Мультиагентная система управления установками распределённой генерации

В настоящее время осуществляется переход электроэнергетики на новую технологическую платформу, которая основывается на концепции интеллектуальных электрических сетей (smart grid). Важными элементами таких сетей являются установки распределённой генерации, в том числе реализованные на основе возобновляемых источников энергии. Централизованная система управления многочисленными установками распределённой генерации становится неэффективной из-за необходимости передачи больших потоков информации в центр для принятия решения. Повышение эффективности управления возможно путем использования периферийных систем, реализованных на основе агентного подхода. В статье предложена структура мультиагентной системы управления (МАСУ) мощностью установок распределённой генерации, реализованных на основе турбогенераторов. Описаны основные функции агентов, образующих диалоговую сеть. Приведена система дифференциальных уравнений, описывающих процессы в системе электроснабжения с установками распределенной генерации. В среде имитационного моделирования AnyLogic разработана модель предлагаемой МАСУ. Результаты моделирования показали положительные эффекты, достигаемые при наличии МАСУ, продемонстрировали адаптивность системы к изменяющимся условиям и применимость мультиагентных технологий при создании активно-адаптивных сетей интеллектуальных систем электроснабжения.

интеллектуальные системы электроснабжения, мультиагентная система управления, установки распределённой генерации, моделирование

1. Витол Э.А. Интеллектуализация техники - главный вектор современной эволюции // Философия и космология. 2013. С. 65-92.

2. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. М.:МГТУ, 2003. 348 с.

3. Концепция интеллектуальной электроэнергетической системы России с активно-адаптивной сетью / под ред.: Фортова В.Е. и Макарова А.А. М.: ОАО «НТЦ ФСК ЕЭС», 2012. 235 с.

4. Моржин Ю.И., Шакарян Ю.Г., Кучеров Ю.Н., Воропай Н.И., Васильев С.Н., Ядыкин И.Б. Smart Grid Concept for Unified National Electrical Network of Russia / CD. Preprints of proceedings of IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe 2011, Manchester Dec. 5-7 2011. Manchester, GB: IEEE, The University of Manchester, 2011. Panel session 5D. С. 1-5.

5. Закарюкин В.П., Крюков А.В, Черепанов А.В. Интеллектуальные технологии управления качеством электроэнергии. Иркутск: ИрГУПС, 2015. 218 с.

6. Bernd M. Buchholz, Zbigniew A. Styczynski. Smart Grids - Fundamentals and Technologies in Electricity Networks // Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2014. 396 с.

7. Булатов Ю.Н., Игнатьев И.В. Программный комплекс для идентификации электроэнергетических систем и оптимизации коэффициентов стабилизации автоматических регуляторов возбуждения // Системы. Методы. Технологии. № 4(8). 2010. С. 106-113.

8. Булатов Ю.Н., Игнатьев И.В., Попик В.А. Влияние согласованной настройки систем АРВ и АРЧВ генераторов электростанций на устойчивость электроэнергетических систем // Системы. Методы. Технологии. № 2(10). 2011. С. 85-90.

9. Булатов Ю.Н., Крюков А.В., Чан Зюй Хынг. Автоматические регуляторы для установок распределенной генерации // Системы. Методы. Технологии. №3 (23). 2014. С. 108-116.

10. Булатов Ю.Н., Крюков А.В., Чан Зюй Хынг. Согласованная настройка регуляторов установок распределенной генерации, работающих в системе электроснабжения железной дороги // Системы. Методы. Технологии. 2015. № 1(25). С. 94-102.

11. Булатов Ю.Н. Методика согласованной настройки автоматических регуляторов возбуждения и частоты вращения генераторов электростанций: дис.. канд. техн. наук: 05.13.06; [место защиты: Иркутский государственный университет путей сообщения]. Иркутск, 2012. 163 с.

12. Булатов Ю.Н., Игнатьев И.В. Оптимизация коэффициентов регулирования системы АРЧМ с использованием генетического алгоритма // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2009. №1(21). С. 150-153.

13. Булатов Ю.Н., Попик В.А. Решение оптимизационных задач электроэнергетики с помощью адаптивного генетического алгоритма // Труды Братского государственного университета: Сер.: Естественные и инженерные науки - развитию регионов Сибири. Т.2. Братск: Изд-во БрГУ, 2012. С. 94-99.

14. Булатов Ю.Н., Приходько М.А., Игнатьев И.В. Разработка блока автонастройки АРЧМ на основе нечёткой логики // Системы. Методы. Технологии. № 2(6). 2010. С.91-95.

15. Приходько М.А., Булатов Ю.Н., Игнатьев И.В. Адаптивный блок согласованной настройки автоматических регуляторов возбуждения и частоты вращения генераторов электростанций // Труды Братского государственного университета: Сер.: Естественные и инженерные науки - развитию регионов Сибири. Т.1. Братск: Изд-во БрГУ, 2014. С. 265-269.

16. Инструмент имитационного моделирования AnyLogic [Электронный ресурс]: сайт AnyLogic / URL // http://www.anylogic.ru/ (дата обращения 07.12.2015).