[發明專利]一種基于多智能體的電熱蓄能裝置的供暖控制方法及系統

有效

• 申請號: 201710497187.4
• 申請日: 2017-06-26
• 公開（公告）號: CN109114662B
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 成嶺;金璐;鐘鳴;蔣利民;王偉;于波;屈博;韓慎朝;黃偉;王迎秋;孟珺遐;馬崇;張新鶴;盧欣
• 申請（專利權）人: 中國電力科學研究院;國網天津市電力公司;國家電網公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;F24D19/10
• 代理公司: 北京安博達知識產權代理有限公司 11271
• 代理人: 徐國文

1.一種基于多智能體的電熱蓄能裝置的供暖控制方法，其特征在于，所述控制方法包括以下步驟：

步驟1：分析電熱蓄能裝置的特性，建立供熱量模型、用電負荷需求模型和蓄熱量模型；

步驟2：提出多智能體的電熱蓄能裝置控制模型；

步驟3：根據所述供熱量模型、用電負荷需求模型和蓄熱量模型構建電熱蓄能裝置的約束條件，根據所述多智能體的電熱蓄能裝置控制模型構建單一電熱蓄能裝置智能體的目標函數；

步驟4：根據所述電熱蓄能裝置的約束條件和所述單一電熱蓄能裝置智能體的目標函數對多智能體的電熱蓄能裝置的供暖控制進行優化；

其中，所述步驟2的提出多智能體的電熱蓄能裝置的控制模型包括，根據多智能體系統，對電熱蓄能裝置的調度管理系統進行智能化設計，并組成多智能體的電熱蓄能裝置控制模型；

相應的，所述多智能體的電熱蓄能裝置控制模型包括：電網智能體GA、地區智能體RA、小區智能體SA和電熱蓄能裝置智能體EA；所述GA、RA、SA和EA由EA進行預約并上傳，由SA進行整合，由RA與EA協同進行計算優化，由GA進行調整，最后協同制定出一個控制策略；

相應的，所述步驟4多智能體的電熱蓄能裝置的供暖控制進行優化包括：

4-1、首先初始化電熱蓄能裝置的相關參數；

4-2、初始化迭代參數；

4-3、根據時間段數進行迭代，將電熱蓄能裝置按照接入的時間分配到各個時段；

4-4、計算出適合自身的蓄熱和供熱時段；

4-5、計算疊加當前電熱蓄能裝置供熱負荷之后的總負荷L_j,r并和調度中心的最大負荷L_j,max進行比較，若L_j,r＜L_j,max，則生產該電熱蓄能裝置的蓄熱計劃并更新調度的負荷信息，反之則退出循環；

4-6、按時段循環迭代至T＝24，隨時間的推進依次獲取1天內每個電熱蓄能裝置的蓄熱計劃；

所述步驟4-1的相關參數包括電熱蓄能裝置的數量、夜間低谷時段的開始時間、結束時間和功率上下限制參數。

2.如權利要求1所述的電熱蓄能裝置的供暖控制方法，其特征在于，所述步驟1的供熱量模型如下式所示：

式中：P_{hd_t}：t時刻電熱蓄能裝置的供熱負荷；n：單一電熱蓄能裝置供熱范圍內的建筑物個數；q_m：第m個建筑物的單位面積的散熱指標；S_m：第m個建筑物的表面積；T_{inside_t}：t時刻供熱建筑物的室內溫度；T_{outside_t}：t時刻供熱建筑物的室外溫度。

3.如權利要求1所述的電熱蓄能裝置的供暖控制方法，其特征在于，所述步驟1的用電負荷需求模型的建立包括：電熱蓄能裝置低谷時段的用電負荷需求應滿足的條件如下式所示:

式中：P_{hd_t}：t時刻電熱蓄能裝置的供熱負荷；夜間低谷時段t時段電熱蓄能裝置的用電負荷；P_{hd_max}：電熱蓄能裝置的最大功率；ΔP_{nd_t}：電熱蓄能裝置在非低谷時段蓄熱時的熱量損失功率；t_{d_s}、t_{d_e}、t_nd：分別為夜間低谷時段的開始時間、結束時間和非低谷時段的結束時間。

4.如權利要求1所述的電熱蓄能裝置的供暖控制方法，其特征在于，所述步驟1的蓄熱量模型如下式所示：

式中：Q_{hd_t}：電熱蓄能裝置在t時刻的蓄熱量；夜間低谷時段t時段電熱蓄能裝置的用電負荷；P_{hd_t}：t時刻電熱蓄能裝置的供熱負荷。

5.如權利要求1所述的電熱蓄能裝置的供暖控制方法，其特征在于，所述步驟3中約束條件包括：功率約束、蓄熱量約束和功率波動約束。