基于交互算法的多代理虚拟电厂调度优化及风险分析

基于交互算法的多代理虚拟电厂调度优化及风险分析
包含大规模随机机组的虚拟电厂(VPP)在运行过程中，会由于随机机组出力不确定性产生系统运行风险及收益损失风险。针对该问题，文中基于多代理系统(MAS)的分层控制特点，构建了整合条件风险价值(CVaR)的两阶段双层分解(BLDP)模型。选取多目标规划(MOP)模型与文中构建的BLDP模型进行对比，以验证BLDP模型的有效性。结果显示，BLDP模型求解条件下，各VPP既参与电力市场交易又进行相互交易时系统的出力更稳定，具有更高的系统收益，且受风险水平变化的影响也更小。在不同的交易机制下，BLDP模型的求解结果较MOP模型具有更高的系统收益率。当各VPP独立参与电力市场而不进行相互交易时，BLDP模型的求解结果较MOP模型高103%；当VPP同时参与相互交易及电力市场交易时，BLDP模型的求解结果较MOP模型高147%。模拟结果验证了文中构建的BLDP模型在不同风险条件下的可靠性。

标题：
基于交互算法的多代理虚拟电厂调度优化及风险分析
Multi-agent VPP coordinated control optimization and risk analysis based on the interactive algorithm

作者：
刘源，檀勤良，张兴平
LIU Yuan, TAN Qinliang, ZHANG Xingping

关键词：
虚拟电厂(VPP);多代理系统(MAS);电力市场;两阶段双层分解(BLDP)模型;多目标规划(MOP)模型;条件风险价值(CVaR);风险控制
virtual power plant (VPP);multi-agent system (MAS);power market;bi-level decentralized planning (BLDP)model;multi-objective planning (MOP) model;conditional value-at-risk (CVaR);risk control

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