МУЛЬТИАГЕНТНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМОЙ

Отмечается, что основной тенденцией современной энергетики является использование интеллектуальных энергосистем, отвечающие современным требованиям в области энергоэффективности и надежности. Достижение этих требований возможно в случае использования технологий системы хранения электроэнергии, двухстороннего обмена электроэнергией, возобновляемых источников и др. Новые технологии являются основой распределенных энергосистем, которые за счет резервирования позволяют обеспечить энергией не только собственные нужды, но и отдавать излишки обратно в первичную сеть. Важное место в этом процессе занимают алгоритмы управления. Данная работа посвящена управлению распределенной энергосистемой с помощью мультиагентного подхода, являющегося альтернативой традиционному управлению всеми процессами в системе с помощью одного центрального процессора. Предлагаемый подход обеспечивает взаимодействие между всеми объектами распределенной системы, преобразуя их в абстрактные интеллектуальные узлы-агенты, обладающие некоторой степенью свободы в принятии решений по распределению электроэнергии. Объектами в распределенной энергосистеме могут являться различные источники энергии, в том числе использующие возобновляемые ресурсы, накопители электроэнергии, а также различные виды устройств, являющихся нагрузками по отношению к энергосети. В предлагаемом исследовании разрабатываются алгоритмы работы мультиагентной системы. Для моделирования взаимодействия между агентами системы распределенной электроэнергии используются платформа JADE (Java Agent Development Environment) и программный пакет MATLAB / Simulink, в котором реализована математическая модель энергосистемы. В рамках основной задачи мультиагентной системы моделируется реакция на возникающие в ней события. Показано, что в случае, когда генерируемая в системе мощность меньше требуемой, нагрузки с наименьшими приоритетами начинают последовательно отключаться до тех пор, пока генерируемая альтернативными источниками мощность не превысит мощность, потребляемую нагрузками. В дальнейшем для прототипирования разрабатываемой системы и проверки алгоритмов используются Raspberry Pi - одноплатные компьютеры, построенные на основе контроллера BCM2837B0 с большим набором портов ввода-вывода и ряда интерфейсов для коммуникации.

электроснабжение, распределенная энергосистема, мульти-агентная система, система реального времени

1. Бердников Р. Н. Основные положения концепции интеллектуальной электроэнергетической системы России с активно-адаптивной сетью / Р. Н. Бердников, Ю. А. Дементьев, Ю. И. Моржин, Ю. Г. Шакарян // Энергия Единой сети. - 2012. - № 4 (4). - С. 4-11.

2. Moharm K. State of the art in big data applications in microgrid: a review / K. Moharm // Advanced Engineering Informatics. - 2019. - Vol. 42. - Pp. 100945. DOI: 10.1016/j.aei.2019.100945.

3. Международная морская организация (ИМО) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.imo.org (дата обращения: 13.09.2020).

4. Глущенко П. В. Активно-адаптивные электросети: интеллектуальный мультиагентный диагностико-прогнозирующий комплекс и интеллектуальный алгоритм мультиагента решений диагностического мониторинга / П. В. Глущенко // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. - 2014. - № 8 (68). - С. 1.

5. Malik F. H. A review: Agents in smart grids / F. H. Malik, M. Lehtonen // Electric Power Systems Research. - 2016. - Vol. 131. - Pp. 71-79. DOI: 10.1016/j.epsr.2015.10.004.

6. Stone P. Multiagent systems: A survey from a machine learning perspective / P. Stone, M. Veloso // Autonomous Robots. - 2000. - Vol. 8. - Is. 3. - Pp. 345-383. DOI: 10.1023/A:1008942012299.

7. Roche R. Multi-agent systems for grid energy management: A short review / R. Robin, B. Blunier, A. Miraoui, V. Hilaire, A. Koukam // IECON 2010-36th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society. - IEEE, 2010. - Pp. 3341-3346. DOI: 10.1109/IECON.2010.5675295.

8. Kiran P. Multi-agent based systems on micro grid - а review / P. Kiran, K. R. M. V. Chandrakala, T. N. P. Nambiar // 2017 international conference on intelligent computing and control (I2C2). - IEEE, 2017. - Pp. 1-6. DOI: 10.1109/I2C2.2017.8321880.

9. Morstyn T. Control strategies for microgrids with distributed energy storage systems: An overview / T. Morstyn, B. Hredzak, V. G. Agelidis // IEEE Transactions on Smart Grid. - 2016. - Vol. 9. - Is. 4. - Pp. 3652-3666. DOI: 10.1109/TSG.2016.2637958.

10. Poggi A. Extending JADE for agent grid applications / A. Poggi, M. Tomaiuolo, P. Turci // 13th IEEE International Workshops on Enabling Technologies: Infrastructure for Collaborative Enterprises. - IEEE, 2004. - Pp. 352-357. DOI: 10.1109/ENABL.2004.30.

11. Bellifemine F. L. Developing multi-agent systems with JADE / F. L. Bellifemine, G. Caire, D. Greenwood. - John Wiley & Sons, 2007. - Vol. 7. - 300 p.

12. Upton E. Raspberry Pi User Guide / E. Upton, G. Halfacree. - 4th Edition. - Chichester: Wiley, 2016. - 320 p.