摘要：随着可再生能源在众多领域的广泛应用，储能电池在微电网和智能电网中的核心作用日益凸显。本文旨在探讨基于多智能体一致性算法的储能电池分布式控制策略，以确保储能电池系统的高效与稳定运行。通过构建多智能体系统模型，利用一致性算法设计分布式控制器，实现对储能电池充放电状态的精确控制和功率分配的优化。

关键词：多智能体系统；一致性算法；储能电池；分布式控制

引言

伴随着能源构成的变迁和智能电网技术的进步，储能电池作为核心设备，在稳定可再生能源的波动、增强电力系统的稳定性和可靠性上起到了至关重要的角色。然而，在面对大规模储能电池系统的情况下，传统集中式控制策略面临着通信瓶颈、计算复杂性高以及鲁棒性不足等一系列问题。

一、多智能体系统理论基础

多智能体系统作为一种先进的分布式系统架构，由多个具备环境感知、信息交互与自主决策能力的智能体共同构成。这些智能体在物理或虚拟空间中相互连接，形成复杂而有序的网络结构。每个智能体不仅具备独立处理信息的能力，还能通过通信渠道与其他智能体进行实时或异步的信息交换，从而实现协同作业。

在众多的智能体系统里，一致性算法作为协调控制的关键理论，其目标是通过精心设计的控制协议，使所有智能体的状态或输出逐步接近一致。这一过程中，智能体之间无需中央控制器的统一调度，而是依据邻居智能体的信息来动态调整自身的状态，确保整个系统的运行。一致性算法的实现依赖于多种因素，包括通信拓扑结构、信息传输速度、智能体的动态特性等。在不断变化环境条件下，智能体可能会遭遇通信延迟、信息遗失及噪音干扰等一系列的挑战。因此，开发出具有高度鲁棒性和良好适应性的一致性算法对于确保多智能体系统的稳定运行和性能表现至关重要。

二、储能电池系统模型构建

作为系统核心组成部分的储能电池，其状态参数对系统的性能与稳定性具有决定性的影响。具体而言，我们主要关注的包括储能电池的荷电状态（State of Charge，简称SoC）、电压以及电流等关键指标。荷电状态揭示了电池剩余电量的百分比，是评估电池续航能力的关键指标；而电压和电流则与电池的输出功率及能量转换效率密切相关[1]。

为了精确阐释储能电池的动态行为，我们构建了相应的数学模型。该模型基于电池的电化学特性及热管理原理，综合考虑了充放电过程中的能量转换、热量产生与散失、及电池内部状态的演变等因素。通过这一模型能够实现对储能电池状态参数的实时监测与预测，为后续的分布式控制策略设计提供坚实的数据支撑。

三、基于多智能体一致性算法的分布式控制策略

3.1控制器设计

分布式控制器是整个控制体系的中枢，负责实现各智能体（即储能电池）之间的信息交流。这一功能主要通过网络层实现，网络层提供了一个高速、可靠的通信平台，使得各个智能体能够实时地分享自身的状态信息，涵盖荷电状态（SoC）、电压、电流等核心参数。分布式控制器利用这些信息，运用多智能体一致性算法进行计算，得出一个全局一致的控制指令，确保所有储能电池的充放电状态保持一致，以优化整个系统的性能。

本地控制器则位于每个储能电池内部，负责根据分布式控制器传来的全局一致控制指令，调整储能电池的充放电策略。本地控制器会根据当前储能电池的荷电状态、电压、电流等信息，及分布式控制器给出的控制指令，计算得出最佳的充放电功率，并据此对电池的充放电行为进行调整。这一过程是实时的，能够根据系统状态的变化进行动态调整，确保储能电池始终工作在最优状态。在控制器设计的过程中，我们特别强调算法的稳健性和适应性。由于储能电池系统往往面临复杂的运行环境，如温度波动、负载变化等，因此我们的控制器设计能够充分考虑这些因素，确保在各类工作环境下均能达成稳定、精确的控制[2]。

3.2功率分配优化

在储能电池系统中，每个储能电池被视为一个智能体，具备独立的感知、计算和通信能力。通过一致性算法，各智能体能够实时分享自身的状态信息，如荷电状态（SoC）、电压、电流以及可提供的充放电功率等。这些信息在智能体之间通过网络层进行传输和交换，形成全局一致的状态感知。

基于全局一致的状态感知，系统能够实现对各储能电池功率分配的动态调整。具体来说，系统会根据各储能电池的当前SoC、可提供的充放电功率以及系统的总需求，计算出最优的功率分配方案。该方案旨在确保每个储能电池都能在满足自身安全约束的前提下，尽可能地贡献其功率，从而实现系统整体效率的最大化。

在功率分配过程中，系统将特别注重各储能电池之间的均衡性。通过一致性算法，系统能够实时监测各储能电池的SoC差异，并据此进行功率分配的微调，确保系统的稳定和可靠运行，需要避免系统出现过度充电或过度放电的情况[3]。

考虑到储能电池系统往往面临复杂的运行环境，如温度波动、负载变化等，本文提出的功率分配策略特别注重算法的鲁棒性和适应性。通过引入自适应控制机制，系统能够根据环境变化实时调整控制参数，从而确保在各种工况下都能实现稳定、精确的功率分配。

四、仿真分析和实验验证案例

4.1仿真分析

该仿真程序可在Matlab R2019a及以上版本，以及配有Simulink v9.3及以上版本和Instrument Control Toolbox的环境中运行。为了解决区域电网调频资源的短缺，引入了储能系统，并充分利用其AGC调频效果明显优于火电机组的特点，从而实现了储能辅助调频的目标。

实验模型与搭建：构建储能电池的模型，并在模型完成之后进行封装，同时加入S-函数。成功实现了与低代码控制器之间的通信功能，能够接收主控系统发出的调遥指令，并完成储能功率的分配与下发。

实验过程与优化：低代码控制器在响应主控系统发出的调遥指令时，会依据调频储能的SOC（荷电状态）以及充放电的总里程等参数，执行出力指令的优化计算。为了实现储能辅助调频的目标，我们需要控制储能的输出。鉴于方差优化过程的高度复杂性，本研究实验中选取了SOC相对于平均值的总偏差绝对值以及功率相对于平均值的偏差绝对值作为优化目标函数。

仿真结果：通过仿真，可以验证储能系统在辅助调频方面的有效性，以及所提优化策略在平衡SOC和功率分配方面的性能。

实验验证案例：关于风电储能联合系统中储能电池容量的最优配置

实验背景：在风力发电系统中引入储能技术，有助于减少风电的断续性，并增强可再生能源的使用效率。

4.2实验验证案例

实验目的：通过对储能电池容量的优化配置，我们可以确保风储联合系统的输出功率稳定，并进一步增加系统的年度盈利。

实验方法与过程：构建风储联合系统的数学模型，包括风电单元与储能单元的数学表述。基于实际风电场数据与预测数据，对风储联合系统的运行进行仿真模拟。通过使用MATLAB编程来解决储能系统的优化配置问题，确定最优的储能容量配置。 通过仿真分析不同储能容量下系统的年收益、惩罚成本等指标。

实验结果：实验数据揭示，有一种最优的储能容量配置可以最大化系统的年度盈利。同时，储能电池的SOC维持在一个可接受的范围，从而避免了过度的充电和放电对储能设备使用寿命的不良影响。

结语

本研究针对基于多智能体一致性算法的储能电池分布式控制策略进行了深入探讨。通过构建多智能体系统模型，并运用一致性算法设计分布式控制器，实现了对储能电池充放电状态的精确控制以及功率分配的优化。通过仿真分析与实验验证，证实了所提出的控制策略能够显著提高储能电池系统的运行效率与可靠性。未来工作将进一步研究复杂网络环境下的多智能体系统协调控制问题，及储能电池系统的智能化管理和维护策略。

参考文献：

[1]刘嘉欣.微电网储能系统多智能体协调控制策略研究[D].陕西科技大学，2023.

[2]石梦璇.基于多智能体一致性算法的微电网协同控制策略研究[D].华中科技大学，2021.

[3]关慧媛.直流微电网储能装置逆推滑模控制策略研究[D].哈尔滨理工大学，2019.