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基于MAS的多微电网能量管理系统仿真方法，其特征是：将多微电网能量管理系统划分为本地管理层、微电网管理层和微电网协调管理层三个不同的层次；所述本地管理层用于管理微电网中的微电源使其按已有计划正常工作，实时满足供需平衡，维持频率稳定；所述微电网管理层通过微电源的协调控制，孤网运行时减少微电网电压及频率偏差幅度，并网运行时减少公共电网耦合节点的交换功率与计划值的偏差，并且实现微网内的经济调度，提高可再生能源在微电网中的利用比例及充分利用发电中产生的热能；所述微电网协调管理层通过整个微电网控制，完成多个微电网间的协作目标或大电网的控制目标，并且在微电网故障时切换微电网运行，协调微电网内各个微电源使微电网过渡平稳；所述本地管理层、微电网管理层和微电网协调管理层三个不同层次上具备的各种能量管理功能采用不同类型的Agent来建立多微电网能量管理系统仿真模型，所述本地管理层、微电网管理层和微电网协调管理层上的Agent的角色和功能定义如下：1)本地管理层，其设有单元模型Agent、状态Agent、本地控制Agent和通讯Agent：a)、所述单元模型Agent，其包含但不限于如下微电源的能量计算模型：光伏电站输出功率计算模型，风力发电系机组输出功率计算模型，燃料电池输出功率计算模型，蓄电池输出功率及荷电状态计算模型，燃气轮机输出功率计算模型，负载功率计算模型；所述能量计算模型为微电网能量管理系统提供微电网动态运行的数字仿真计算数据；b)、所述状态Agent，其实时监控本地设备的状态，包括微电网发电设备的输出功率、输出电压和输出频率以及分布式发电单元、储能单元或负载单元所连接微电网母线的电流、电压和频率的信息，所述状态Agent一方面将这些信息显示出来，另一方面将这些信息传递给所述本地控制Agent；c)、所述本地控制Agent，其根据微电网管理层的决策指令以及所述状态Agent提供的本地设备的状态，按照所设计的微电网控制器算法，实现对分布式发电单元、储能单元的有功、无功功率进行管理，对负荷实现相应的需求侧管理，并且在线路出现故障时，对本地设备进行保护动作；所述本地设备为连接至微电网电气网络不同节点的微电源、接触器、断路器以及负荷单元；所述微电源包含光伏发电系统，风力发电系统，燃料电池，微型燃气轮机和蓄电池；d)、所述通讯Agent，其负责与本地管理层中各本地控制Agent之间以及各本地控制Agent与微电网管理层的Agent之间的信息交换；2) 微电网管理层，其设有微电网数据采集SCADA Agent、协调控制Agent、经济优化调度Agent、潮流分析Agent、能量预测 Agent 和历史故障分析Agent：a)、所述SCADA Agent，其通过远端数据采集单元（RTU）收集微电网内设备的状态和运行数据，同时向低层控制单元定向下发来自微电网中央控制器的设定控制命令，对微电网中的设备的实时运行状态进行监控；b)、所述协调控制Agent，其根据SCADA Agent获得的微电网实时运行状态数据修改本地各设备的发电计划，通过设定微电网中可调度设备的功率和电压运行的参考点，使微电网频率稳定，功率平衡以达到微电网内自动发电协调协调控制的目的，并且实现微电网整体效益最大，微电网网损最低的微电网管理目标；c)、所述经济调度 Agent，其根据潮流的优化和经济性原则，对可再生能源的超短期预测以及微电网中发电设备的投标信息，应用多因子评价方法基础上的合同网协调、市场竞标机制和粒子群算法，制定微电网内的各发电单元未来24小时的经济协调调度计划，对微电网的运行进行经济性优化；d)、所述潮流分析 Agent，其根据SCADA Agent收集的数据和对网络拓扑的分析，对微电网内的潮流进行计算分析，并且对微电网中的潮流进行优化，以减少线路上的损耗，在保证整个微电网的稳定性的同时，使其经济性达到最优；e)、所述能量预测 Agent，其根据发电的历史数据和天气预测数据对可再生能源发电的电站进行能量的超短期预测；并从实时数据库和历史数据库中分析数据，利用强化学习算法，不断地对自己的预测值进行优化；f)、所述历史故障分析 Agent，其对整个微电网运行中出现的故障进行分析，避免下一次控制器又采取相同的命令引发故障；3) 微电网协调管理层，其设有静态开关Agent和微电网运行Agent：a)、静态开关Agent，其监测微电网与区域电网联络接口的状态，当区域电网发生故障或者恢复故障时，切换微电网的运行状态；b)、微电网运行Agent，其代表系统运行层协调微电网之间或微电网与区域电网之间的协作，将微电网作为一个统一个体参加区域电网的电力市场调度，并根据自身发电能力的大小和区域电力市场价格决定下一阶段的总体策略。 |
