【完美复现】基于多智能体系统一致性算法的电力系统分布式经济调度策略附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本论文聚焦电力系统分布式经济调度问题，提出基于多智能体系统一致性算法的调度策略。通过分析多智能体系统和一致性算法原理，构建适用于电力系统的分布式经济调度模型，详细阐述基于一致性算法的分布式经济调度策略实现过程。经仿真案例验证，该策略能在各智能体仅依赖局部信息的情况下，快速实现电力系统的经济调度，有效降低发电成本，提高系统运行的经济性和可靠性，为电力系统智能化运行提供了新的技术路径。

关键词

多智能体系统；一致性算法；电力系统；分布式经济调度；发电成本

一、引言

1.1 研究背景

随着电力系统规模不断扩大、结构日益复杂，传统的集中式经济调度方式逐渐暴露出诸多问题 。集中式调度依赖于中央控制器收集系统中所有机组的信息进行统一决策，存在通信负担重、系统可靠性低、隐私保护难等缺陷 。同时，分布式电源、储能装置的大量接入，使得电力系统的运行特性更加复杂多变，对调度策略的灵活性和适应性提出了更高要求 。

多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）通过多个智能体之间的协作与交互实现复杂任务，具有分布式、自主性、灵活性等特点 。一致性算法作为多智能体系统中的核心算法，能够使多个智能体在仅依赖局部信息交互的情况下，实现状态或决策的一致 。将多智能体系统一致性算法应用于电力系统分布式经济调度，为解决传统调度方式的弊端、适应电力系统新发展提供了新的思路。

1.2 研究现状

国内外学者针对电力系统分布式经济调度开展了大量研究 。部分研究采用博弈论、分布式优化等方法设计调度策略，但这些方法在信息交互效率、算法收敛速度等方面存在不足 。近年来，基于多智能体系统的分布式经济调度研究逐渐成为热点，一些学者尝试将一致性算法引入其中 。然而，现有研究在算法的优化改进、对复杂电力系统场景的适应性以及与实际工程的结合等方面仍有提升空间 。

1.3 研究目的与意义

本研究旨在提出一种基于多智能体系统一致性算法的电力系统分布式经济调度策略，实现各发电单元在分布式环境下的协同优化调度，降低系统发电成本，提高电力系统运行的经济性和可靠性 。研究成果将为电力系统的智能化、分布式运行提供理论支持和技术方案，对推动电力系统可持续发展、提升能源利用效率具有重要意义。

二、多智能体系统与一致性算法原理

2.1 多智能体系统概述

多智能体系统由多个具有自主决策能力的智能体组成，每个智能体能够感知环境信息、自主决策并与其他智能体进行信息交互和协作 。在电力系统中，可将各个发电单元（如火力发电机组、风力发电机组、光伏电站等）、储能装置、负荷中心等视为智能体 。这些智能体通过通信网络相互连接，根据自身目标和局部信息，与相邻智能体进行信息交互和协同，共同完成电力系统的经济调度任务 。

2.2 一致性算法原理

一致性算法的目标是使多智能体系统中的所有智能体在某种状态或决策上达成一致 。常见的一致性算法基于图论理论，将多智能体系统抽象为一个图，图中的节点代表智能体，边代表智能体之间的通信连接 。智能体通过与相邻智能体交换信息，并根据一定的更新规则调整自身状态，逐步实现与其他智能体的状态一致 。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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