【摘 要】
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分布式发电的迅速发展,广泛的并网或者离网导致电网的结构改变,传统的识别方法在节点较多的情况下识别时间过长,导致电网优化性控制问题突出。为了解决这个问题,改进基于多代
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61374132);上海市科促会联盟计划项目(LM201472)
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分布式发电的迅速发展,广泛的并网或者离网导致电网的结构改变,传统的识别方法在节点较多的情况下识别时间过长,导致电网优化性控制问题突出。为了解决这个问题,改进基于多代理（MAS）的微电网拓扑识别改进策略,设计功能不同的Agent,运用蚁群算法寻找黑板Agent,采用MAS通信机制构建拓扑识别模型。最后,利用Matlab软件编程对两种传统拓扑识别法以及智能MAS法进行仿真比较,结果表明改进后的MAS拓扑识别方法在静态和动态拓扑识别中,在网络节点数量较多时识别效率有极大的提高。
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