邮轮综合电网结构复杂，负荷种类繁多，采用传统的集中式控制管理已经很难满足邮轮电网的要求，急需引入新的技术对邮轮电网进行控制管理。近年来多智能体技术快速发展，结合其分布性、自适应性和协调性等特点，该技术将成为邮轮电网管理的重要手段。在邮轮运行过程中，运行工况复杂多变，传统的负荷分级分类方法存在一定的局限性，无法适应邮轮运行状态多样的特点。本文针对邮轮运行过程中负荷随机性大的特点，根据统计思想模拟出各个工况下的负荷使用情况，并求出各个工况下的负荷概率分布函数。根据各个工况下的概率分布函数并利用抽样的方法模拟出邮轮全航程的负荷随机场景，然后对产生的随机负荷随机场景进行分类，并根据分类结果对综合电网的储能容量和能量管理进行优化。最后，根据不同负荷在不同工况下的负荷重要性不同对负荷进行重新分级，然后考虑负荷的分级情况在能量协调中的影响，同时引入多智能体技术，并在JADE平台上对邮轮电网中的各个Agent功能进行设计。建立基于MAS的邮轮电网分布式控制结构，并制定相应的分级管理策略，对整个邮轮电网能量进行协调控制。具体的研究包括以下几个方面：　　首先，建立邮轮电网模型，并对邮轮电网的用电负荷进行具体分析。然后分别针对邮轮正常航行工况、进出港和停泊三种工况对综合电网负荷重新分级分类，并统计出各个工况下负荷的使用概率；　　其次，根据统计出的各个工况下的各个负荷的功率和使用概率，基于统计思想求出各个工况下的负荷频数分布直方图，然后利用傅里叶级数拟合出负荷概率分布函数，并根据拟合出的函数利用抽样的方法产生大量的能够代表整个航行过程的随机负荷场景；　　再次，基于本文负荷场景数据维度大的特点，对AM-PCM（Automatic Merging Possibilistic Clustering Method）算法进行改进，得出一种自适应多阶段聚类算法-AMCA(Adaptive Multi-Clustering Algorithm),并利用AMCA算法对产生的负荷随机场景进行聚类分析；　　接着，先根据负荷的分类结果对邮轮储能容量进行优化，通过建立储能系统容量优化模型，将聚类的结果代入模型中，并利用多目标粒子群优化算法求解出储能系统最优的能量配置。然后建立邮轮电网能量管理优化模型，对邮轮一天内的航行状态进行优化。将最优储能容量代入模型中，利用多目标粒子群算法对该模型进行优化，并与优化前的航行状态进行比较。结果显示，通过调节邮轮一天内的航行速度，不仅提高了邮轮的运行效率，而且降低了二氧化氮的排放率。　　然后，由于先前对邮轮进行能量管理时，并没有考虑负荷分级的影响。本文通过引入多智能体技术，利用多智能体分布式控制结构对邮轮负荷进行分级管理。根据邮轮电网的特点在JADE平台上对邮轮电网中各个Agent的功能及各个Agent之间的通信进行设计，利用MACSimJX接口程序实现Simulink与JADE平台之间的通信，实现两平台间的数据交互。　　最后，通过引入多智能体的分布式控制理论，考虑负荷分级在邮轮能量管理中的影响，并制定相应的协调控制策略。构建基于MAS的邮轮电网分布式控制结构，利用多智能体自主性、分布性、自适应性和协调性等优点对邮轮电网内的负荷以及电源进行动态管理和控制。通过对电网中各电源之间的协调控制以及对各工况下负荷的分级控制，维持电网内能量的供需平衡。