分布式多能微网群协同频率控制：基于AI的AGC算法研究

随着全球对可持续能源的关注和环保需求的增长，分布式多区域多能微网群成为未来电力系统的重要组成部分。这些系统整合了风能、太阳能、储能设备等多种能源，旨在提高能源利用效率和减少碳排放，但同时也带来了新的技术挑战，如随机扰动、频率稳定性的维持等。针对这些挑战，本文聚焦于分布式多区域多能微网群的自动发电控制（Automatic Generation Control, AGC）算法研究。 传统的AGC控制方法主要包括解析式控制和机器学习方法。例如，PID控制是解析式控制的典型代表，如文献[7]利用灰狼优化算法优化分数阶PID控制器参数，解决网络化延迟互联电网的负荷频率控制问题。而社会学习自适应细菌觅食算法也被用于设计最优控制器，如文献[8]中的PI/PID控制器设计。还有文献[9]通过随机帝国竞争算法实现级联模糊分数阶CFFOPI-FOPID控制器，以应对AGC中的复杂问题。 然而，面对电力系统中区域间互动的灵活性增强和协同控制需求，传统的单一区域控制方法显得局限。人工智能，特别是强化学习，正在被引入AGC。强化学习如Q学习在微电网下垂控制参数整定方面展现了优势，如文献[11]的改进极限Q学习算法，它实现了频率调节与经济调度的协同优化。文献[12]提出多步R($\lambda$)算法应用于孤岛模式下的微电网AGC，增强了智能发电控制和频率调整能力。 然而，这些工作大多集中在单区域或单智能体的控制上，缺乏多区域的协同效应，这在分布式综合能源系统中显得不足。多智能体强化学习为解决这一问题提供了新的可能。通过模拟多个独立决策的智能体，每个智能体根据自己的状态和与其他智能体的交互学习最优策略，可以实现分布式多区域的协调控制，更符合综合能源系统的发展趋势。多智能体强化学习方法有望在动态、复杂的电力环境中，提升微网群的响应速度、效率和稳定性，推动现代电力系统的高效、绿色运营。未来的研究将着重于如何设计和实施有效的多智能体算法，以适应分布式多区域多能微网群的协同AGC需求。