《Sustainability》：Sustainable Land Transport Infrastructure System Composition and Urban–Rural Income Inequality: Evidence from Chinese Prefecture-Level Cities
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对并网交流微电网的可持续能源管理进行了研究，通过比较评估基于集中式、分布式和分散式多智能体系统（MAS）的负载管理控制架构，这些架构集成了光伏（PV）发电和电池储能系统（BESS）。研究人员实施了一种面向可持续性的基于规则的负载调度策略，以高效利用可用可再生能
对并网交流微电网的可持续能源管理进行了研究，通过比较评估基于集中式、分布式和分散式多智能体系统（MAS）的负载管理控制架构，这些架构集成了光伏（PV）发电和电池储能系统（BESS）。研究人员实施了一种面向可持续性的基于规则的负载调度策略，以高效利用可用可再生能源，同时将电网功率消耗维持在规定的需求限值内，并确保对关键负载的优先支持。基于多智能体系统（MAS）的负载代理协调集中式、分布式和分散式负载管理操作。在相同的负载曲线、光伏发电模式和需求限值约束下评估这些控制架构，以确保公平比较面向可持续性的能源管理性能。进一步评估了它们在代理故障、通信丢失和延迟情况下的恢复能力。比较分析采用了面向可持续性的性能指标，包括负载服务百分比（LSP）、负载削减百分比（LCP）、需求限值违规持续时间（DLVD）和光伏利用率（PV utilisation），以评估可靠的能量输送、需求侧效率、电网合规性和有效的可再生能源利用。结果揭示了可持续能源管理中的不同架构权衡：分散式控制对代理故障具有更强的恢复能力，并实现了最高的平均负载服务百分比（64.83%）和最低的需求限值违规持续时间（40.61 ms）。分布式控制提供了增强的协调和基于优先级的负载管理，性能居中（64.10%，41.17 ms），而集中式控制受单点故障和可扩展性限制，性能最低（58.52%，43.33 ms）。所有架构的光伏利用率均保持在约99%，表明可用太阳能几乎完全用于负载供应和电池充电，削减最小。
**论文解读：基于多智能体系统的并网交流微电网可持续能源管理架构比较研究**
**1. 研究背景、问题与意义**
联合国可持续发展目标（SDGs）中，可负担的清洁能源（SDG 7）和可持续城市与社区（SDG 11）可通过智能电网实现。微电网作为未来智能电网的基础单元，能够整合日益增长的可再生能源资源（RERs）。多微电网或微电网集群的互联，结合去中心化与智能控制架构，有助于实现高效、有韧性的可持续能源管理。然而，随着能源需求增长、地缘政治不确定性和化石燃料资源枯竭，屋顶光伏系统等可再生能源的采用加速，但如何有效管理需求侧、最大化可再生能源利用并确保电网稳定性成为关键挑战。
现有研究多集中于单一控制架构（尤其是集中式），对分布式和分散式架构在统一框架下的系统比较评估不足。特别是，在需求受限的优先负载调度场景以及故障条件下（如代理故障、通信丢失），不同架构的可持续能源管理性能（包括可靠负载供应、需求限值合规性、韧性及可再生能源利用率）尚未得到充分理解。因此，本研究在相同运行条件下，对集中式、分布式和分散式三种基于多智能体系统（MAS）的负载管理控制架构进行面向可持续性的比较评估，以填补这一空白。论文发表在《Sustainability》。
**2. 关键技术方法**
研究人员采用以下关键技术方法：（1）基于MATLAB/Simulink R2025b构建了并网交流微电网仿真模型，包含光伏阵列（PV）和电池储能系统（BESS），并采用基于辐照度的最大功率点跟踪（MPPT）；（2）使用喀拉拉邦国家电力局（KSEB）的时段电价（ToD）结构，将24小时划分为高峰、正常和低谷时段，并据此设定不同的电网进口限值（20 kW、10 kW、5 kW）；（3）开发了基于规则的负载调度策略，优先供应关键负载（CL），并确保非关键负载1（NCL1）和2（NCL2）的公平调度；（4）分别实现集中式、分布式和分散式三种MAS架构：集中式采用单一中央负载控制器代理（CLCA）；分布式采用关键负载代理（CLA）、非关键负载代理1（NCLA1）和2（NCLA2）通过令牌传递机制协调；分散式则各代理独立决策；（5）采用负载服务百分比（LSP）、负载削减百分比（LCP）、需求限值违规持续时间（DLVD）和光伏利用率（PV utilisation）作为可持续性性能指标。
**3. 研究结果**
**正常操作（Normal Operation）**：在正常条件下，三种架构均实现相同的期望负载调度模式，满足关键负载24小时不间断供电、优先级调度和需求限值合规。所有架构的LSP为67.56%，LCP为32.44%，DLVD为43.33 ms，光伏利用率接近99%，表明在正常操作下性能一致。
**集中式控制策略：不同场景比较**：集中式架构下，CLCA代理故障导致LSP降至54.05%，LCP升至45.95%，DLVD为40 ms，所有负载因控制信号丢失而关闭。通信丢失场景下LSP约为54.00%，LCP约为46.00%，DLVD略有变化。集中式架构对单点故障和通信丢失高度敏感，严重削弱负载服务和可再生能源利用。
**分布式控制策略：代理故障场景比较**：CLA故障导致LSP为62.24%，NCLA1故障为62.29%，NCLA2故障为64.92%。CLA故障由于令牌传递中断，影响所有负载调度；NCLA1故障仅影响其后代理；NCLA2故障仅影响自身。DLVD在所有场景下均为40 ms。分布式架构通过令牌协调，故障影响范围与代理优先级相关，整体韧性优于集中式。
**分散式控制策略：代理故障场景比较**：CLA故障导致LSP为60.71%，NCLA1和NCLA2故障均导致LSP为64.92%。各代理独立运行，故障仅影响对应负载，不影响其他负载调度。DLVD均为40 ms。分散式架构具有最高的故障容忍度，能维持除故障负载外的可持续能源利用。
**代理故障场景比较**：集中式架构最脆弱，分布式架构受限于代理间依赖，分散式架构将故障限制在受影响负载，提供最佳故障容忍度和可持续运营韧性。
**分布式控制策略：通信丢失场景比较**：CLA通信丢失导致LSP为61.91%，DLVD为40 ms；NCLA1和NCLA2通信丢失均导致LSP为62.14%，DLVD为43.33 ms。通信丢失影响负载代理获取功率信息，导致部分负载因缺乏可用可再生能源数据而关闭，但令牌传递机制使部分负载仍能根据预设需求限值运行。
**分散式控制策略：通信丢失场景比较**：CLA通信丢失导致LSP为63.22%，NCLA2通信丢失导致LSP为64.92%，NCLA1通信丢失无影响（LSP保持67.56%）。由于各代理独立，通信丢失仅影响受损代理的负载决策，但代理可依赖预设的需求限值信息运行，因此整体影响较小，DLVD保持43.33 ms不变。
**通信丢失场景比较**：集中式架构最脆弱，分布式架构将影响限于受损代理相关负载，分散式架构通过独立操作最小化中断，提供最佳韧性。
**分布式控制策略：通信延迟场景**：在分布式架构中，令牌传递延迟（0.01 s、0.025 s、0.03 s）导致DLVD增加（分别约43.96 ms、41.08 ms、41 ms）和LSP轻微下降（分别为67.46%、67.19%、67.05%），表明延迟增加削弱了需求限值合规性和负载服务性能。
**4. 讨论与结论**
研究表明，在可持续能源管理中存在明显的架构权衡：分散式控制对代理故障的恢复能力最强，实现了最高的平均LSP（64.83%）和最低的DLVD（40.61 ms），表明其韧性最优；分布式控制通过协调实现中等性能（64.10% LSP；41.17 ms DLVD）；集中式控制因单点故障和可扩展性限制，性能最低（58.52% LSP；43.33 ms DLVD）。所有架构的光伏利用率均保持在约99%，确认了可用太阳能几乎完全用于负载供应和电池充电，削减极小。
**结论部分翻译**：尽管已有关于微电网控制架构的比较研究，但在相同运行条件、负载曲线、测试环境和性能指标下的全面评估仍然有限。本研究中，根据KSEB定义的时段电价结构，通过设定用户侧需求限值实现需求响应，从而在促进可再生能源利用的同时实现有效负载调度。集中式控制架构在正常条件下通过向单一决策实体提供完整系统信息实现最优调度，但其对集中协调的依赖使其更易受通信丢失和代理故障影响，且计算复杂度限制可扩展性，因此更适合小型微电网、临时部署和需要集中监督的应用。分布式和分散式架构在异常条件下提供更大韧性，尽管其维持最优调度和电力成本性能的能力相对降低。分布式架构适用于需要协调负载操作的大型可扩展微电网，而分散式架构通过独立代理操作提供更高的故障容忍度。因此，所提出的框架通过整合光伏发电、电池储能和需求侧负载管理，支持可持续能源管理，最大化可再生能源利用，减少不必要的电网依赖，并在需求约束下维持可靠负载供应。所有架构中约99%的持续高光伏利用率证实，无论采用何种控制策略，均可实现可用可再生能源的有效利用。
