微电网群分层调控技术

　　第1章微电网概述001
　　1.1微电网001
　　1.1.1微电网定义001
　　1.1.2分布式电源002
　　1.1.3储能系统004
　　1.1.4微电网的保护系统006
　　1.1.5微电网的能量管理系统008
　　1.1.6微电网容量及电压等级008
　　1.1.7微电网的运行模式009
　　1.2多能互补的微电网012
　　1.2.1典型分布式能源微电网012
　　1.2.2多能互补微电网的关键技术020
　　1.2.3多能互补微电网的研究现状023
　　1.3微电网的结构以及主要技术研究现状026
　　1.3.1交流微电网027
　　1.3.2直流微电网030
　　1.3.3交直流微电网034
　　1.3.4微电网架构的设计038
　　1.4微电网群的分层调控研究现状038
　　1.4.1微电网的控制结构038
　　1.4.2微电网的分层控制039
　　1.4.3微电网的调控技术040
　　1.4.4微电网的分布式协同控制042
　　1.5微电网国内外技术应用044
　　1.5.1国外微电网技术应用案例044
　　1.5.2国内微电网技术应用案例050
　　参考文献053第2章微电网信息采集和数据处理技术057
　　2.1微电网物理信息建模057
　　2.1.1物理信息融合系统概述057
　　2.1.2微电网物理信息融合建模方法059
　　2.1.3分布式发电模块CPS建模064
　　2.1.4微电网CPS建模077
　　2.1.5微电网CPS模型仿真083
　　2.2微电网用能行为分析技术097
　　2.2.1用电信息采集、聚合与特征提取098
　　2.2.2用电行为模式识别100
　　2.2.3基于用能行为理解的关联因素分析101
　　2.3基于云边计算的数据处理技术105
　　2.3.1云计算106
　　2.3.2边缘计算109
　　2.3.3基于云边计算的数据处理技术110
　　2.4微电网多时间尺度预测技术113
　　2.4.1负荷预测113
　　2.4.2可再生能源发电区间预测120
　　2.4.3可再生能源出力超短期预测127
　　参考文献129第3章微电网控制技术133
　　3.1微电网经典控制架构133
　　3.1.1直流微电网控制架构134
　　3.1.2交流微电网控制架构139
　　3.2微电网控制器控制方法141
　　3.2.1微电网控制策略141
　　3.2.2微电网元件控制器设计147
　　3.3基于分布式人工智能（多代理系统）的控制框架153
　　3.3.1多智能体的概念153
　　3.3.2多智能体概念图与BDI模型154
　　3.3.3基于多智能体的分层控制结构156
　　3.3.4多智能体技术的应用举例158
　　3.4基于协同论的一致性控制技术164
　　3.4.1自动发电控制AGC概要164
　　3.4.2多智能体一致性算法研究现状165
　　3.4.3基于等微增率的一致性算法166
　　3.4.4基于多智能体一致性的下垂控制策略168
　　3.4.5基于多智能体的电压频率一致性多级协同控制策略173
　　参考文献174第4章微电网分层控制实践176
　　4.1基于JADE平台的多代理控制技术176
　　4.1.1JADE简介176
　　4.1.2FIPA标准简介177
　　4.1.3JADE结构178
　　4.1.4JADE配置与主要的包179
　　4.1.5Agent的创建和启动180
　　4.1.6Agent通信语言ACL的应用181
　　4.2基于多能互补的协调控制方案182
　　4.2.1多能互补与能源互联网182
　　4.2.2能源互联网的特点183
　　4.2.3能源路由器、转换器和集线器184
　　4.3多能互补微电网协调控制器185
　　4.3.1基于能源集线器的多能互补分层协同控制186
　　4.3.2协调控制器结构192
　　4.3.3协调控制器功能设计194
　　4.4区域协调控制器研发198
　　4.4.1元件代理模块199
　　4.4.2微电网代理模块199
　　4.4.3上级电网代理模块200
　　4.4.4不同代理模块的通信方式200
　　4.4.5代理模块的研发与应用200
　　4.4.6协调控制器的研发实例202
　　参考文献208第5章微电网日前分层调控技术209
　　5.1微电网分层调控架构与特性210
　　5.1.1基于多代理系统的分层架构211
　　5.1.2基于主从博弈的区域能源互联网分布式能量管理框架214
　　5.2通信模式222
　　5.2.1基于多代理系统的分层通信架构223
　　5.2.2基于能源细胞组织架构的区域能源网通信模式225
　　5.2.3基于一致性协同的通信模式227
　　5.3日前分层调控策略228
　　5.3.1微网层与配网层的多目标控制策略228
　　5.3.2微网微网层控制运行策略234
　　5.3.3微网用户层运行控制策略246
　　5.4案例分析及仿真259
　　5.4.1欧洲典型微网结构与改进IEEE33节点系统259
　　5.4.2某地区微能源网拓扑结构263
　　参考文献276第6章微电网自适应调整技术278
　　6.1微电网内部设备快速通信模式279
　　6.1.1通信模式279
　　6.1.2微电网有线通信架构281
　　6.1.3微电网无线通信架构282
　　6.2微电网滚动优化策略283
　　6.2.1基于多智能体一致性的微电网电压/频率控制283
　　6.2.2基于自适应下垂控制的微电网分布式经济控制295
　　6.2.3基于自律分散控制的多区域日内滚动优化调度策略304
　　6.3微电网实时调整策略312
　　6.3.1基于多智能体一致性的微电网分层实时优化312
　　6.3.2双层博弈实时优化调整策略326
　　参考文献338第7章微电网群分布式协同调度341
　　7.1微电网群的架构341
　　7.1.1微电网分层架构342
　　7.1.2多能互补微电网分层架构343
　　7.2微电网群的运行模式347
　　7.2.1多微网的动态合作博弈模型347
　　7.2.2多微网系统双层博弈模型347
　　7.2.3群微网与配电网双层演化博弈决策349
　　7.3微电网群分布式协同调度策略359
　　7.3.1基于多代理的群微网分层调控框架359
　　7.3.2基于多代理的分布式调度设计361
　　7.3.3基于多代理设计的算例验证364
　　7.3.4结论369
　　7.4微电网群分布式需求响应策略369
　　7.4.1分布式需求响应框架设计370
　　7.4.2需求响应建模和模型在线辨识371
　　7.4.3基于多代理系的分布式需求响应分层优化设计373
　　7.4.4考虑全局预设约束的分布式通信和算法375
　　7.4.5算例分析378
　　7.4.6结论384
　　参考文献384第8章虚拟电厂的优化运行388
　　8.1虚拟电厂的定义388
　　8.1.1虚拟电厂的组分和类别389
　　8.1.2虚拟电厂的功能特征391
　　8.1.3虚拟电厂与微电网的联系394
　　8.2虚拟电厂关键技术395
　　8.2.1多代理技术395
　　8.2.2区块链技术401
　　8.2.3物联网技术405
　　8.3虚拟电厂集成优化运行408
　　8.3.1博弈论与市场规则408
　　8.3.2虚拟电厂的市场模式414
　　8.3.3基于主从博弈模型的运行策略417
　　8.3.4基于纳什谈判模型的运行策略420
　　参考文献425第9章微电网群的市场交易策略429
　　9.1微电网群市场分析的现状429
　　9.1.1考虑配电系统微电网联盟合作运营框架429
　　9.1.2微电网群经济行为决策432
　　9.1.3多代理系统在微电网群电力市场中的应用434
　　9.1.4基于虚拟电厂的微电网群运行交易模式436
　　9.2微电网群竞争报价策略439
　　9.2.1非合作博弈模型439
　　9.2.2基于需求响应的虚拟电厂市场竞价策略440
　　9.2.3考虑多能互补的多主体双层博弈方式446
　　9.3合作博弈竞价模式453
　　9.3.1合作博弈模型概述453
　　9.3.2基于合作博弈的多虚拟电厂交易方式455
　　参考文献457第10章未来微电网调控技术的展望460
　　10.1数据驱动和人工智能技术460
　　10.1.1数据驱动在微电网中的应用461
　　10.1.2人工智能在微电网中的应用468
　　10.2微电网数字孪生与平行系统470
　　10.2.1微电网数字孪生470
　　10.2.2平行系统471
　　参考文献472索引477

　　吕天光，山东大学教授、博导，哈佛大学博士后、客座研究员，担任多个国际期刊编委。研究方向包括可再生能源并网优化、多微网系统运行与控制等。出版专著1部，发表论文50余篇，授权发明专利5项。曾获中国电力科技创新奖一等奖、中国电力建设企业协会科学技术进步奖二等奖。主持包括中国科协青年人才托举工程在内的多项国家/省部级纵向课题和国家电网横向课题。艾芊，上海交通大学电气系长聘教授、博士生导师，IEEE高级会员。主要从事可再生能源发电、微电网运行和控制等方面的研究。先后主持或参与了可再生能源相关科研项目数十项，在多微网分层调控、微电网规划设计等方面取得了一系列创新性科技成果，发表论文300余篇，其中SCI/EI论文160篇，授权发明专利13项，出版《分布式发电与智能电网》、《现代电力系统辨识人工智能方法》等7部著作。

　　本书介绍了目前能源互联网的几种架构和运行形态，探讨了能源互联网中多网络之间交互的物理模型，并提出了能源互联网信息和物理模型的研究方向。在此基础上提出细胞-组织（Cell-Tissue）视角下的能源互联网形态架构及其特征，并对微网群分布式调控进行了详细的研究。