Обзор современных подходов к построению систем мультиагентного управления микросетями

46

ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЕ

Обзор современных подходов 
к построению систем мультиагентного 
управления микросетями

УДК

 621.311.1

Децентрализация

генерирующих

мощностей

с

массовым

внедрением

разнородных

рас

-

пределенных

источников

энергии

 (

РИЭ

) 

требует

создания

микросетей

и

систем

управ

-

ления

ими

для

обеспечения

максимальной

эффективности

их

работы

и

надежности

электроснабжения

потребителей

. 

В

статье

представлено

описание

задач

и

целей

, 

реша

-

емых

системами

управления

в

микросетях

, 

сформулирована

общая

постановка

задачи

управления

, 

рассмотрены

типовые

архитектуры

систем

управления

и

основные

виды

коммуникационных

топологий

. 

Приведены

основные

положения

стандартов

по

системам

мультиагентного

управления

, 

а

также

перспективные

направления

развития

методов

распределенного

оптимального

управления

микросетями

. 

Показано

, 

что

использование

современных

подходов

к

построению

систем

управления

и

информационно

-

коммуни

-

кационной

инфраструктуры

позволяет

создать

эффективные

системы

мультиагентного

управления

микросетями

.

И

нформационно

-

коммуникаци

-

онная

инфраструктура

, 

при

-

меняемая

в

микросетях

, 

вклю

-

чает

в

себя

физические

устройства

  (

контроллеры

, 

датчики

, 

сенсоры

и

др

.) 

и

информационные

сис

-

темы

  (

одноранговые

сети

, 

облачные

ресурсы

, 

интернет

энергии

и

др

.). 

Это

позволяет

операторам

микросетей

ре

-

ализовать

максимально

эффективное

управление

распределенными

источ

-

никами

энергии

  (

РИЭ

) 

и

взаимодей

-

ствие

всех

участников

внутри

микро

-

сети

для

решения

широкого

круга

задач

 [1, 2]. 

Для

сбора

данных

с

РИЭ

, 

систем

накопления

электроэнергии

  (

СНЭЭ

) 

и

потребителей

, 

а

также

коммуника

-

ционных

узлов

, 

входящих

в

состав

микросетей

, 

требуется

наличие

ка

-

налов

связи

, 

имеющих

достаточную

пропускную

способность

и

скорость

передачи

данных

. 

Эти

каналы

связи

также

используются

для

обмена

тех

-

нологической

информацией

между

операторами

микросетей

и

взаимо

-

действия

с

внешней

сетью

. 

Широ

-

кое

применение

интеллектуальных

счетчиков

и

систем

передачи

дан

-

ных

позволяет

привлекать

активных

потребителей

к

управлению

спросом

на

электроэнергию

 [1–3]. 

Интегра

-

ция

в

микросети

разнородных

РИЭ

, 

включая

генерацию

на

основе

возоб

-

новляемых

источников

энергии

(

ВИЭ

), 

принадлежащих

различным

собственникам

, 

требует

создания

гибких

систем

управления

ими

. 

Та

-

кое

управление

в

микросетях

воз

-

можно

реализовать

на

основе

муль

-

тиагентных

технологий

, 

требующих

применения

современной

информа

-

ционно

-

коммуникационной

инфра

-

структуры

. 

В

статье

приведен

обзор

научной

литературы

по

системам

управления

микросетями

, 

рассмотрены

задачи

, 

цели

, 

типовые

архитектуры

систем

управления

и

основные

виды

ком

-

муникационных

топологий

, 

сформу

-

лирована

общая

постановка

задачи

управления

, 

а

также

представлены

структурные

особенности

и

основные

стандарты

по

системам

мультиагент

-

ного

управления

.

ЗАДАЧИ

И

ЦЕЛИ

УПРАВЛЕНИЯ

МИКРОСЕТЯМИ

По

системам

управления

микросетя

-

ми

опубликовано

множество

научных

работ

 [4–22]. 

Несмотря

на

широкое

разнообразие

технических

решений

основными

задачами

управления

ми

-

кросетями

являются

:

– 

управление

РИЭ

, 

включая

генера

-

цию

на

основе

ВИЭ

, 

и

активными

потребителями

электроэнергии

по

экономическим

критериям

;

– 

оптимальное

управление

нор

-

мальными

режимами

микросетей

, 

с

учетом

технических

ограничений

;

– 

обеспечение

устойчивости

микро

-

сетей

;

Домышев

А

.

В

., 

к

.

т

.

н

., 

научный

сотрудник

Отдела

электроэнергетических

систем

Института

систем

энергетики

им

. 

Л

.

А

. 

Мелентьева

СО

РАН

Барахтенко

Е

.

А

., 

к

.

т

.

н

., 

старший

научный

сотрудник

Отдела

трубопроводных

систем

энергетики

Института

систем

энергетики

им

. 

Л

.

А

. 

Мелентьева

СО

РАН

Илюшин

П

.

В

., 

д

.

т

.

н

., 

главный

научный

сотрудник

, 

руководитель

Центра

интеллектуальных

электроэнергетических

систем

и

распределенной

энергетики

Института

энергетических

исследований

РАН

Ключевые

слова

: 

микросеть

, 

распределенные

источники

энергии

, 

возобновляемые

источники

энергии

, 

информационно

-

коммуникационная

инфраструктура

, 

система

мультиагентного

управления

, 

методы

оптимизации

47

– 

планирование

развития

и

ремонтов

отдельных

элементов

микросетей

, 

с

учетом

критериев

гибко

-

сти

и

надежности

.

Первые

две

из

перечисленных

задач

достаточно

близки

и

относятся

к

управлению

нормальными

ре

-

жимами

микросетей

. 

При

решении

первой

задачи

требуется

полу

-

чить

оптимальные

графики

пусков

/

остановов

всех

РИЭ

в

микросети

для

удовлетворения

планируемо

-

го

спроса

на

электроэнергию

с

учетом

технических

ограничений

, 

включая

системные

, 

при

условии

ми

-

нимизации

суммарных

затрат

. 

Вторая

задача

решается

за

счет

реализации

управляющих

воздействий

как

в

микросети

, 

так

и

во

внешней

сети

, 

направленных

на

изменение

коэффи

-

циентов

трансформации

силовых

трансформаторов

, 

переконфигурацию

сети

, 

управление

компенсиру

-

ющими

устройствами

, 

в

том

числе

 FACTS. 

Други

-

ми

словами

, 

это

задача

определения

оптимального

потокораспределения

в

сети

, 

с

минимизацией

за

-

трат

на

производство

электроэнергии

, 

потерь

на

ее

передачу

и

распределение

, 

с

учетом

технических

ограничений

. 

Ее

решение

требует

учета

потребно

-

стей

в

различных

видах

энергии

, 

эффективного

ис

-

пользования

разнородных

РИЭ

, 

включая

генерацию

на

основе

ВИЭ

, 

а

также

устройств

преобразования

энергии

, 

при

условии

соблюдения

сетевых

ограниче

-

ний

по

каждому

виду

энергоресурсов

.

Рассмотрим

возможные

цели

управления

микро

-

сетями

. 

Минимизация

стоимости

производства

элек

-

троэнергии

. 

Минимизируются

затраты

на

производ

-

ство

требуемого

объема

электроэнергии

для

удов

-

летворения

спроса

в

микросети

 [23, 24]. 

Для

этого

может

применяться

централизованное

и

иерархиче

-

ское

управление

, 

а

также

распределенные

алгорит

-

мы

оптимизации

. 

Возможна

минимизация

стоимости

производства

электроэнергии

отдельными

РИЭ

при

мультиагентном

управлении

, 

с

реализацией

коопе

-

ративных

или

некооперативных

стратегий

 [25, 26].

При

минимизации

стоимости

производства

элек

-

троэнергии

учитываются

суммарные

затраты

, 

включа

-

ющие

затраты

на

пуск

, 

топливо

, 

а

также

техническое

обслуживание

и

ремонт

оборудования

РИЭ

. 

Для

гене

-

рации

на

основе

ВИЭ

топливо

не

имеет

стоимости

, 

за

исключением

РИЭ

на

биомассе

 (

биогазе

) [27, 28]. 

Минимизация

экологического

загрязнения

 (

вы

-

бросов

 CO

2

)

.

В

современных

микросетях

требуется

учитывать

их

влияние

на

окружающую

среду

. 

Поэто

-

му

в

стоимость

производства

электроэнергии

каждым

РИЭ

должна

быть

включена

составляющая

, 

учитыва

-

ющая

стоимость

выбросов

парниковых

газов

 [29].

В

 [30] 

приводится

модель

энергосистемы

, 

со

-

стоящая

из

региональной

системы

электро

- 

и

газо

-

снабжения

, 

а

также

районных

энергетических

узлов

, 

включающих

в

себя

ТЭЦ

, 

установки

получения

газа

с

помощью

электроэнергии

, 

тепловые

насосы

, 

га

-

зовые

печи

и

различные

накопители

энергии

. 

Раз

-

работанная

математическая

формулировка

задачи

сведена

к

модели

выпуклого

смешанного

целочислен

-

ного

линейного

программирования

. 

Решение

задачи

управления

энергосистемой

в

целом

на

основе

этой

модели

позволяет

снизить

объемы

выбросов

оксидов

азота

, 

а

также

затраты

на

квоты

по

выбросам

 CO

2

.

Минимизация

величины

потребления

элек

-

троэнергии

из

внешней

сети

.

Возможна

реализа

-

ция

сценария

, 

обеспечивающего

предпочтительный

выбор

того

или

иного

РИЭ

без

вычисления

стоимо

-

сти

производства

электроэнергии

или

с

учетом

от

-

носительной

стоимости

. 

В

 [31] 

предлагается

мини

-

мизировать

стоимость

производства

электроэнергии

каждым

РИЭ

в

составе

микросети

, 

с

одновремен

-

ной

минимизацией

потребления

электроэнергии

из

внешней

сети

. 

В

 [32] 

приведен

способ

минимизации

перетока

мощности

из

внешней

сети

.

Максимизация

использования

генерации

на

основе

ВИЭ

.

В

 [33] 

в

условиях

декарбонизации

пред

-

ложено

использовать

сценарий

, 

обеспечивающий

мак

-

симальное

использование

генерации

на

основе

ВИЭ

. 

Целевая

функция

в

этом

случае

позволяет

реализо

-

вать

оптимальное

управление

СНЭЭ

совместно

с

ге

-

нерацией

на

основе

ВИЭ

на

локальном

уровне

 [34].

Оптимизация

стоимости

электроэнергии

с

уче

-

том

гибких

тарифов

.

Покупка

электроэнергии

из

внешней

сети

или

внутри

микросети

при

работе

в

ус

-

ловиях

гибких

тарифов

является

одной

из

составля

-

ющих

целевой

функции

как

для

микросети

в

целом

, 

так

и

для

отдельных

активных

потребителей

 [35, 36].

Оптимальное

потокораспределение

в

микросетях

. 

Большинство

моделей

систем

управления

микросетя

-

ми

решают

задачу

обеспечения

оптимального

потоко

-

распределения

. 

При

этом

минимизируются

затраты

на

производство

электроэнергии

, 

потери

на

ее

передачу

и

распределение

с

учетом

сетевых

ограничений

по

пропускной

способности

линий

электропередачи

 (

ЛЭП

) 

и

уровням

напряжений

в

узлах

 [37]. 

Оптимальное

по

-

токораспределение

может

определяться

на

основании

вероятностного

характера

исходных

данных

 [38].

Для

учета

различных

видов

энергии

при

нахождении

оптимального

потокораспределения

используются

дру

-

гие

подходы

. 

В

 [39] 

описывается

алгоритм

оптимизации

на

базе

эвристического

алгоритма

гравитационного

поиска

с

изменяющимся

во

времени

коэффициентом

ускорения

. 

В

 [40] 

предложено

применять

комбиниро

-

ванное

моделирование

электрических

и

тепловых

се

-

тей

для

определения

оптимального

потока

мощности

мультиэнергетического

вектора

. 

В

 [41] 

приведен

чере

-

дующийся

итерационный

метод

для

расчета

мульти

-

энергетического

вектора

в

энергетической

микросети

, 

включающей

электрические

, 

тепловые

и

газовые

сети

.

Скоординированное

управление

РИЭ

.

При

реше

-

нии

задачи

оптимизации

работы

разнородных

РИЭ

оп

-

тимизируется

как

состав

включенных

РИЭ

, 

так

и

время

, 

в

течение

которого

они

должны

работать

для

удовлет

-

ворения

спроса

на

электроэнергию

. 

При

этом

учитыва

-

ются

режимные

и

технические

ограничения

микросети

и

всех

РИЭ

. 

Высокая

размерность

и

комбинаторная

природа

задачи

скоординированного

управления

РИЭ

ограничивает

попытки

разработать

строгий

математи

-

ческий

метод

оптимизации

для

микросети

 [42].

В

 [43] 

представлены

результаты

разработки

мето

-

дической

базы

для

интервальной

оптимизации

при

решении

задачи

определения

оптимальных

режи

-

мов

загрузки

РИЭ

с

учетом

случайных

событий

: 

сто

-

№

 3 (78) 2023

48

ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЕ

хастической

выработки

электроэнергии

генерацией

на

основе

ВИЭ

и

неопределенности

нагрузки

.

В

 [44] 

приведена

разработанная

математическая

мо

-

дель

, 

позволяющая

решить

задачу

согласования

работы

системы

накопления

энергии

и

теплоэнергетического

обо

-

рудования

, 

а

также

компенсации

стохастической

выработ

-

ки

электроэнергии

ветроэнергетическими

установками

.

Поддержание

заданных

технологических

по

-

казателей

.

Помимо

энергетических

показателей

при

реализации

алгоритмов

управления

микросетью

могут

учитываться

и

технологические

. 

Так

в

офис

-

ном

здании

система

автоматического

кондициони

-

рования

должна

поддерживать

комфортный

климат

во

всех

помещениях

, 

иначе

решение

задачи

оптими

-

зации

потребления

энергоресурсов

может

привести

к

выходу

температуры

за

допустимые

пределы

.

Оптимизация

микросетей

под

требования

внешней

сети

.

До

этого

были

рассмотрены

цели

оптимизации

с

точки

зрения

эффективного

исполь

-

зования

РИЭ

для

максимизации

общей

выгоды

ми

-

кросети

и

потребителей

в

ее

составе

. 

Также

может

применяться

целевая

функция

, 

учитывающая

опти

-

мальность

сети

в

целом

, 

то

есть

микросети

и

внеш

-

ней

распределительной

сети

 [45].

За

счет

реализации

алгоритмов

управления

РИЭ

и

активными

потребителями

микросети

могут

вырав

-

ниваться

графики

загрузки

генерирующего

и

электро

-

сетевого

оборудования

в

энергосистеме

 [46]. 

Электро

-

энергия

, 

вырабатываемая

генерацией

на

основе

ВИЭ

в

микросети

, 

в

периоды

ее

избытка

может

запасаться

в

СНЭЭ

для

выдачи

в

периоды

высокого

спроса

. 

Кратко

-

временные

колебания

электропотребления

могут

компенсироваться

СНЭЭ

в

микросетях

, 

снижая

вели

-

чину

перетока

мощности

из

внешней

сети

. 

Это

позво

-

ляет

снизить

величину

резерва

мощности

на

крупных

электростанциях

, 

требования

к

пропускной

способ

-

ности

электросетевых

объектов

, 

а

также

потребность

в

содержании

дорогостоящих

пиковых

мощностей

.

Обеспечение

устойчивости

микросети

и

энерго

-

системы

в

целом

.

Для

обеспечения

устойчивости

микро

-

сети

, 

как

правило

, 

используются

локальные

устройства

или

системы

, 

контролирующие

микросеть

небольшого

размера

. 

Это

позволяет

обеспечить

сбор

необходимой

информации

, 

выбор

видов

и

дозировок

управляющих

воздействий

в

одном

устройстве

или

системе

 [47].

В

другом

способе

обеспечения

устойчивости

микросети

учитываются

ограничения

на

отклонение

параметров

режима

 (

перетоки

мощности

, 

уровни

на

-

пряжений

, 

величины

генерации

) 

для

обеспечения

требуемых

запасов

устойчивости

во

всех

схемно

-

режимных

условиях

. 

Эти

ограничения

могут

вычис

-

ляться

автоматически

или

автоматизированно

, 

но

не

в

темпе

процесса

, 

а

значительно

медленнее

. 

При

реализации

управления

по

критерию

надежности

отсутствует

необходимость

в

организации

дополни

-

тельных

потоков

данных

, 

кроме

тех

, 

которые

исполь

-

зуются

для

оптимального

управления

.

Обеспечение

гибкости

и

надежности

.

Задачи

обеспечения

необходимой

гибкости

и

надежности

, 

как

правило

, 

решаются

при

проектировании

микро

-

сетей

и

противоаварийной

автоматики

, 

планирова

-

нии

ремонтов

или

при

анализе

причин

возникновения

аварий

 [48]. 

Хотя

эти

задачи

не

решаются

в

процессе

управления

микросетями

, 

но

в

них

также

использу

-

ются

алгоритмы

оптимизации

. 

Перечислим

вопросы

, 

рассматриваемые

при

решении

поставленной

задачи

:

– 

оптимальное

размещение

и

выбор

коммутационных

аппаратов

с

учетом

капитальных

затрат

и

ущербов

от

отключений

потребителей

при

авариях

;

– 

возможности

реконфигурации

энергосистемы

с

учетом

различных

вариантов

повреждения

ге

-

нерирующего

и

электросетевого

оборудования

;

– 

выделение

микросети

или

нескольких

микросетей

в

островной

режим

в

результате

аварии

;

– 

самоорганизация

микросетей

посредством

их

ди

-

намической

кластеризации

;

– 

оценка

микросетей

с

точки

зрения

устойчивости

и

минимизации

выбросов

СО

2

;

– 

обеспечение

необходимого

резерва

мощности

в

микросетях

.

Далее

рассмотрим

подходы

к

решению

задач

оп

-

тимального

управления

с

учетом

технических

огра

-

ничений

, 

обеспечивающих

устойчивость

микросети

.

ТИПОВЫЕ

АРХИТЕКТУРЫ

СИСТЕМ

УПРАВЛЕНИЯ

МИКРОСЕТЕЙ

С

точки

зрения

обмена

информацией

между

элемен

-

тами

микросети

выделяют

три

типовые

архитектуры

систем

управления

: 

централизованная

, 

децентрализо

-

ванная

, 

распределенная

мультиагентная

 (

рисунок

 1). 

Рис

. 1. 

Типовые

архитектуры

систем

управления

микросетей

: 

а

) 

централизованная

; 

б

) 

децентрализованная

; 

в

) 

рас

-

пределенная

мультиагентная

а

) 

б

) 

в

)

Центральный

контроллер

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

ЛК

ЛК

ЛК

ЛК

ЛК

ЛК

ЛК

ЛК

ЛК

ЛК

ЛК

ЛК

49

В

системах

централизованного

управления

 (

рису

-

нок

  1

а

) 

имеется

один

центральный

контроллер

, 

ко

-

торый

собирает

необходимые

результаты

измерений

через

локальные

контроллеры

  (

ЛК

) 

от

интеллекту

-

альных

счетчиков

и

/

или

удаленных

терминалов

за

-

щиты

и

автоматики

, 

находит

решение

задачи

управ

-

ления

и

передает

уставки

обратно

в

ЛК

. 

В

реальных

условиях

в

микросети

имеется

множество

различных

собственников

с

разными

приоритетами

, 

направ

-

ленными

на

максимизацию

собственной

прибыли

. 

Примером

может

служить

городской

район

с

ком

-

мерческими

и

многоэтажными

жилыми

зданиями

, 

представляющий

собой

отдельные

микросети

, 

ко

-

торые

объединены

в

общую

информационную

сеть

для

мониторинга

, 

оптимального

управления

и

обме

-

на

энергией

. 

Реализовать

централизованное

управ

-

ление

в

этом

случае

может

быть

достаточно

сложно

из

-

за

высоких

требований

к

информационно

-

комму

-

никационной

инфраструктуре

, 

ее

отказоустойчиво

-

сти

, 

эффективности

управления

энергопотреблени

-

ем

и

др

. 

Распределенная

или

децентрализованная

архитектура

систем

управления

в

этом

случае

будут

более

эффективна

. 

В

системах

децентрализованного

управления

(

рисунок

  1

б

) 

отсутствует

центральный

координиру

-

ющий

узел

. 

Локальные

контроллеры

либо

вообще

не

обмениваются

информацией

между

собой

, 

либо

обмениваются

минимумом

данных

, 

например

о

соб

-

ственной

работоспособности

для

обеспечения

ре

-

зервирования

. 

Возможно

получение

информации

о

работе

смежных

ЛК

посредством

измерения

ре

-

жимных

параметров

в

ветвях

и

узлах

микросети

. 

В

системах

распределенного

мультиагентного

управления

  (

рисунок

  1

в

) 

локальные

контроллеры

(

агенты

) 

не

управляются

централизованно

, 

а

взаимо

-

действуют

друг

с

другом

для

принятия

коллективных

решений

в

рамках

заданной

целевой

функции

. 

Каж

-

дому

агенту

необходимо

обмениваться

информаци

-

ей

, 

как

правило

, 

только

с

некоторыми

  (

смежными

) 

узлами

, 

поэтому

общая

информация

о

состоянии

ми

-

кросети

не

требуется

для

выбора

видов

и

дозировок

управляющих

воздействий

. 

В

 [49] 

приведен

пример

построения

системы

мультиагентного

управления

микросетью

с

передачей

минимума

данных

. 

Недо

-

статком

этого

подхода

является

необходимость

согла

-

сования

алгоритмов

управления

при

проектировании

микросети

, 

а

значительное

расширение

микросети

требует

переконфигурирования

всех

агентов

.

Выделим

основные

информационно

-

коммуника

-

ционные

топологии

систем

мультиагентного

управ

-

ления

микросетями

 (

рисунок

 2), 

где

пунктиром

обо

-

значены

зоны

управления

соответствующих

агентов

:

– 

централизованная

коммуникационная

топология

; 

– 

сетеориентированная

коммуникационная

топология

; 

– 

гибкая

коммуникационная

топология

.

Мультиагентное

управление

микросетью

может

быть

организовано

иерархически

 (

рисунок

 2

а

). 

В

та

-

кой

системе

управления

есть

центральный

агент

, 

име

-

ющий

информацию

о

топологии

всей

микросети

, 

при

этом

каждый

агент

нижнего

уровня

вычисляет

свою

целевую

функцию

с

учетом

собственных

режимных

и

технологических

ограничений

. 

Центральный

агент

и

другие

агенты

параллельно

решают

скорее

вы

-

пуклые

задачи

оптимизации

и

сходятся

к

решению

на

основе

переменных

, 

которые

итеративно

обнов

-

ляются

. 

В

 [50–53] 

приведены

иерархические

много

-

агентные

стратегии

оптимального

управления

.

В

еще

одном

варианте

реализации

иерархическо

-

го

мультиагентного

управления

центральный

агент

микросети

вычисляет

сетевые

ограничения

для

аген

-

тов

нижнего

уровня

. 

На

нижнем

уровне

выполняется

поиск

оптимума

с

применением

кооперативного

ал

-

горитма

, 

с

учетом

полученных

ограничений

.

При

отсутствии

центрального

агента

, 

в

зону

управления

которого

входит

вся

микросеть

, 

агенты

микросети

являются

равноправными

. 

Оптимальное

управление

реализуется

за

счет

единообразного

со

-

гласованного

алгоритма

с

учетом

информации

, 

пере

-

даваемой

между

агентами

. 

В

сетеориентированной

коммуникационной

топологии

  (

рисунок

  2

б

) 

каждый

агент

соответствует

энергообъекту

 (

РИЭ

, 

СНЭЭ

, 

под

-

станция

, 

потребитель

), 

а

каналы

передачи

данных

повторяют

каналы

передачи

энергоресурсов

 (

напри

-

мер

, 

ЛЭП

). 

В

 [54–56] 

рассмотрены

многоагентные

стратегии

оптимального

потокораспределения

с

пе

-

редачей

информации

в

соответствии

с

топологией

микросети

. 

Агенты

подстанций

, 

наблюдающие

за

частью

микросети

, 

вычисляют

сетевые

ограничения

для

оптимального

перераспределения

потоков

мощ

-

ности

от

РИЭ

к

нагрузкам

. 

Использование

каналов

Рис

. 2. 

Потоки

передачи

данных

между

агентами

: 

а

) 

централизованная

коммуникационная

топология

; 

б

) 

сетеориен

-

тированная

коммуникационная

топология

; 

в

) 

гибкая

коммуникационная

топология

Центральный

агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

Агент

а

) 

б

) 

в

)

№

 3 (78) 2023

50

ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЕ

передачи

данных

, 

проложенных

только

по

ЛЭП

, 

огра

-

ничивает

гибкость

системы

управления

микросети

. 

Наиболее

универсальной

является

гибкая

ком

-

муникационная

топология

  (

рисунок

  2

в

), 

в

которой

используются

все

доступные

каналы

и

среды

пе

-

редачи

данных

. 

В

 [57, 58] 

приведены

примеры

ор

-

ганизации

мультиагентного

взаимодействия

при

построении

систем

оптимального

управления

ми

-

кросетями

. 

В

предлагаемых

решениях

в

основном

применяется

заранее

сконфигурированная

комму

-

никационная

топология

с

фиксированным

набором

агентов

. 

Перспективной

является

мультиагентная

система

управления

с

динамической

коммуни

-

кационной

топологией

и

изменяемым

составом

агентов

. 

При

иерархическом

управлении

и

частично

в

се

-

теориентированной

коммуникационной

топологии

мультиагентного

управления

на

нижнем

уровне

мо

-

гут

решаться

локальные

задачи

оптимизации

. 

При

этом

для

микросети

в

целом

может

применяться

итерационный

многоуровневый

алгоритм

и

, 

в

част

-

ности

, 

двухуровневый

 [59]. 

Поиск

оптимального

решения

среди

агентов

одного

уровня

может

осу

-

ществляться

методами

распределенной

опти

-

мизации

  (

в

частности

, 

методами

кооперативного

управления

, 

алгоритмом

Паксос

и

др

.), 

теоретико

-

игровыми

методами

или

методами

машинного

об

-

учения

с

подкреплением

. 

СТАНДАРТЫ

ПОСТРОЕНИЯ

СИСТЕМ

МУЛЬТИАГЕНТНОГО

УПРАВЛЕНИЯ

Для

унификации

процесса

обмена

данными

в

сис

-

темах

мультиагентного

управления

разработаны

стандарты

 FIPA (Foundation for Intelligent Physical 

Agents — 

фонд

интеллектуальных

физических

агентов

), OMG (Object Management Group — 

груп

-

па

управления

объектами

), KAoS (Knowledgeable 

Agent-oriented System — 

агентно

-

ориентированная

система

, 

основанная

на

знаниях

) 

и

др

. 

Стандарты

FIPA 

поддерживаются

большинством

программных

библиотек

, 

с

помощью

которых

можно

создавать

сис

-

темы

мультиагентного

управления

для

конкретных

микросетей

. 

Например

, 

программный

пакет

 JADE 

(Java Agent DEvelopment) 

предназначен

для

разра

-

ботки

агентов

в

среде

 Java. FIPA 

является

комитетом

IEEE Computer Society, 

занимающейся

вопросами

стандартизации

агентов

и

мультиагентных

систем

, 

а

также

продвижением

агентных

технологий

и

обес

-

печением

совместимости

различных

стандартов

. 

Стандарт

 FIPA [60] 

определяет

набор

сущностей

, 

представляющих

собой

определенные

службы

, 

ор

-

ганизованные

в

иерархическую

систему

 (

рисунок

 3). 

Внутренняя

структура

конкретной

агентной

плат

-

формы

и

отдельных

агентов

являются

выбором

разработчиков

, 

занимающихся

созданием

систем

мультиагентного

управления

. 

Однако

модель

управ

-

ления

агентами

должна

состоять

из

логических

ком

-

понент

, 

каждая

из

которых

представляет

собой

на

-

бор

определенных

возможностей

, 

в

соответствии

со

стандартом

 FIPA.

Агентная

платформа

представляет

собой

физи

-

ческую

инфраструктуру

, 

в

которой

могут

быть

раз

-

вернуты

агенты

. 

Агентная

платформа

состоит

из

вычислительной

техники

, 

операционной

системы

, 

программного

обеспечения

поддержки

агентов

, 

компонентов

управления

 FIPA-

агентами

  (

служба

каталога

, 

система

управления

агентами

и

служба

передачи

сообщений

) 

и

самих

агентов

. 

Концепция

агентной

платформы

не

предполагает

, 

что

агенты

должны

располагаться

на

одном

компьютере

. FIPA 

предусматривает

различные

варианты

реализации

агентных

платформ

 — 

от

простых

, 

с

минимальными

потоками

информации

между

агентами

, 

до

полно

-

стью

распределенных

, 

построенных

на

собствен

-

ных

или

открытых

межплатформенных

стандар

-

тах

. 

Для

систем

управления

микросетями

агентная

платформа

представляет

полную

инфраструктуру

системного

прикладного

программного

обеспече

-

ния

агентов

.

Служба

каталога

 (Directory Service, DS) — 

это

опциональный

компонент

агентной

платформы

, 

яв

-

ляющийся

справочником

возможностей

различных

агентов

. 

Агенты

могут

регистрировать

свои

возмож

-

ности

с

помощью

службы

каталога

или

запрашивать

список

доступных

возможностей

других

агентов

при

реализации

системы

мультиагентного

управления

микросетью

. 

Внутри

агентной

платформы

может

су

-

ществовать

несколько

служб

каталога

, 

которые

могут

Рис

. 3. 

Структура

стандарта

 FIPA

Программное

обеспечение

Система

управления

агентами

Служба

каталога

Агент

Агентная

платформа

Агентная

платформа

Служба

транспортировки

сообщений

Служба

транспортировки

сообщений

Рис

. 4. 

Место

протокола

 MTS 

в

структуре

переда

-

чи

данных

 (Hypertext Markup Language, HTML — 

язык

гипертекстовой

разметки

документов

; Domain Name 

System, DNS — 

система

доменных

имен

; User Datagram 

Protocol, UDP – 

протокол

пользовательских

дейта

-

грамм

; Transport Layer Security, TLS — 

протокол

защиты

транспортного

уровня

)

HTML

MTS

DNS
UDP

TLS

IP

HTTP

51

объединяться

в

федерации

. 

В

ка

-

честве

стандарта

кодирования

информации

можно

использовать

стандарт

общей

информацион

-

ной

модели

 (Common Information 

Model, CIM) 

на

основе

языка

раз

-

метки

 XML — CIM/XML, 

в

форма

-

те

которого

предоставляются

дан

-

ные

службой

каталога

 [61].

Система

управления

агента

-

ми

 (Agent Management System, 

AMS) — 

обязательный

компонент

агентной

платформы

, 

обеспечива

-

ющий

ее

функционирование

, 

ко

-

торый

позволяет

создавать

и

уда

-

лять

агентов

, 

а

также

содержит

в

себе

пространство

имен

всех

агентов

. 

Служба

передачи

сообщений

(Message Transport Service, MTS) — 

это

компонент

агентной

платфор

-

мы

, 

обеспечивающий

коммуни

-

кацию

между

агентами

различных

агентных

платформ

. 

Хотя

 FIPA 

пред

-

усматривает

возможность

организа

-

ции

коммуникации

между

агентами

любыми

другими

способами

, 

поми

-

мо

 MTS, 

но

анализ

способов

пере

-

дачи

данных

с

применением

 MTS 

полезен

для

понимания

ограниче

-

ний

сис

темы

коммуникации

. 

В

качестве

физического

уровня

передачи

данных

подходит

любая

среда

, 

обеспечивающая

передачу

информации

по

протоколу

 TCP/

IP (Transmission Control Protocol, 
TCP — 

протокол

управления

передачей

данных

; 

Internet Protocol, IP — 

интернет

-

протокол

). 

Архитек

-

тура

взаимодействия

двух

агентных

платформ

при

-

ведена

на

рисунке

 3.

Транспортный

протокол

, 

в

соответствии

со

стан

-

дартом

 MTS, 

реализуется

поверх

текстового

прото

-

кола

передачи

гипертекста

 HTTP (Hypertext Transfer 

Protocol) 

с

использованием

онтологической

модели

(

рисунок

 4). 

Процедура

взаимодействия

предполага

-

ет

обмен

следующими

командами

: «

Принять

пред

-

ложение

», «

Согласиться

», «

Отменить

», «

Вызов

для

предложения

», «

Подтвердить

», «

Отклонить

», «

От

-

каз

», «

Информировать

», «

Информировать

Если

», 

«

Информировать

Отклонить

», «

Не

понят

», «

Рас

-

пространить

», «

Предложить

», «

Прокси

», «

Запрос

Если

», «

Запросить

Отказаться

», «

Отказаться

», «

От

-

клонить

Предложение

», «

Запрос

», «

Запрос

Когда

», 

«

Запросить

когда

», «

Подписаться

».

Типовая

процедура

обмена

данными

между

аген

-

тами

приведена

на

рисунке

 5.

Скорость

обмена

данными

между

агентами

в

сис

теме

мультиагентного

управления

должна

быть

достаточной

для

реализации

алгоритмов

управления

, 

обеспечиваю

-

щих

ведение

оптимального

режима

. 

Реализация

алго

-

ритмов

противоаварийного

управления

при

выделении

микросети

в

островной

режим

должна

предусматривать

использование

данных

доаварийного

режима

. 

Систематические

задержки

в

передаче

данных

между

агентами

зависят

от

количества

агентов

в

сис

-

теме

управления

микросетью

сверхлинейно

  (

рису

-

нок

 6). 

При

этом

возможны

и

случайные

задержки

в

передаче

данных

.

НАПРАВЛЕНИЯ

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ

СИСТЕМ

УПРАВЛЕНИЯ

МИКРОСЕТЯМИ

Целью

управления

микросетями

является

обеспе

-

чение

максимальной

экономической

эффективно

-

сти

, 

а

также

гибкости

и

надежности

работы

микро

-

сетей

в

различных

схемно

-

режимных

условиях

. 

Эти

эффекты

возможно

получить

посредством

решения

следующих

задач

:

– 

минимизации

величины

потребления

электро

-

энергии

из

внешней

сети

за

счет

оптимальной

за

-

грузки

разнородных

РИЭ

внутри

микросети

  (

при

этом

внешняя

распределительная

сеть

, 

к

которой

подключены

различные

микросети

, 

может

высту

-

пать

в

качестве

агрегатора

управления

спросом

, 

в

соответствии

с

Постановлением

Правительства

РФ

от

 20.03.2019 

№

 287);

Рис

. 5. 

Процедура

обмена

данными

между

агентами

 (Control Agent, CA — 

управляющий

агент

; Agent Communication Channel, ACC — 

канал

передачи

данных

между

агентами

; Message Transport Protocol, MTP — 

протокол

об

-

мена

сообщениями

; iM — 

соответствует

агенту

на

стороне

приложения

; 

iG — 

соответствует

агенту

на

стороне

шлюза

)

Рис

. 6. 

График

зависимости

систематических

задержек

в

передаче

данных

от

количества

агентов

в

микросети

Сторона

агента

приложения

запрос
принят

установ

.

установ

.

изменения

в

МТР

выполн

.

выполн

.

подтвержд

.

измение

описания

предложение

предложение

принято

агента

Установка

МТР

соединения

Шлюз

 MAC

AMS

AMS

Агент

 iM

CAiM

CAiG

ACC

ACC

запрос

принят

выполнен

Количество

агентов

, 

ед

.

Сист

ема

тические

задержки

в

пере

да

че

данных

, 

с

30 40 50 60 70 80 90 100

5,5

5,0

4,5

4,0

3,5

3,0

2,5

№

 3 (78) 2023

52

ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЕ

– 

оптимизации

режимов

работы

микросетей

за

счет

использования

гибких

тарифов

на

энергоресурсы

;

– 

регулирования

напряжения

в

узлах

и

предотвра

-

щения

токовых

перегрузок

элементов

внешней

распределительной

сети

, 

к

которой

подключены

различные

микросети

, 

посредством

управления

спросом

на

электроэнергию

;

– 

минимизации

выбросов

парниковых

газов

в

окру

-

жающую

среду

за

счет

применения

безуглерод

-

ных

технологий

в

соответствии

с

Федеральным

законом

от

 02.07.2021 

№

 296-

ФЗ

  «

Об

ограниче

-

нии

выбросов

парниковых

газов

»; 

– 

обеспечения

устойчивости

РИЭ

и

минимизации

недоотпуска

электроэнергии

потребителями

при

выделении

микросети

в

островной

режим

.

Задача

управления

микросетями

может

быть

сформулирована

в

виде

задачи

оптимального

управ

-

ления

. 

В

качестве

исходных

данных

для

оптимиза

-

ции

возможно

использование

прогноза

изменений

параметров

режима

на

заданный

промежуток

вре

-

мени

. 

Прогнозный

горизонт

при

этом

разбивается

на

отдельные

временные

срезы

через

равные

про

-

межутки

. 

Для

анализа

информационно

-

энергетической

модели

достаточно

рассмотреть

задачу

распреде

-

ленной

мультиагентной

оптимизации

 [62, 63]. 

Целью

в

этом

случае

является

решение

распределенной

задачи

оптимизации

, 

где

глобальная

целевая

функ

-

ция

состоит

из

суммы

локальных

целевых

функ

-

ций

f

i

, 

каждая

из

которых

известна

только

одному

агенту

:

min



n

i

=0

f

i

(

x

). (1)

Допустимая

область

для

значений

управляющего

вектора

x

должна

учитывать

ограничения

каждого

из

агентов

. 

Поэтому

она

определяется

в

виде

пересече

-

ния

соответствующих

допустимых

областей

:

x 



X 

n

i

=1

X

i

. (2)

Агенты

связаны

направленным

графом

G

 = 

V

, 

E

, 

представляющим

собой

имеющиеся

каналы

пере

-

дачи

данных

. 

Узел

i



V

соответствует

агенту

, 

вы

-

числяющему

функцию

f

i

. 

Каждой

грани

 (

i

, 

j

) 



E

со

-

ответствует

элемент

a

i

j

матрицы

инциденций

графа

G

.

Решение

задачи

распределенной

оптимизации

методом

проекции

субградиентов

для

случая

выпук

-

лых

функций

f

i

  (

∙

) 

представлено

в

 [64]. 

На

каждом

k

шаге

в

узле

i

уточняется

значение

вектора

управля

-

ющих

воздействий

следующим

образом

:

x

i

(

k

 + 1) = 

P

Xi

[



jNi

(

k

)

a

j

i

(

k

)

x

j

(

k

) – 

a

k

d

i

(

k

)], (3)

где

P

Xi

 — 

проекция

вычисленного

значения

управля

-

ющего

вектора

в

узле

i

на

его

допустимую

область

; 

a

j

i

(

k

) — 

коэффициент

матрицы

инциденций

; 

N

i

(

k

) — 

список

соседних

узлов

для

i

-

го

узла

; 

x

j

(

k

) — 

значение

вектора

управляющих

воздействий

соседнего

узла

j

; 

d

i

(

k

) — 

субградиент

локальной

целевой

функции

f

i

(

x

); 

a

k

 — 

размер

шага

на

шаге

расчета

k

.

Для

обеспечения

сходимости

задачи

распреде

-

ленной

оптимизации

необходимым

условием

явля

-

ется

сбалансированность

коммутационного

графа

, 

то

есть

a

j

i

(

k

) 



0 

и



j



Ni

(

k

)

a

i

j

(

k

) = 1. 

Из

-

за

задержек

в

передаче

данных

в

процессе

управления

микросетью

информация

, 

получен

-

ная

из

соседних

узлов

, 

может

быть

устаревшей

. 

По

этой

причине

баланс

и

симметрия

графов

свя

-

зи

будут

нарушены

, 

следовательно

применять

алгоритмы

, 

которые

не

учитывают

такие

задерж

-

ки

, 

невозможно

. 

Для

решения

задачи

распреде

-

ленной

оптимизации

в

 [63] 

предложен

следую

-

щий

алгоритм

вычисления