多区域互联分布式潮流算法：基于多智能体系统

"该文章提出了一种基于多智能体系统的多区域互联分布式潮流算法，旨在解决多区域间潮流计算的数据共享和隐私问题。通过采用多智能体系统框架，实现了数据保护下的各级智能体协调互动。具体实施中，算法基于主网和区域管理的两级多智能体结构，利用改进的迭代投影搜索法构建内外层双重迭代算法，减少通信中的非重要信息交换，促进区域内部的快速指数收敛。通过6节点、30节点和118节点系统的测试，证明了算法的有效性和可扩展性。" 在电力系统中，潮流计算是核心的计算任务，它涉及故障分析、稳定研究、优化策略以及运行方式调整等多个方面。随着区域间电网互联的增强，多区域协同工作变得至关重要，但这也带来了数据共享和隐私保护的挑战。传统的集中式潮流计算方法在处理多区域互联或大型电力系统时面临计算量大、耗时长、数据隐私等问题。 为了解决这些问题，文章提出了基于多智能体系统（MAS）的分布式潮流算法。MAS是一种分布式计算模型，允许各个智能体在保护自身数据隐私的同时进行有效的协作。在该框架下，多区域被划分为不同的智能体，每个智能体负责其区域内的潮流计算，并通过有限的信息交流来协调整个系统的运行。 算法的核心在于主网和区域管理的两级多智能体结构。外层管理智能体负责区域间的协调，而内层管理智能体则处理区域内的潮流计算。通过改进的迭代投影搜索法，算法实现了内外层的双重迭代，减少了需要通信的信息量，仅交换少量非关键数据，确保了计算效率和指数级的快速收敛。 实验部分，研究人员使用6节点、30节点和118节点的电力系统作为测试平台，对比了提出的分布式算法与集中式算法的性能。结果表明，新算法不仅在计算效率和收敛速度上表现出色，而且在保护数据隐私方面具有显著优势，进一步验证了其在多区域互联电力系统的适用性和扩展性。 这种基于多智能体系统的分布式潮流算法为解决多区域互联电力系统的计算问题提供了一种创新且实用的解决方案，有助于推动电力系统的高效、安全和隐私保护。