个单元的软件包可以不同，但仍可利用一台主机设备的处理能力。
在也运行有JAVA运行环境的第二主机20、第三主机30或者更多主机中，上述各主机中包括有Agent容器，Agent容器至少有一种类型的第二基本Agent。除了JADE基础结构，微网单元的模型、电力系统模型、优化方法、以及提供其他必要服务的软件程序都被实例化并驻留在Agent容器内。
当运行有JAVA运行环境的电脑或其他设备通过如TCP/IP或IEEE802.11的网络协议进行无线连接时，必须有额外实例化的Agent容器来容纳仿真环境Agent和软件。
进一步，所述的基本Agent分为如下类型：
生产Agent，其用于：监控微网单元的实际有功/无功功率；监控微网单元可提供的实际有功/无功功率；确定微网单元提供的相对单位功率成本；用于确定瞬时性能指标来指示微网单元实现优化运行的情况；给微网单元传达相关命令，如启动，关闭，有功和/或无功功率输出量；与其他基本Agent进行信息交互和必要的谈判；
消费Agent，其用于：监控微网单元储能或消耗的有功/无功功率；当附加微网单元的需求响应是可控或差异化时，确定有功/无功功率裕度，或升/甩负荷；向微网单元给出启动、关闭、或配置/构型命令MCIRXO；与其他基本Agent进行信息交互和必要的谈判；
观察Agent，其用于：监控微网中的电压/频率水平、断路器位置、油箱的水平等特定参数；与其他基本Agent进行信息交互和必要的谈判。
实例化之后，主容器中的AP为基本Agent通信提供了必需的JADE便利化基础设施。决策交换是微网中，基本Agent进行通信和协作的媒介。通过使用这种交换，基于本地微网单元的基本Agent比纯粹分散的现有Agent拥有更广泛的功能。现有Agent只能获得本地信息，本地信息之外的其他信息其无法获得，而基于本地微网单元的基本Agent可获得本地和本地之外的信息，这一信息共享能力使得基本Agent可以通过合作得到更好的微网决策。
参看图2，为本发明实施例的仿真环境通信交互图。
为了模拟微网的电气特性，利用JADE Agent框架，在规定间隔内计算电气母线的状态及其参数。为了计算微网潮流参数，一些电气信息必须在后台聚合，由电气数据交换Agent通过汇集电气信息来完成电气数据交换这个增量计算。电气数据交换Agent是软件程序，包含必要的计算模型和用于微网潮流计算及数据传递的JADE功能；只执行自治操作，如计算电气参数，根据JADE行为原语进行通信。
有两种类型的电气数据交换Agent：聚合电气Agent和单元电气Agent。单元电气Agent将各自的微网单元电气信息发送给聚合电气Agent，聚合电气Agent基于其软件电路模型计算微网潮流参数，为微网的电路和潮流图提供数据支持。
进一步，还包括有聚合器(亦称为信息采集器)将微网主要交流总线信息传回用于单元本地控制的单元电气Agent。
图2的仿真环境中，有两条通信途径，以此将微网单元模型和负责为微网单元进行决策的Agent结合在一起。
一个途径是主容器11、第一Agent容器21和第二Agent容器31中，各基本Agent通过决策交换进行交互，本实施例中以两个Agent容器为例，表现为主容器11的第一基本Agent、第一Agent容器的第二基本Agent、第二Agent容器的第三基本Agent分别与决策交换总线52双向连接，使得基本Agent不仅仅是分散控制的实体，而是通过决策交换增强基本Agent的控制能力，以更好地实现微网的总体目标；另一个途径是电气数据交换，表现为主容器11的聚合电气Agent及各Agent容器的单元电气Agent分别与电气数据交换总线51双向连接，这种低层次通信路径使得微网电气条件的计算成为可能，从而进行电力系统建模,否则会因为没有微网单元的电气数据而无法实现。这两个通信途径通道相互独立，不影响改进分散式MAS概念的完整性。
作为一个实施例，所述电气数据交换总线、决策交换总线通过TCP/IP或IEEE802.11无线的网络协议实现信息通信。
进一步作为一个实施例，聚合电气Agent与单元电气Agent的具体交互形式，请参看图3，为本发明实施例微网的聚合电气Agent、单元电气Agent的电气数据周期图。
电气数据交换是微网电气Agent的通信途径。电气数据是通过单个单元电气Agent(每个微网单元一个)和聚合电气Agent(每个微网一个)来感知、计算和交换的。以供电类型的微网单元为例，聚合电气Agent收集该微网单元的电压或阻抗信息来计算低压微网的潮流，其唯一目的就是促成微网电气模型；单元电气Agent在收到队列消息时，感知必要的电气参数(电压或阻抗信息)并发给聚合电气Agent。这一过程就称为电气数据周期。,
当聚合电气Agent，将最新的相量表示法表示的微网公共交流母线电压，发送给所有绑定到微网单元的电气Agent时，电气数据周期启动。因通信延迟，一段时间(t1-t0)后，每个单元电气Agent将收到电气总线数据。当在一台计算机或一个封闭的网络模拟微网时，通信延迟时间(t1-t0)是非常短的。此外，由聚合电气Agent发送的消息最好能在大约相同的时刻送达各个单元电气Agent，作为一个实施例，采用并行发送总线数据的方式向各个单元电气Agent发送。当单元电气Agent接收总线数据时，这是Agent要感知和传输本地单元电气参数给聚合电气Agent的始发事件。这个过程有小的计算开销，但不包括传感器延迟。这个方法没有明确计及传感器延迟，但随时可以将其纳入考虑。
单元电气Agent发送给聚合电气Agent的信息取决于微网单元本身监测器的类型。对于能够作为生产者的单元，如发电和储能单元，单元电气Agent将传输其相量表示的供电电压。对于负载单元，如消费者，单元电气Agent将发送矢量表示的连接阻抗数据。这些数据一旦聚合都足以创建一个精确的微网电气运行图。在单元电气Agent传递一条包含电气参数的消息给聚合电气Agent后，产生了另一个周期的通信延迟(t2-t1)。为了一致性，这段时间(t2-t1)包括简短的不受通信延迟影响的计算时间。在第一响应消息到达，到最后的单元电气Agent反应之间的时间内，聚合电气Agent也异步收集每个单元的电气参数。一旦收到所有单元数据，在此时刻(t3)，聚合电气Agent将计算低压微网的总潮流。当微网在并网模式时，公共交流母线电压由其连接的公网设定(由无限大总线模拟)。在本实施例中，聚合电气Agent计算所有互连的微网单元的净功率流(相量表示)。当孤岛运行时，微网资产潮流的平衡或不平衡将导致不同的公共交流母线电压(相量表示法)。当接入微网的单元数量较少时，聚合电气Agent所需的计算时间很小。微网电气信息将保留在聚合电气Agent直到当前的电气数据周期结束(t4)。在(t4)时，电气数据周期重复。
周期(t4-t0)之间的总时间是在仿真开始时决定的。电气数据周期(t3-t0)的最小时间是由通信延迟和所有电气Agent计算时间的总和来决定的。如果这段时间足够短，电子数据段(t4-t0)同样会短，其电气模拟增量也较小。经验表明，在一个封闭的系统中，一个聚合电气Agent和三个资产电气Agent完成他们的行为所需的平均时间(t3-t0)小于20ms。这个时间被认为是一个电气数据周期时间性能的较好的估计。这个时间不仅对微网电气仿真很重要，还影响整体仿真。每个单元都有自己的物理模型，每个电气Agent从聚合电气Agent收到一个新的微网公共交流母线电压并发布的过程称为“时钟周期”。这种情况下，每个单元基础模型都独立地计算下一个增量数据。同时，在单元模型完成增量计算后，决策Agent只接收更新的单元参数信息。这样，电气聚合的频率建立了整体仿真的递增时间。在大多数仿真环境下，电气数据循环周期都设为(t4-t0>t3-t0)和(t4-t0<<1s)。这意味着微网仿真环境的模拟运行比实时要快。换句话说，在给定的约束下，使用电气数据周期作为模拟环境时钟，长时间段的微网运行仿真所用的时间比实时模拟要少。此外实验性限制较为宽松，电气数据循环周期(t4-t0)没有低于50ms，避免了(t3-t0)不够长而使得聚合电气Agent不能从单元电气Agent收集所有信息的情况。
微网仿真开始时，聚合电气Agent在主仿真环境容器内初始化。当新的单元接入微网时，实例化过程使得新的电气Agent向聚合电气Agent进行。这个注册过程向聚合电气Agent通知了单元的类型、名字和连接阻抗。当微网运行时，每个电气数据Agent独立运作，只按照电气数据周期通信。电气数据的每个Agent通过直接“通知”或“查询”格式进行通信，在电气数据Agent之间没有谈判。
本发明实施例的改进分散式多代理系统中的微网单元，根据功能相应配对至少一个类型的基本Agent，所述基本Agent可划分为如下类型：
生产Agent，其用于：监控微网单元的实际有功/无功功率；监控微网单元可提供的实际有功/无功功率；确定微网单元提供的相对单位功率成本；用于确定瞬时性能指标来指示微网单元实现优化运行的情况；给微网单元传达相关命令，如启动，关闭，有功和/或无功功率输出量；与其他基本Agent进行信息交互和必要的谈判；
消费Agent，其用于：监控微网单元储能或消耗的有功/无功功率；当附加微网单元的需求响应是可控或差异化时，确定有功/无功功率裕度，或升/甩负荷；向微网单元给出启动、关闭、或配置/构型命令MCIRXO；与其他基本Agent进行信息交互和必要的谈判；
观察Agent，其用于：监控微网中的电压/频率水平、断路器位置、油箱的水平等特定参数；与其他基本Agent进行信息交互和必要的谈判。
具体的，所述基本Agent与微网单元的绑定以图4所示状态图的形式表述，图4所示为微网单元共享的状态图。微网系统的所有微网单元都根据微网单元的类型被分配了一个基本Agent，为了一致性，微网单元与所分配的基本Agent，两者共享一个状态模型，根据状态模型所处的状态，单元电气Agent将状态信息发送给基本Agent。
实例化时，微网单元在运行状态(S1)开始其生存期。运行状态代表资产的正常运行。在任何时候，负责微网单元的基本Agent都能指导微网单元从S1进入两种状态之一：热备份(S2)或关闭(S4)。热备份类似于操作状态(S1)，仍然与微网的公共交流母线保持电气连接，但微网单元运行功率为零。这模拟了处于储备的微网单元状态，尤其是发电机，在需要的时候，可以很容易地恢复服务。关闭状态(S4)意味着微网单元与公共交流母线断开。合并一些发电设备的最小关机或冷却时间需要利用关闭状态。基本Agent也可以指导微网单元先通过热备份状态(S2)后从状态(S4)返回到操作状态(S1)。一个特例是出错状态(S3)。如果聚合电气Agent或单元电气Agent(都利用电气数据交换)检测到一个出错状态，资产将立即转换到S3，不需要单元电气Agent行动。类似于关闭状态(S4)，资产只能在(S3)后通过热备份状态(S2)返回到操作状态(S1)。微网单元的各种状态也适用于消费者。微网单元状态流使得负责其决策的基本Agent可以基于其目标考虑它认为适当的行动过程。
每个基本Agent都有一个独特的，但类似的算法结构。生产Agent和消费Agent的常见编程结构由四个主要类：Agent类，单元模型类，特定单元模型类和单元电气代理类。Agent类包含的方法和属性使它与其他MAS的基本Agent进行交互，从微网单元模型对象(实例化)获取信息，并代表它负责的微网单元作出决定。单元模型类是一个广义的微网单元，为所有微网单元信息标准化。一个单元模型对象(实例化)标准信息结构的例子是：单元类型，独特的序列标识符，额定功率，运行方式，图形用户界面(GUI)的信息，等等。当实例化，单元模型类作为特定单元模型子类的超类。在特定的单元模型类中定义了单元类型独特的属性和方法，包括增量单元模型，找到资产操作参数的方法，一些资产的具体约束。通过区分单元模型超类和特定的单元模型子类，使得整个框架有更多的逻辑标准化。例如，尽管是非常不同的微网单元，一台柴油发电机和一组负载也分享一些共同的属性。这些公共属性可以在单元模型对象(实例化)中体现，而柴油发电机和负载组的具体模型和运行则在特定的单元模型子类中体现。最后，为支持微网电气网络模型，由特定单元模型类计算和体现的参数由单元电气Agent进行观察。该基本Agent像在不同层次水平上决策的基本Agent一样动作和沟通。电气数据交换层次结构只为了促进仿真环境而存在，并且对于微网MAS的决策代理是不可见的。
观察Agent的通用编程结构包括两个主要的类：Agent类和节点模型类；以及两个可选类：特定的节点模型类和节点电气Agent类。Agent类包含的方法和属性，让观察Agent可以与其他MAS的基本Agent进行交互，从节点模型对象(实例化)获取信息。观察Agent类不参与决策，如生产Agent和消费Agent，但与MAS的基本Agent进行交互以进行信息传递和谈判。节点模型类体现的是一个广义节点，如电子总线或物理参数。此外，节点模型类可能包括的方法，可以向MAS决策的基本Agent来解释物理或电气参数。对于节点超类，其子类可以进一步在两个方面定义。第一个是与特定的节点模型，可体现物理参数信息，如油箱水平或太阳日晒强度。另一个选择子类将一个节点电气Agent绑定到超类。节点电气Agent类可与聚合电气Agent交互以获得节点电气信息，模拟电气传感设备如电压表和电流传感器等。观察Agent的最终目的是充当传感组件，这些组件可以为MAS决策的基本Agent提供他们需要的数据或将微网的一个特定方面表现传递给基本Agent。这方面的一个例子是一个监视总线电压的观察Agent，不是简单的检测和向可能要求数据的MAS决策的基本Agent报告电压，而是还可以提供性能测量。这种类型的信息对于决策Agent更有用，可以用来帮助增强型分散的基本Agent获得更好的微网整体性能。
通用的Agent结构使得MAS能够以一致和兼容的方式开发。这样，决策Agent不必专门定制就能为他们的单元追求最好的成本和性能。基本Agent解决他们的目标函数所使用的计算方法也同样是可以互换的。
图5所示为Agent决策周期。对于组成改进分散式MAS的Agent，决策周期的定义为每个Agent代理用来制定、谈判和执行其本地资产操作的解决方案的时间。
进一步，所述不可预知的事件包括现货市场价格变化、资源可用性的变化和紧急情况。
所述决策周期完成时间是基于如下因素动态调整的：计算时间、谈判强度、延迟和执行时间。
进一步，所述基本Agent在制定决策时，在制定决策时，基本Agent使用的主要方法为updateDecision()。这种方法有两个主要功能：感测本地决策所需的信息，进行决策空间搜索以找到可行域内最好的解决方案。可提供给基本Agent的信息包括成本和性能函数数据，可行的操作数据范围，和其他特定的数据模型等。来自与其他基本Agent沟通的信息，如紧急需求，可以作为补充数据来制定基本Agent决策方法的搜索空间。最终，基于用户设定的目标和特定的决策算法，Agent使用updateDecision()方法来为它的分配单元找到一个特定的运行点。
请参看图5所示，基本Agent的决策周期(tn)在基本Agent感应到初始化事件时(t0)异步启动。初始事件可以是任何可感知的扰乱基本Agent平衡的事件，如现货市场电价(并网运行)的改变，运行特性的改变(主要为可再生能源，包括风速和太阳日照变化等)，或紧急情况。当被一个初始事件干扰时，基本Agent开始一个计算周期，检测当地条件并进行内部计算，以确定当前状况的解决方案。计算周期(t0和t1之间)依每个基本Agent及其当时的情境可能会有所不同。由Agent算法决定，当地条件的认知和解决方案的质量可能会引导基本Agent寻求与其他基本Agent的合作，否则，基本Agent直接行动去执行它的决定。如果想合作，基本Agent进入谈判周期(t1和t3)，与一个或多个MAS的基本Agent进行谈判。这段时间可能会由于缺乏潜在合作者的反应而很短，或涉及各基本Agent在确定一个互相认可的行动时传递的许多消息。谈判完成后，或如果它从未开始，基本Agent在行动执行周期(t3和t4之间)执行其本地决策。执行时期一直持续到一个新的初始事件重新开始决策周期。如果没有进行谈判，执行周期直接在计算周期之后(t1和t2之间)。
不管与MAS的通信是否可用，每个做出决策的基本Agent都必须有自主操作能力。当能够通信时，基本Agent在追求自己的决策能够受益于与其他基本Agent的合作。然而，当没有通信途径时，改进分散式MAS恢复到一个更简单的，纯粹的分散状态。没有通信，微网的基本Agent面临一个具有挑战性的能量管理环境，多个资产在低压网络中耦合而不协作。如果微网是并网运行的，情况是可控的。这主要是因为公网为微网公共交流总线严格地维持电压和频率调节。然而，当孤岛运行且无法与MAS沟通时，基本Agent必须自主决定如何操作。通常情况下，从传统的能量管理角度来看，这将涉及默认级别操作。然而，使用基本Agent的功能，则可以有另一种方法。因为基本Agent能够调度他们负责的微网单元并监测公共交流母线电压，基本Agent可以通过向最优调度决策爬山，慢慢修正微网单元的运行。
在得到公共交流母线电压(Vbus)后，在给定条件下计算最优运行点，即微网单元i对应的Pi,optimal。微网单元，初始化爬山为当k＝0时的Pi＝，基本Agent逐步执行爬山调度：
Pi[k+1]＝Pi[k]+σ{0≤Pi[k]≤Pi，optimal[k]}
其中，如果微网单元有n整数个，则i的范围为1到n；k为增量，初始时为0，以整数1为递增单位；Pi[k]是当前增量k时的调度；σ是爬山参数，决定基本Agent在增量k和增量k+1之间能量调度所取的步长。在与MAS的通信不可用时，基本Agent没有外部的方法来确定微网是联网还是孤岛运行。因此，在执行一步爬山调度后，基本Agent要检查Vbus在之前的增量后是否有明显变化。从能量系统的角度来看这是不精确的，因为Vbus可能会改变的因素有许多。然而，这种基本Agent启发探视使得基本Agent能够评估对公共交流母线电压的本地影响。采用一个简单的增量加权算法，当基本Agent在爬山计算时能够调整其行为以更加确信微网的状态。在联网模式，可以得到微网单元的最优操作点。然而，在孤岛模式时，若Vbus超出限制电压，基本Agent必须非优化运行，以提供可支持微网的电压。这种没有通信的真正分散式决策基本Agent运行的启发式指导heuristically-guided爬山方法，使得微网单元仍然能够尝试优化运行，尽管负责它的基本Agent代理只保留局部参数的可见性。
改进的分散式决策的实现基于在通信可用时基本Agent合作和协调的协议，即Agent协议。作为一个具体实施例，所述Agent协议包括：与查询系统的互动；发送信息给另一个基本Agent或一组基本Agent；接收信息的查询；与另一个基本Agent或一组基本Agent谈判时，发送或接收需要的信息。
基本Agent与MAS第一次连接时，它的第一个行动就是使用registerDF()的操作方法在directory facilitator注册其基本的资产信息。在运行过程的任何时刻，基本Agent都可能希望与MAS的另一个基本Agent，，或一组基本Agent进行通信。基本Agent可以使用一个内部维护的目标Agent的记录来正确地定位其即将到来的消息。然而，随着时间的推移，MAS的基本Agent在运行过程中不断进入和离开MAS，基本Agent的内部地址记录将过时。因此，使用checkDF()方法在任意时刻为基本Agent查询目录中感兴趣的特定的Agent类型。以这种方式使用DF以确保MAS通信网络拓扑总是确实完全连接到目前的基本Agent。
如果一个基本Agent希望向一个或多个基本Agent传递信息，可以使用sendInform()方法。使用这种方法的一个例子是在生产Agent正从运行状态改变为热备份的时候，它可能希望将这一信息传递给MAS的每个基本Agent。receiveInform()方法使得基本Agent可以处理传入的信息消息。这些方法与sendQuery()和receiveQuery()方法略有不同。在查询时，基本Agent寻求来自另一个基本Agent或一组基本Agent的具体信息。这直接由sendQuery()方法要求信息并通过receiveQuery()方法处理返回信息的接收。例如当一个负载消费Agent向一个负责不可再生发电单元的基本Agent寻求顶空信息。接收查询的基本Agent将通过调用sendInform()方法来制定包含顶空信息的消息并回应发送给其他基本Agent。通知和查询方法使得基本Agent能够与其他MAS的基本Agent进行交互，寻求或提供超出本地的基本Agent能够提供的信息。
Agent协议的最后一个主要类型使得谈判成为可能。sendNegotiation()和receiveNegotiation()比通知和查询方法更为复杂。对于开发的MAS，有两个主要的谈判周期，合作谈判周期和竞争谈判周期。基本Agent根据其算法，通过制定潜在的建议solicitees Agent列表发起一个谈判周期。根据协商进行谈判，是协作或竞争，在建议被接受或潜在solicitees登记表为空后，谈判周期结束。
合作谈判周期，发生在一个基本Agent通过改变其运行点来改善其目标的完成度时。当这种行为需要与另一个微网单元协调，如微网孤岛运行时的能量分配，一个基本Agent可能会与另一个基本Agent进行谈判。它是通过sendNegotiation()方法制定一个作为建议的消息。
基本Agent N
已知：A0，B0，A1，B1；
创建PROPOSE谈判消息：运行于A0，B0，建议A1，B1；
发送PROPOSE消息给基本Agent M。
其中，基本Agent N是发送方(请求者)，基本Agent M是接收者(被请求者)。PROPOSE消息的内容表明基本Agent N目前运行于功率A0(千瓦)，基本Agent的目标函数对应值为B0。基本Agent N提出建议运行于A1(千瓦)及基本Agent的目标函数对应值B1。一般来说，基本Agent只会提出一个新的运行点(A1)，以得到一个更好的结果(B1>B0)。
接收PROPOSE消息的基本Agent(基本Agent M)根据receiveNegotiation()方法将其作为提议进行处理，流程如下：
基本Agent M
接收基本Agent N的PROPOSE消息；
已知：C0，D0；
寻找C1，C1＝C0+(A1-A0)；
如果C1∈{Pf[k],其中{Pf[k]}是一组离散的组成增量k可行域的运行功率，然后计算D1，否则发送REJECT消息给基本Agent N；
如果(D1-D0)≥0or wi.neg|D1-D0|＜(B1-B0)，；
发送ACCEPT消息给基本Agent N；
如果wi.neg|D1-D0|＜Ti，发送REJECT消息给基本Agent N；
否则发送END NEGOTIATION消息给基本Agent N。
接收这个提议的基本Agent(基本Agent M)根据基于规则的算法处理此消息。
给定基本Agent N提出的功率变化(A1-A0)，基本Agent M验证该变化是否在可行的运行范围内。如果不在，这个提议不可行，需要拒绝，如果它是可行的，基本Agent M评估该提议是否会有利于自己的运行。第一个检查是检查该功率变化是否能带来自身目标函数值的改善(D1>D0)。第二检查评估基本Agent N提出的目标函数值的改进(B1-B0)是否等于或大于基本Agent M预期的加权改进。权重因子(wi.neg，可能每个基本Agent i都不同)是基本Agent M的一个重要的用户定义变量；它权衡了基本Agent本身性能的降低和请求者性能的改进。换句话说，如果wi.neg大于1，基本Agent M不会同意这个提议，除非基本Agent N本身的目标可以产生更好的全网改善。这意味着尽管基本Agent M的性能降低，但整个微网的目标的总体成就得到提高。相反，如果wi.neg小于1，这表明用户希望基本Agent M接受建议，即使基本Agent N更好地运行会导致微网目标的净成就更差。通过这种方式，用户在处理权衡客观成就时能够影响基本Agent的合作行为。当然，如果达不到接受这个提议的标准，那么建议将被拒绝。基本Agent M对基本Agent N的拒绝消息为基本Agent N提供了提交一个新的和不同的建议的机会。然而，在发送拒绝消息之前，需要最后检查评估基本Agent N的提议与一个用户定义的谈判阈值(Ti)。谈判阈值是用来限制谈判继续的程度，如果基本AgentN的提议将引起其性能的严重下降，则谈判终止，没有重新提议的机会。当基本Agent N收到后，终止消息将基本Agent M从可能的被请求者名单中删除。基本Agent N将继续遍历可能的被请求者名单，直到所有被请求者solicitees终止谈判或建议被接受。此刻，基本AgentN的谈判周期就结束了。
竞争性谈判周期，与协作方式略有不同。竞争性谈判发生时，通过谈判会有一个明确的赢家和输家。这种形式的谈判在分配给存储单元的基本Agent中是最常见的。由于存储单元的双重性质，既能供给又能吸收微网的功率，在每一个决策周期分配给存储单元的消费Agent和生产Agent必须争夺调度权。在这种情况下，两个代理之间的交互必须有一个成功者。对于负责存储的基本Agent，决策周期由于一个初始事件重置时，基本Agent可以制定一个sendNegotiation()建议，发起竞争性谈判：
基本Agent M
已知：A1，B1；
创建PROPOSE negotiation消息：提议A1，B1；
发送PROPOSE消息给基本Agent M；
其中，基本Agent N是发送方(请求者)，基本Agent M是接收者(被请求者)。PROPOSE消息的内容表明，基本Agent N提议运行于A1(千瓦)，其基本Agent的目标函数对应值为B1。在这种情况下，前一状态的A和相应的B与谈判并不相关。这是因为一个初始事件改变了双方基本Agent运行的可行域，需要一个完整的环境的重新评估。因此，拟议的行动由进行谈判的双方基本Agent提议的操作是需要比较的唯一运行点。
在竞争周期中，接收提议的基本Agent(基本Agent M)需要计算获胜者的负担。接收PROPOSE消息的基本Agent(基本Agent M)根据receiveNegotiation()方法处理提议：
基本Agent M
接收基本Agent N提出谈判的消息。
已知：C1，D1
如果D1≤B1，向基本Agent N，发送接收消息
否则，向基本Agent N发送拒绝消息
在合作谈判周期中，收到提案的基本Agent(基本Agent M)根据基于规则的算法进行处理。已知agen N提出的提议行动(A1)和相应的目标函数值(B1)，基本Agent M将B1与自己的目标函数值(D1)进行比较。如果认为更好，基本Agent M会通过确定的accept消息通知原请求者(基本Agent N)，同意这个提议。然而，如果基本Agent M决定自己为获胜者，基本Agent N将收到拒绝的消息。在这两种情况下，获胜的基本Agent都会收到一个确认竞争对手基本Agent服从谈判结果的接受消息。一旦接受或拒绝消息发送出去，每个代理的谈判周期就完成了。，对于分配给一个存储资产的消费Agent和生产Agent来说，竞争性谈判周期尤为重要。因此，在每个计算增量期间，有且只有一个基本Agent可以进行存储单元运行操作。一般来说，只有最新的竞争性谈判周期的获胜者才能调度存储单元。
本发明的一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统，通过实现自治的基本Agent在微网信息能见度有限的情况下，通过Agent协议解决复杂的多目标优化问题，使得微网系统作为一个整体在成本、环境、效率、和其他目标等方面得到更好的总体结果。
上述实施例仅用以说明本发明而并非限制本发明所描述的技术方案；因此，尽管本说明书参照上述的各个实施例对本发明已进行了详细的说明，但是，本领域的普通技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或者等同替换；而一切不脱离本发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统，其特征在于，包括有：
至少一个微网单元；
一个主容器，其包括第一基本Agent、聚合电气Agent和包含Agent管理系统与查询系统的Agent平台；所述聚合电气Agent用于根据收集到的微网单元电气信息来计算微网潮流参数，为微网的电路和潮流图提供数据支持；所述第一基本Agent包含于基本Agent的集合，所述基本Agent用于制定决策、谈判和执行微网单元解决方案,其运行时间定义为决策周期，所述决策周期是以不可预知的事件异步启动，且决策周期的完成时间是动态调整的；所述第一基本Agent还包括有分配单元，所述微网单元根据功能划分，并由分配单元配对至少一个类型的第一基本Agent；
至少一个Agent容器，所述各Agent容器包括一个单元电气Agent和至少一个第二基本Agent，所述单元电气Agent绑定一个微网单元，用于将绑定的微网单元的电气信息发送给聚合电气Agent；所述第二基本Agent包含于基本Agent的集合，各第一基本Agent与各Agent容器的第二基本Agent之间，以及各Agent容器的第二基本Agent之间，以Agent协议进行通信；
所述微网单元包括：
发电单元，是有功功率源和/或无功功率源；
负载单元，可消耗有功功率，具有超前或滞后功率因素；
储能单元，用于存储或消耗有功功率；
节点单元，用于测量电气量或物理量的连接点；
所述基本Agent分为如下类型：
生产Agent，其用于：监控微网单元的实际有功/无功功率；监控微网单元可提供的实际有功/无功功率；确定微网单元提供的相对单位功率成本；用于确定瞬时性能指标来指示微网单元实现优化运行的情况；给微网单元传达相关命令；与其他基本Agent进行信息交互和必要的谈判；
消费Agent，其用于：监控微网单元储能或消耗的有功/无功功率；当附加微网单元的需求响应是可控或差异化时，确定有功/无功功率裕度，或升/甩负荷；向微网单元给出启动、关闭、或配置/构型命令MCIRXO；与其他基本Agent进行信息交互和必要的谈判；
观察Agent，其用于：监控微网中的电压/频率水平、断路器位置、油箱的水平等特定参数；与其他基本Agent进行信息交互和必要的谈判。
2.根据权利要求1所述的可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统，其特征在于，所述不可预知的事件包括现货市场价格变化、资源可用性的变化和紧急情况。
3.根据权利要求2所述的可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统，其特征在于，所述决策周期完成时间是基于如下因素动态调整的：计算时间、谈判强度、延迟和执行时间。
4.根据权利要求3所述的可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统，其特征在于，所述Agent协议包括：与查询系统的互动；发送信息给另一个基本Agent或一组基本Agent；接收信息的查询；与另一个基本Agent或一组基本Agent谈判时，发送或接收需要的信息。
5.根据权利要求4所述的可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统，其特征在于，所述基本Agent在制定决策时，首先感测本地决策所需信息，所述信息构成决策空间；再在决策空间中的可行域内搜索最优的解决方案；最后为本地基本Agent的分配单元找到一个特定的运行点。
6.根据权利要求5所述的可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统，其特征在于，所述单元电气Agent与绑定的微网单元共享一个状态模型，根据状态模型所处的状态，单元电气Agent将状态信息发送给基本Agent。
7.根据权利要求6所述的可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统，其特征在于，还包括电气数据交换总线和决策交换总线，电气数据交换总线是用于主容器的聚合电气Agent及各Agent容器的单元电气Agent间交换电气数据信息的通道；决策交换总线是用于主容器的第一基本Agent、各Agent容器的第二基本Agent交互决策信息的通道。
8.根据权利要求7所述的可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统，其特征在于，所述电气数据交换总线、决策交换总线通过TCP/IP或IEEE 802.11无线的网络协议实现信息通信。
CN201510697248.2A 2015-10-22 2015-10-22 一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统 Active CN105376304B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510697248.2A CN105376304B (zh) 2015-10-22 2015-10-22 一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510697248.2A CN105376304B (zh) 2015-10-22 2015-10-22 一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105376304A CN105376304A (zh) 2016-03-02
CN105376304B true CN105376304B (zh) 2019-03-01

Family

ID=55378099

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510697248.2A Active CN105376304B (zh) 2015-10-22 2015-10-22 一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105376304B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10091070B2 (en) * 2016-06-01 2018-10-02 Cisco Technology, Inc. System and method of using a machine learning algorithm to meet SLA requirements
CN109144746B (zh) * 2018-07-19 2022-04-01 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种gft训练系统的消息异步分发系统及方法
CN111025912B (zh) * 2019-12-25 2022-10-28 国网能源研究院有限公司 面向调峰的微电网差异化调度控制系统及其方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101777769A (zh) * 2010-03-24 2010-07-14 上海交通大学 电网的多智能体优化协调控制方法
CN103001225A (zh) * 2012-11-14 2013-03-27 合肥工业大学 基于mas的多微电网能量管理系统仿真方法
WO2015113637A1 (en) * 2014-02-03 2015-08-06 Green Power Technologies, S.L. System and method for the distributed control and management of a microgrid

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101777769A (zh) * 2010-03-24 2010-07-14 上海交通大学 电网的多智能体优化协调控制方法
CN103001225A (zh) * 2012-11-14 2013-03-27 合肥工业大学 基于mas的多微电网能量管理系统仿真方法
WO2015113637A1 (en) * 2014-02-03 2015-08-06 Green Power Technologies, S.L. System and method for the distributed control and management of a microgrid

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Algorithms for distributed decision-making for multi-agent microgrid power management;Colson C M, Nehrir M H;《[C]// Power and Energy Society General Meeting. IEEE》;20111031;第1-6页 *
基于多Agent的微网运行状态监控系统;胡科东;《中国优秀硕士学位论文全文数据库》;20140630;第41-43页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN105376304A (zh) 2016-03-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Coelho et al. Multi-agent systems applied for energy systems integration: State-of-the-art applications and trends in microgrids
Cintuglu et al. Development and application of a real-time testbed for multiagent system interoperability: A case study on hierarchical microgrid control
Saad et al. Game-theoretic methods for the smart grid: An overview of microgrid systems, demand-side management, and smart grid communications
Tazi et al. Multi-agent system for microgrids: design, optimization and performance
Tom et al. Agent negotiation in an iot-fog based power distribution system for demand reduction
CN102801790B (zh) 一种基于iec 61850和多代理方法的微网能量管理系统
CN103870649B (zh) 一种基于分布式智能计算的主动配电网自治化仿真方法
CN105376304B (zh) 一种可用于微网多目标能量管理的改进分散式多代理系统
Logenthiran Multi-agent system for control and management of distributed power systems
EP2251822A1 (en) A method for load balancing in a power system
Radhakrishnan et al. Fuzzy-based multi-agent system for distributed energy management in smart grids
CN106451415A (zh) 一种基于分布式协调方法的微电网电力交易系统
Clark et al. An intelligent cloud resource allocation service
Roche et al. Multi-agent technology for power system control
CN103715771B (zh) 一种自动发电协调控制平台
Qiu et al. Resilience-Oriented Coordination of Networked Microgrids: a Shapley Q-Value Learning Approach
Chen Energy-use Internet and friendly interaction with power grid: A perspective
Santos et al. MARTINE’s real-time local market simulation with a semantically interoperable society of multi-agent systems
Geng et al. Hierarchical scheduling algorithm design of active distribution network based on multi-microgrid system
CN109066661A (zh) 一种售电偏差控制方法和售电控制系统
Obaidat et al. Context-aware middleware architectural framework for intelligent smart grid data management
Morris et al. A plug and play artificial intelligent architecture for smart local energy systems integration
Legha et al. Energy management in multiple micro-grids considering uncertainties of load using hierarchical multi-agent system
Yu et al. Fuzzy tissue-like P systems with promoters and their application in power coordinated control of microgrid
Birje et al. Resource pricing strategy in wireless grid using non-cooperative bargaining game

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant