基于多智能体协同控制的直流输电系统故障恢复策略

Telecom Power Technology
电力技术应用
基于多智能体协同控制的直流输电系统故障恢复策略
王俊棚，陈焕璋，汪恒立，郭晓晨
（国网山东省电力公司超高压公司，山东
直流输电系统在现代电力系统中得到广泛应用，但其面临着故障引发的电网可靠性和稳定性问题。

传统
的故障恢复策略主要依靠中央控制器的指令下发和单一设备的操作，存在着集中控制和单点故障的风险。

而多智能
协同的控制方式，通过多个智能体之间的协作和通信，
基于多智能体协同控制设计了一种针对直流输电系统的故障恢复策略，以提高系统的故障应对能力和恢复效率。

直流输电系统；多智能体协同控制；故障恢复
Fault Recovery Strategy Based on Multi-agent Cooperative Control in Direct Current
Transmission System
WANG Junpeng, CHEN Huanzhang, WANG Hengli, GUO Xiaochen
(State Grid Shandong Province Company Ultra High Voltage Company, Jinan
Abstract: Direct current transmission system is widely used in modern power system, but it faces the reliability and stability problems of power grid caused by faults. The traditional fault recovery strategy mainly depends on the
 2023年11月10日第40卷第21期
71 Telecom Power Technology
Nov. 10, 2023, Vol.40 No.21
王俊棚，等：基于多智能体协同控制的
直流输电系统故障恢复策略
息交换和协作，可以实现全局状态的感知和共享。

基于这些信息，故障检测与诊断算法可以通过分析异常数据和系统状态变化来检测可能存在的故障。

针对直流输电系统，常用的故障检测与诊断方法包括基于模型的方法和基于数据驱动的方法。

基于模型的方法利用系统的数学模型和物理规律，通过与实际测量数据的比较来检测和诊断故障，通常需要准确的系统模型和参数，对系统变化和非线性有一定的限制。

基于数据驱动的方法直接利用历史数据和实时测量数据进行故障检测和诊断，无须构建系统模型，通过建立数据模式和异常检测算法来识别故障 行为[2]。

在多智能体系统中，故障检测与诊断算法的设计要考虑智能体之间的信息交换和协同。

智能体可以通过共享本地测量数据、状态估计结果以及故障诊断信息，实现对整个系统的故障检测和诊断。

此外，基于多智能体协同控制的故障检测与诊断可以利用智能体之间的协作算法和分布式数据处理技术，提高故障诊断的准确性和可靠性。

2.2 故障恢复决策与策略
基于多智能体协同控制的直流输电系统故障恢复决策是通过智能体之间的信息交互和协作来实现的，具体执行流程如图1所示。

故障检测与诊断阶段通过传感器和监测设备检测异常信号，并由智能体进行分析和处理，确定故障类型和位置。

智能体评估故障对电网拓扑结构、电力传输能力以及负荷分布的影响，预测受影响的区域和设备。

基于故障检测、诊断及影响评估结果进行故障恢复决策，其中涉及确定恰当的恢复策略和操作，以最小化故障的影响，并使系统迅速恢复正常运行。

在考虑系统安全性、可靠性和经济性的基础上，选择最佳方案。

根据故障恢复决策的结果，智能体实施相应的恢复策略和操作包括切换电源路径、重置电力连接或者调整控制参数等，以确保电网的稳定运行。

智能体之间进行协同操作和信息交互，以协调行动并保证恢
复策略的一致性和有效性[3]。

在恢复过程中，智能体需要监控和验证恢复操作的执行情况。

通过实时监测系统状态和反馈信息，评估恢复效果，并及时调整和纠正，最大限度地降低故障对系统造成的影响。

2.3 故障恢复执行与验证
在基于多智能体协同控制的直流输电系统中，故障恢复的执行和验证是确保恢复策略有效性和系统稳定性的重要环节。

一旦故障恢复决策确定，智能体就开始执行相应的恢复操作。

智能体根据恢复策略和操作指令，调整和配置受影响的设备和系统，包括电力连接的切换、设备的重新调整或替换、控制参数的调节等。

在执行过程中，智能体之间实时协作，确保各个操作的顺序和时序的一致性。

同时，智能体持续监测系统状态和执行过程中的反馈信息。

通过实时采集的数据和监测设备的反馈信号，智能体可以评估恢复操作的有效性和准确性。

如果发现执行过程中出现异常或不符合预期的情况，智能体可以及时进行调整和纠正，确保恢复操作能够顺利进行。

在恢复执行完成后，智能体需要进行验证和恢复效果评估。

通过对系统状态、性能的监测和分析，判断故障是否完全修复，并评估恢复后的系统运行是否符合预期要求[4]。

如果验证结果不符合预期，智能体可以再次进行调整和修正，直到系统得到有效恢复，确保系统正常运行。

3 实验与仿真结果分析
3.1 实验平台与设置
为了验证多智能体协同控制策略在直流输电系统故障恢复中的有效性，在实验平台上进行模拟实验。

首先，构建一个包含多个直流母线和分布式电力转换器的直流输电系统拓扑，通过直流线路连接形成复杂的电力传输网络。

其次，在每个直流母线上配置一个智能体，代表一个控制单元，具备感知、决策和执行能力，可以与其他智能体进行通信和协作。

再次，模拟不同类型的故障场景，如电力线路断开和电
故障检测与
诊断
故障定位故障影响评估故障恢复决策
执行恢复策略和操作
恢复过程监控
验证恢复结果图1 故障恢复决策与策略的执行流程
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力转换器故障，这些故障会导致部分直流母线、设备失效或工作异常。

最后，针对不同的故障场景，设置相应的控制参数，包括电力连接切换规则、设备调整和配置策略等。

电力连接切换规则由发生的故障类型和母线的负荷情况确定，设备调整和配置策略则是基于故障发生的具体位置和系统的负载要求来进行相应
通过实验平台模拟一条直流线路突然断开的故障场景，采用多智能体协同控制策略进行故障恢复。

在故障模拟阶段，观察到断开的直流线路导致部分直流母线失去供电，同时引起负载不平衡的情况。

启动多智能体协同控制策略，其中每个智能体根据感知的信息和预设的规则选择备用直流线路，以恢复受影响的直流母线供电，并通过智能体之间的通信和协作
[5]择遵循最短路径规则。

这意味着在所有可用的备用线路中，会选择路径最短的线路来替代发生故障的线路。

同时，为保证整个系统在故障发生后能够平稳运行，负载重新平衡策略采用基于功率分配的方法，确保电力在各母线之间得到合理的分配，避免过载和供电不足的问题。

实验结果如表
表
制策略成功实现了受影响直流母线的故障恢复，断开的直流线路得到切换并重新连接，受影响的直流母线恢复了正常供电，
保持了稳定的供电状态。

仿真模型与实际结果对比分析如表
由表
恢复时间与实际结果存在一定的差异，在进行仿真模。