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區域能源互聯網智能調控技術 版權信息
- ISBN：9787030748737
- 條形碼：9787030748737 ; 978-7-03-074873-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
區域能源互聯網智能調控技術 內容簡介
本書全面分析綜合能源系統各環節涉及的理論及技術。全書共8章，包括綜合能源系統架構、成員與功能，綜合能源系統動態建模理論、態勢感知技術、多主體互動模式、優化調度方法、控制方法與策略，以及人工智能在智能調控中的應用、能源互聯網未來發展趨勢。
區域能源互聯網智能調控技術 目錄
目錄
“智能電網技術與裝備叢書”序
前言
第1章 綜合能源系統架構、成員與功能 1
1.1 基本架構和形態特征 1
1.1.1 基本架構 1
1.1.2 形態特征 9
1.2 內部資源與主體 15
1.2.1 主要資源及設備 15
1.2.2 利益主體劃分 19
1.2.3 建模及仿真研究熱點 26
1.3 綜合能量管理系統 31
1.3.1 系統框架建模及仿真研究熱點 32
1.3.2 整體方案 32
1.3.3 功能模塊 34
參考文獻 36
第2章 綜合能源系統動態建模理論 38
2.1 建；纠碚摗38
2.2 多能耦合元件建模 39
2.2.1 常規元件建模 39
2.2.2 區域能源互聯網負荷模型結構 46
2.2.3 含有分布式電源的廣義負荷模型 52
2.2.4 能量轉化元件建！53
2.2.5 冷熱電聯供型微電網模型 55
2.3 擴展的能源集線器模型及多能主體建模 57
2.3.1 能源集線器 57
2.3.2 不確定性的來源及分析 62
2.3.3 基于機會約束規劃的多能微電網模型 62
2.3.4 多能微電網日前兩階段隨機規劃方法 63
2.4 多能流建模與計算 69
2.4.1 冷系統建模 70
2.4.2 熱力系統建！71
2.4.3 電力網絡建！72
2.4.4 天然氣網絡建模 73
2.4.5 其他建模方法 75
2.4.6 綜合能源系統混合模型求解 77
2.4.7 多能流狀態估計量測冗余擴展 80
2.4.8 綜合能源系統狀態估計設計 81
2.5 多能流狀態估計算例分析 82
2.5.1 熱電氣耦合系統安全運行算例分析 82
2.5.2 明珠工業園綜合能源系統故障分析 85
2.6 小結 86
參考文獻 87
第3章 綜合能源系統態勢感知技術 89
3.1 數據挖掘技術 89
3.1.1 數據驅動的綜合能源系統態勢感知方案 89
3.1.2 隨機矩陣模型及其基礎理論 91
3.1.3 隨機矩陣模型分析技術 95
3.1.4 深度學習技術 97
3.2 基于大數據分析的態勢感知 101
3.2.1 針對竊電監測的態勢要素采集 105
3.2.2 針對即插即用能量組織日前負荷預測的態勢預測 113
3.2.3 針對風險評估的態勢理解 117
3.3 云-邊計算 123
3.3.1 研究現狀 123
3.3.2 基于物聯網的用戶用電信息動態感知與在線優化調控研究 125
3.4 小結 126
參考文獻 126
第4章 綜合能源系統多主體互動模式 130
4.1 多主體分析 130
4.1.1 多主體模式 130
4.1.2 多主體內部市場機制 131
4.2 多主體組合優化 132
4.2.1 基于合作博弈的組合優化模型 132
4.2.2 算例1分析 136
4.2.3 基于模糊聯盟的組合優化機制 141
4.2.4 算例2分析 152
4.3 主從博弈運行模式 159
4.3.1 施塔克爾貝格博弈 159
4.3.2 博弈流程 162
4.3.3 博弈上層子模型 163
4.3.4 博弈下層子模型 165
4.3.5 綜合能源系統負荷率及需求響應負荷滲透率 166
4.3.6 模型求解 167
4.3.7 算例分析 171
4.4 非完全信息下的雙層博弈運行模式 178
4.4.1 多主體雙層博弈策略 180
4.4.2 冷熱電日前調度合作博弈 181
4.4.3 非完全信息下的非合作競價博弈 184
4.4.4 算例仿真 186
4.4.5 策略式博弈的局部納什均衡性證明 190
4.5 納什談判運行模式 191
4.5.1 納什談判 191
4.5.2 基于納什談判的多產消者綜合能源系統 193
4.5.3 基于納什談判的多產消者聯合互動模型 198
4.5.4 基于ADMM的分布式求解 200
參考文獻 204
第5章 綜合能源系統優化調度方法 207
5.1 綜合能源系統調度框架 207
5.1.1 綜合能源系統基本架構 207
5.1.2 綜合能源系統信息集成 209
5.1.3 綜合能源系統優化調度 211
5.1.4 區域綜合能源調度典型求解算法 217
5.2 綜合能源需求響應 220
5.2.1 需求響應終端 220
5.2.2 需求響應管理體系 222
5.2.3 需求響應優化控制 223
5.2.4 需求響應激勵模式與互動模型 225
5.3 多時間尺度協調調度 239
5.3.1 多時間尺度需求響應資源調度框架 239
5.3.2 多時間尺度優化調度模型 240
5.4 小結 251
參考文獻 251
第6章 綜合能源系統控制方法與策略 254
6.1 區域能源網經典控制架構 254
6.1.1 直流微電網控制架構 254
6.1.2 交流微電網控制架構 259
6.1.3 交直流混合微電網的運行控制 261
6.2 區域能源網控制器控制方法 262
6.2.1 微電網控制策略 262
6.2.2 微電網元件控制器設計 268
6.3 基于分布式人工智能(多智能體系統)的控制框架 273
6.3.1 多智能體的概念 273
6.3.2 多智能體概念圖與BDI模型 274
6.3.3 基于多智能體的分層控制結構 277
6.3.4 多智能體技術的應用舉例 279
6.4 基于協同論的一致性控制技術 286
6.4.1 自動發電控制概要 286
6.4.2 多智能體一致性算法研究現狀 286
6.4.3 基于等微增率的一致性算法 287
6.4.4 基于多智能體一致性的下垂控制策略 290
參考文獻 296
第7章 人工智能在智能調控中的應用 297
7.1 機器學習 297
7.1.1 支持向量機 298
7.1.2 決策樹 306
7.2 深度強化學習 313
7.2.1 概述 313
7.2.2 深度強化學習理論基礎 315
7.2.3 需求響應中的應用 320
7.2.4 能量調度管理中的應用 323
7.2.5 電網暫態穩定分析與控制決策 328
7.3 群智能算法 331
7.3.1 蟻群優化算法 332
7.3.2 粒子群優化算法 340
參考文獻 348
第8章 能源互聯網未來發展趨勢 353
8.1 現有示范工程 353
8.1.1 關于推進多能互補集成優化示范工程建設的實施意見 353
8.1.2 國內首批能源互聯網示范項目工程 356
8.1.3 國外相關研究和實踐 360
8.1.4 基于多智能體系統的能源互聯網示范項目 361
8.2 高新技術的應用 362
8.2.1 多能互補集成優化關鍵技術 362
8.2.2 基于多智能體系統的能源互聯網關鍵技術 368
8.2.3 虛擬電廠技術 377
8.2.4 分布式信息管理區塊鏈技術 379
8.3 未來形態與發展趨勢 381
8.3.1 能源細胞-組織視角下的能源互聯網 381
8.3.2 多能分布式優化研究的挑戰與展望 383
8.3.3 基于多智能體系統的能源互聯網建設前景展望 385
8.3.4 能源互聯網數字孿生及其應用 386
參考文獻 387
“智能電網技術與裝備叢書”序
前言
第1章 綜合能源系統架構、成員與功能 1
1.1 基本架構和形態特征 1
1.1.1 基本架構 1
1.1.2 形態特征 9
1.2 內部資源與主體 15
1.2.1 主要資源及設備 15
1.2.2 利益主體劃分 19
1.2.3 建模及仿真研究熱點 26
1.3 綜合能量管理系統 31
1.3.1 系統框架建模及仿真研究熱點 32
1.3.2 整體方案 32
1.3.3 功能模塊 34
參考文獻 36
第2章 綜合能源系統動態建模理論 38
2.1 建；纠碚摗38
2.2 多能耦合元件建模 39
2.2.1 常規元件建模 39
2.2.2 區域能源互聯網負荷模型結構 46
2.2.3 含有分布式電源的廣義負荷模型 52
2.2.4 能量轉化元件建！53
2.2.5 冷熱電聯供型微電網模型 55
2.3 擴展的能源集線器模型及多能主體建模 57
2.3.1 能源集線器 57
2.3.2 不確定性的來源及分析 62
2.3.3 基于機會約束規劃的多能微電網模型 62
2.3.4 多能微電網日前兩階段隨機規劃方法 63
2.4 多能流建模與計算 69
2.4.1 冷系統建模 70
2.4.2 熱力系統建！71
2.4.3 電力網絡建！72
2.4.4 天然氣網絡建模 73
2.4.5 其他建模方法 75
2.4.6 綜合能源系統混合模型求解 77
2.4.7 多能流狀態估計量測冗余擴展 80
2.4.8 綜合能源系統狀態估計設計 81
2.5 多能流狀態估計算例分析 82
2.5.1 熱電氣耦合系統安全運行算例分析 82
2.5.2 明珠工業園綜合能源系統故障分析 85
2.6 小結 86
參考文獻 87
第3章 綜合能源系統態勢感知技術 89
3.1 數據挖掘技術 89
3.1.1 數據驅動的綜合能源系統態勢感知方案 89
3.1.2 隨機矩陣模型及其基礎理論 91
3.1.3 隨機矩陣模型分析技術 95
3.1.4 深度學習技術 97
3.2 基于大數據分析的態勢感知 101
3.2.1 針對竊電監測的態勢要素采集 105
3.2.2 針對即插即用能量組織日前負荷預測的態勢預測 113
3.2.3 針對風險評估的態勢理解 117
3.3 云-邊計算 123
3.3.1 研究現狀 123
3.3.2 基于物聯網的用戶用電信息動態感知與在線優化調控研究 125
3.4 小結 126
參考文獻 126
第4章 綜合能源系統多主體互動模式 130
4.1 多主體分析 130
4.1.1 多主體模式 130
4.1.2 多主體內部市場機制 131
4.2 多主體組合優化 132
4.2.1 基于合作博弈的組合優化模型 132
4.2.2 算例1分析 136
4.2.3 基于模糊聯盟的組合優化機制 141
4.2.4 算例2分析 152
4.3 主從博弈運行模式 159
4.3.1 施塔克爾貝格博弈 159
4.3.2 博弈流程 162
4.3.3 博弈上層子模型 163
4.3.4 博弈下層子模型 165
4.3.5 綜合能源系統負荷率及需求響應負荷滲透率 166
4.3.6 模型求解 167
4.3.7 算例分析 171
4.4 非完全信息下的雙層博弈運行模式 178
4.4.1 多主體雙層博弈策略 180
4.4.2 冷熱電日前調度合作博弈 181
4.4.3 非完全信息下的非合作競價博弈 184
4.4.4 算例仿真 186
4.4.5 策略式博弈的局部納什均衡性證明 190
4.5 納什談判運行模式 191
4.5.1 納什談判 191
4.5.2 基于納什談判的多產消者綜合能源系統 193
4.5.3 基于納什談判的多產消者聯合互動模型 198
4.5.4 基于ADMM的分布式求解 200
參考文獻 204
第5章 綜合能源系統優化調度方法 207
5.1 綜合能源系統調度框架 207
5.1.1 綜合能源系統基本架構 207
5.1.2 綜合能源系統信息集成 209
5.1.3 綜合能源系統優化調度 211
5.1.4 區域綜合能源調度典型求解算法 217
5.2 綜合能源需求響應 220
5.2.1 需求響應終端 220
5.2.2 需求響應管理體系 222
5.2.3 需求響應優化控制 223
5.2.4 需求響應激勵模式與互動模型 225
5.3 多時間尺度協調調度 239
5.3.1 多時間尺度需求響應資源調度框架 239
5.3.2 多時間尺度優化調度模型 240
5.4 小結 251
參考文獻 251
第6章 綜合能源系統控制方法與策略 254
6.1 區域能源網經典控制架構 254
6.1.1 直流微電網控制架構 254
6.1.2 交流微電網控制架構 259
6.1.3 交直流混合微電網的運行控制 261
6.2 區域能源網控制器控制方法 262
6.2.1 微電網控制策略 262
6.2.2 微電網元件控制器設計 268
6.3 基于分布式人工智能(多智能體系統)的控制框架 273
6.3.1 多智能體的概念 273
6.3.2 多智能體概念圖與BDI模型 274
6.3.3 基于多智能體的分層控制結構 277
6.3.4 多智能體技術的應用舉例 279
6.4 基于協同論的一致性控制技術 286
6.4.1 自動發電控制概要 286
6.4.2 多智能體一致性算法研究現狀 286
6.4.3 基于等微增率的一致性算法 287
6.4.4 基于多智能體一致性的下垂控制策略 290
參考文獻 296
第7章 人工智能在智能調控中的應用 297
7.1 機器學習 297
7.1.1 支持向量機 298
7.1.2 決策樹 306
7.2 深度強化學習 313
7.2.1 概述 313
7.2.2 深度強化學習理論基礎 315
7.2.3 需求響應中的應用 320
7.2.4 能量調度管理中的應用 323
7.2.5 電網暫態穩定分析與控制決策 328
7.3 群智能算法 331
7.3.1 蟻群優化算法 332
7.3.2 粒子群優化算法 340
參考文獻 348
第8章 能源互聯網未來發展趨勢 353
8.1 現有示范工程 353
8.1.1 關于推進多能互補集成優化示范工程建設的實施意見 353
8.1.2 國內首批能源互聯網示范項目工程 356
8.1.3 國外相關研究和實踐 360
8.1.4 基于多智能體系統的能源互聯網示范項目 361
8.2 高新技術的應用 362
8.2.1 多能互補集成優化關鍵技術 362
8.2.2 基于多智能體系統的能源互聯網關鍵技術 368
8.2.3 虛擬電廠技術 377
8.2.4 分布式信息管理區塊鏈技術 379
8.3 未來形態與發展趨勢 381
8.3.1 能源細胞-組織視角下的能源互聯網 381
8.3.2 多能分布式優化研究的挑戰與展望 383
8.3.3 基于多智能體系統的能源互聯網建設前景展望 385
8.3.4 能源互聯網數字孿生及其應用 386
參考文獻 387
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區域能源互聯網智能調控技術 節選
第1章 綜合能源系統架構、成員與功能 綜合能源系統是當今能源行業*具創新性的領域之一，也是目前很多能源互聯網、智慧能源、“互聯網+”等概念工程的實施對象。能源互聯網在規模上可大致分為跨國或跨洲大型能源基地之間的能源互聯網、國家*骨干能源互聯網、智慧城市能源互聯網和園區型能源互聯網等[1]。其中跨國或跨洲大型能源基地之間的能源互聯網、國家*骨干能源互聯網隸屬于廣域型能源互聯網范疇，該類型能源互聯網有助于實現跨國、跨洲大型能源基地可再生能源生產、傳輸及交易，以輸送大規？稍偕茉礊橹饕康模哂袕V域資源配置與需求調節的能力，是解決可持續能源供應的重要手段之一。智慧城市能源互聯網、園區型能源互聯網則屬于區域型能源互聯網范疇。區域型能源互聯網更關注能源系統的神經末梢[2]，一般是由供能側電源、分布式能源、儲能元件、負荷等構成的綜合能源系統，具有高效、安全、可控的特點。 本章將重點關注綜合能源系統的頂層設計，首先總結目前綜合能源系統的典型架構和形態特征；其次介紹綜合能源系統中主要的產能側、用能側和儲能側主體及設備，并闡述目前綜合能源系統信息和物理建模及仿真的研究熱點；*后分析綜合能量管理系統的整體方案和主要功能。 1.1 基本架構和形態特征 1.1.1 基本架構 1.系統運行架構 綜合能源系統是基于能源互聯網的大框架運行的，故本節將從頂層設計的角度簡要介紹目前能源互聯網領域的幾種常見系統架構。 從能源互聯網的構成來看，綜合能源系統一般由四種分布式自治系統耦合而成，分別是電力系統、交通系統、天然氣系統和信息互聯網[3]。其中，電力系統承擔著轉換各種能源的任務，而且和天然氣系統及交通系統有硬軟件上的耦合。比如，在熱電聯供（combined heat and power，CHP）系統中，實施以熱定電還是以電定熱策略受電力系統和天然氣系統用戶的需求影響；再比如，交通系統中電動汽車充電樁的布局會對電動汽車行駛行為造成影響，反之亦然。 能源路由器作為能源互聯網的核心設備之一，主要負責綜合能源系統之間的交互過程管理。其本身除了可以看作一個多級變換器系統外，還應和信息網絡緊密耦合。能源路由器可以在輸電網絡內提供靈活的交直流端口，從而以此為基礎，實現交直流電網互聯，開發便于分布式電源（distributed generation，DG）、儲能裝置、電動汽車和汽車充電樁等設備“即插即用”的終端接口。同時，由于能源路由器和信息網絡有緊密聯系，所以還可以實時監測、采集和控制各端口的電氣量，為整個系統提供完善的運行依據，以滿足多種網絡的管理與調度需求。圖1-1所示結構重點體現了能源路由器的作用和能源局域網的宏觀拓撲結構。 在能源互聯網中，能源路由器的功能具體分為以下幾個方面[4]。 （1）能源控制。在能源互聯網中，骨干網絡仍將承擔能源遠距離傳輸的功能，分布式能源單元不僅是能源負荷，也是重要的能源供應來源，實現不同特征能源流融合是能源路由器必須具備的功能。**，能源路由器必須保證流入能源的質量滿足需求；第二，能源路由器應能夠保證能源的合理流動，實現恰當數量的能源流向恰當的負荷；第三，能源路由器能夠及時監控能源流的質量，實時調節保證能源流的安全流動。 （2）信息保障。信息是決定能源路由器控制策略恰當與否的關鍵，準確性和時效性尤為重要。一方面，要求所有策略的選擇都能夠受到*廣泛信息的支持，避免片面信息引起決策失誤；另一方面，要求所有信息必須被及時傳送，避免過時信息的影響。兼容（或具備）信息通信和信息處理功能是能源路由器有效運行的必然要求，要求各能源路由器不僅能夠分享其管理范圍內所收集的實時信息，還能夠對得到的信息進行處理和利用。 （3）定制化需求管理。支持用戶個性化能源使用策略是能源互聯網的主要功能之一，其實現基礎在于支持用戶和能源互聯網的交互。一方面，用戶可以根據當前的能源供應形勢調整自己的能源使用策略，能源互聯網根據所有用戶能源策略制定能源供應模式滿足用戶需求；另一方面，能源互聯網會搜集不同用戶的能源使用數據，從中計算出相應的能源使用規律，制定合理的能源使用策略，并將其反饋給用戶，供用戶選擇。因此，能源路由器應具有接收和處理所管理區域內用戶請求的能力，并且能夠及時準確地將能源價格等反映當前能源供應形勢的信息反饋給用戶。 （4）網絡運行管理。網絡運行管理對能源互聯網來說同樣重要，實時保持網絡的可用性、可擴展性、可靠性、可生存性、安全性等是追求的目標。能源路由器為實施網絡管理提供了天然介質，設置管理功能模塊，開發針對性的管理協議對能源互聯網的運營具有重要的意義。從功能角度看，管理功能應包括網絡的接入識別、管理策略的遠程部署、異常處理和修復以及日志文件的設定與管理等。 能源轉換器（energy converter）和能源集線器（energy hub，EH）屬于綜合能源系統的核心部件。能源轉換器（或能源開關）是基于信息技術的電力電子器件，它不僅可以改變電網電壓水平，而且可以轉換電力存在形式，從而實現電力隔離、輸電、電能質量控制等。在結構上，能源轉換器和能源路由器近似，皆可以進行交直流轉換。能源集線器單元（或能量樞紐）實際上是不同能源基礎設施和/或負荷之間的接口。在能源集線器內，能量可以通過熱電聯產設備、壓縮機、變壓器、電力電子設備等一系列設備進行轉換，每個網絡可利用其他能源網絡來滿足本能源系統的部分負荷。由此可知，能源集線器有利于解決網絡擁塞問題，從而降低擁塞發生的概率，提高生產效率和能源利用率。能源集線器的另一大優點是，配電網中的配電公司（distribution system company，DISCO）可以只管理能源集線器所在配電網絡的輸入量，而不需要管理集線器的輸出，而配電網的需求側管理可以由能源集線器代理來支持，因此，管理程序將更加簡化。 圍繞能源路由器、能源轉換器（或能源集線器）和能源接口設計能源互聯網的廣義與狹義架構，如圖1-2所示。這種結構的側重點也在于能源路由器，層次較為清晰，并且強調了交通網絡、傳統電網和傳統一次能源的作用。 信息與能源融合的實現途徑是形成具有廣域感知、在線辨識、超實時仿真、滾動閉環控制功能的物理信息融合層，它并不以獨立的物理形態存在，而是從功能上實現信息系統與物理系統的無縫銜接，控制單元之間的協同互動。信息與能源融合下能源互聯網的運行架構[5]主要包括4個關鍵環節！ （1）系統范圍內裝設海量信息采集和傳感設備，采集基于同步時標，包括電壓、電流、設備狀態等在內的節點信息，具備全狀態觀測電網運行狀態和設備運行工況的物理量信息，*大限度地降低系統狀態和參數的不可觀性和隨機性。 （2）經由電力專網、互聯網和工業控制網絡，按照信息的不同內容和屬性將信息傳輸至分布在全網各處的控制單元和控制中心，通信信息系統具有高可靠性和安全性，并對傳輸延時和數據丟失具有量化預測和建模能力。 （3）控制單元，如能源路由器，是能源互聯網中進行能量控制的智能裝置，兼具局部智能決策和閉環控制功能，通過大功率電力電子控制技術對功率方向、容量、質量進行實時控制，通過軟件密集型嵌入式系統對控制策略進行實時更新和智能決策，軟件系統和控制策略的靈活性將使控制單元對不同運行工況和需求場景具有自適應性。 （4）控制中心與控制單元共同構成分層式智能決策體系，控制中心以海量數據存儲、云計算為基礎，通過擴展狀態估計、多尺度負荷-發電預測、擾動識別、超實時仿真、在線參數辨識等功能實現物理系統在數字環境下的同步鏡像運行和控制決策生成？刂浦行膹娜到y*優運行的角度為控制單元提供模型、參數和輔助決策依據。 2.分層分布式控制架構[6] 綜合能源系統在源-網-荷-儲一體化縱向互聯方面具有可再生能源發電滲透率較高、混合潮流雙向流動、大規模分布式設備平等接入、即插即用等特點，采用傳統的集中式調控方法需要建立一個非線性高維優化模型，并設計一個能夠處理海量數據的集中控制器用于判斷網絡各節點的運行狀況，計算時間較長，且通信延遲問題使其計算準確性無法保障。同時，大量分布式設備的即插即用使能源互聯網的拓撲結構可能隨時發生變化，集中式優化方案將難以適用。針對上述問題，分層分布式優化方法逐漸成為能源互聯網協調運行與控制的研究熱點，與多智能體系統的有機結合為能源互聯網的智能調控提供了有效解決途徑。 相較于分布式控制，分層控制策略研究起步較早并已在電力系統中獲得了廣泛應用。傳統分層方式通常是根據網絡的物理結構進行劃分，如先按照電壓等級分層，再考慮地域和網架結構等因素進一步分為若干區域。這樣的分層方式在應對故障隔離、局部系統變更等情況時具有明顯優勢，有利于提高系統整體的可靠性、靈活性及可擴展性。然而，多區域多層次的協調控制會造成大量的通信延時問題，影響系統的整體運行效率。基于此，有學者提出按照功能進行分層的思路，將能源互聯網視為由能源路由器層、能源交換機層和能量接口層組成的三層結構，分別實現區域能源互聯網與傳統電網的連接、能源子網與能源路由器的連接以及分布式設備與能源子網的連接。采用功能分層控制結構進行能量平衡控制、供能質量調節和經濟優化調度，不僅提高了系統整體運行效率，而且易于實現能源互聯網的標準化和模塊化。 基于物理與功能分層優化調控策略的思想，圖1-3中給出了能源互聯網的基本控制架構示意圖。在該分層分布式控制架構下，能源互聯網中的多個能源子網通過主干網架實現多種能源的功率交換，其控制方式與傳統模式的不同主要體現在信息流的交互方面。每個能源子網都具有一個或少量主導節點和多個自治節點，其中，主導節點對整個網絡的信息互聯起到了關鍵作用。一方面，主導節點通過兩種路徑與外界相連，一種是與上級控制層直接互聯，另一種是與相鄰能源子網的主導節點相連。正常運行時，鄰接主導節點間的信息交互即可實現廣域的分布式調控；特殊或緊急情況下上級控制層可直接將控制指令下達給各個主導節點，實現集中與分布式控制的統一。另一方面，主導節點負責將從外界收集到的信息匯總整理，并轉發給所在能源子網內相鄰的自治節點，再由自治節點間的鄰接信息通道將信息傳遞給其余自治節點，從而實現區域內的分布式調控。 分布式協同控制方法在處理能源互聯網中大量分布式能源不確定性與波動性的底層控制問題上表現出巨大潛力。分布式調控手段無須建設復雜的通信網絡，通過各分布式可控單元與其他鄰近單元通信，結合收集到的有限狀態信息進行迭代控制，取代了傳統集中控制器的作用，并可在“激勵-響應”模式下快速響應分布式設備的頻繁狀態波動。 實現分層分布式優化策略需要具有自治控制和響應調控指令能力的分布式可控單元的參與，而這些分布式可控單元就相當于不同的智能體，一同構成了多智能體系統（multi-agent system，MAS）。多智能體系統也稱為多代理系統，廣義來講，多智能體系統可視為分布式人工智能技術的應用，其中的每個智能體能夠充分發揮自主性并具有與系統中其他智能體交互、協調、達成一致的社會能力[7]。 在多智能體系統中，每個智能體（Agent）可依據圖1-4中的工作流程按照不同
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