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多Agent智能电网调度决策支持系统研究解析
30卷第7期30卷第7期Vol.30No.7
企业技术开发
2011年4月Apr.2011
多Agent智能电网调度决策支持系统研究
余腊生,钱奕兰
(中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083)
摘
要:
文章介绍了Agent技术和决策支持系统,针对电网调度的局限性提出了基于多Agent的智能调度决策支持系统,
并详细阐述了系统的体系结构和各个Agent的功能。
系统能够将位于网络上任何位置的Agent与现有电力信息系统有
机地结合起来,共同高效、快速、可靠地为调度员提供决策支持。
关键词:
决策支持系统;多Agent;智能电网;调度中图分类号:
TP302.1文献标识码:
A文章编号:
1006-8937(2011)07-0001-03
Researchonthedecisionsupportsystemofmulti-Agentsmartgriddispatching
YULa-sheng,QIANYi-lan
(SchoolofInformationScienceandEngineering,CentralSouthUniversity,Changsha,Hunan410083,China)
Abstract:
ThispaperintroducesAgenttechnologyanddecisionsupport,putsforwardthedecisionsupportsystemforsmartgriddispatchingbasedonmulti-Agentagainstthelimitationofgriddispatching,andexplainsindetailthestructureofthesystemandthefunctionofeveryAgent.ThesystemcanorganicallycombinetheAgentlocatedinanypositiononthenetworkandexistingpowerinfor-mationsystem,andprovidedecisionsupportfordispatchersefficiently,fastandreliably.Keywords:
decisionsupportsystem;multi-Agent;smartgrid;dispatching
随着电网规模的扩大,汇集到调度中心的各种信息激增,给调度人员造成了巨大的压力。
目前应用广泛的EMS(能量管理系统)仍停留在分布式独立计算分析阶段,需要调度人员调用各个分析模块,再进行综合决策。
这样调度员难以及时响应电网状态的改变,也不太可能短时间内对突发事故做出可靠的决策[1]。
因此,有人提出了智能调度的思想,这也是目前国内智能电网的主要研究方向。
本文研究了智能调度决策支持系统,通过多Agent技术将处理复杂系统的理论方法、决策理论、知识发现技术与电力系统安全稳定分析等紧密结合起来,帮助调度员分析电网运行状态和做出决策。
电力系统是一个开放式的复杂的大系统,全局控制在电网调度过程中所起的作用不明显。
在这种环境下,系统中每个节点都是可以独立操纵的智能性和理性的主体,它们具有不完全的信息和问题求解能力,不仅能够预测其他节点的动态,而且节点自身的反应和动作又可以对另外的节点产生影响。
由此可见,电网调度的特可以采用MAS性与MAS的特性是基本一致的[3]。
因此,
来求电网调度中的问题,多节点电网通过它们之间的交互性构成了一个多Agent社会。
1.2
决策支持系统简介
决策支持系统(DSS,DecisionSupportSystem)是辅助决策者通过数据、模型和知识,以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
DSS为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境,调用各种信息资源和分析工具,帮助决策者提高决策水平和质量。
DSS中人工智能的渗入形成了智能决策支持系统(IDSS,IntelligentDecisionSupportSystem),增加了对决策IDSS主要由4个部分组成,即数据部分、模过程的支持。
型部分、推理部分和人机交互部分[4],其中推理部分的加入使得系统具有了智能性。
IDSS的结构如图1所示。
1
1.1
相关技术基础
Agent技术简介
Agent是计算机硬件或软件系统,其具有自主性、交
互性、主动性、反应性和社会性的特点[2]。
单个Agent主要用于模拟人的智能行为,多个Agent之间可以进行通信和协作,从而使多Agent系统(Multi-AgentSystem,MAS)可以模拟人类社会的复杂行为。
MAS中,Agent间的联系较为松散,上层Agent不仅可以及时地把有用的信息以非常友好的方式提交给用户,而且它也会把有利于提高系统运行效率和性能的信息或知识及时吸收进来。
通过这种Agent的自我学习能力,增强了系统的智能性。
收稿日期:
2011-01-25作者简介:
余腊生(1969—),男,湖北黄冈人,博士研究生,副教授,主
要研究方向:
Agent理论、技术及应用、数据库技术、社会网络计算、结构与算法。
2
2.1
基于多Agent的智能电网调度决策支持系统
系统总体结构
以MAS和决策支持系统为基础,并结合智能电网调
度的结构特点,基于多Agent的智能电网调度决策支持系统的总体框架如图2所示。
2
用户
企业技术开发2011年4月
障分析和故障处理。
负责监视从各个厂站传递过来的事件信息,并对它们进行过滤,在确定为故障后,对该故障进行详细分析,最后给出故障恢复方案。
人机交互部件
④操作票Agent主要负责对系统设备检修,故障处自动、点图和短语4种开理等操作开票,还提供了手动、票方式[5],避免了传统的手工操作票容易引起事故的失
数据部件模型部件
误。
⑤报表管理Agent主要负责对电力系统运行状况的记录或统计进行分析,也是调度中心进行电力系统运行
数据库推理机
模型库
情况分析的重要信息和依据。
⑥模拟培训Agent主要负责系统操作员的一些培训工作,可以提供一个模拟的环境,让用户实际操作系统,
知识库
图1
IDSS体系结构调度员人机交互层通信服务层
真实地体验系统的功能,达到模拟培训的效果。
这些职能Agent通过网络进行交互,并且都存在于连接到网络的各个计算机上。
系统的应用功能是可扩展的,因此Agent的数量也是可扩展的,新Agent的加入不会影响其他Agent的运行。
2.3
Agent间的协作策略
管理Agent包含了一个知识库和任务库:
知识库保
模拟
培训Agent
故障处理Agent
其他扩展Agent
管理Agent
高软分析Agent操作票Agent报表管理Agent
存着其他Agent的信息,如Agent的位置、当前的任务状态等;任务库中存放了需要多个Agent协作才能完成的任务。
并且每个Agent的小知识库保存了自己能力和状态值的记录。
设系统中共有N个Agent。
i∈[1,N];Agent有个体属性M种,j∈[1,M];任务属性Q种,k∈[1,Q]。
协作策略如下[6]:
①Agent接收到新任务后,首先查看状态值,若忙,则将任务传给决策管理Agent;否则与自身知识库进行匹配看自己是否有能力完成,若有则接受,否则就需要向决策管理Agent申请协作。
②决策管理Agent接到申请请求后,将需要协作的任务加入任务库,记录好该任务的相关信息(任务的属性),然后与知识库中其他Agent属性进行比较,选出最合适将任务分配给它与原Agent共同协作完成。
的Agent,
可以使用分级优先的方法来选择“最合适的Agent”:
根据Agent个体能力等级不同,可定下不同的值Pi。
能力的分工不同(即不同属性)有不同的权重;任务也同此,同一属性赋给权值γk,不同等级赋值。
令S=Σpj×ωj+
j=1m
通信服务层
决策资源层(数据库、模型库、知识库)
SCADA系统、故障信息系统
图2
基于多Agent的智能电网DSS结构图
该系统总共包括3个部分:
决策资源层、职能Agent层和人机交互层。
决策资源层是系统的基础,数据源来自SCADA系统和故障信息系统;职能Agent层由系统中各智能部分构成,在EMS的基础上扩展了故障处理分析、调度员操作票等新的模块,从而使系统具备了故障和检修的功能;人机交互层采用可视化技术,方便用户与系统的信息直接交互。
2.2
各职能Agent功能
本文根据电力调度系统的功能特点对Agent进行分类,它们的主要功能如下:
①管理Agent主要负责协调其他职能Agent间的动作以及给他们分配合适的任务,类似于程序的头文件,保存了其他Agent的相关信息,根据这些信息对新的任务进行定性和定量分析,最后再把各Agent的结果汇总为决策方案。
②高软分析Agent包括了电力系统里的一些高级应无功优化和安全分析等,主要负责用软件,如潮流计算、对实时采集的数据信息进行分析计算,得到当前的运行状态。
③故障处理Agent主要包括3个模块:
故障诊断、故
S值越大,优先级越高,越容易被选中参与协作。
Σl×γ,
k
k
k=1
Q
③决策管理Agent若同时接到若干个协作申请,也可用上式的方法,优先级越高的申请可被优先选取处理,其余的任务在任务库中等待。
当一个申请S过小,可能长期得不到响应,我们可设置一个定时加数器,每等待一段时间就给S加上一个固定值,这样随着等待时间的增长,优先级增加,就可能被选中处理。
2.4
系统协作决策过程
第30卷第7期余腊生,等:
多Agent智能电网调度决策支持系统研究
3
下面具体以系统中的故障处理Agent的工作流程来说明系统的决策过程,其基本流程如图3所示。
决策分析
模块
信息库感知器
信息感知模块效应器
用户接口模块
故障处理Agent工作流程图
感知器
知识库信息处理效应器
3结语
本文针对目前电网调度管理过程中存在的问题,根
据电网运行实际,提出了基于多Agent技术的智能电网调度决策支持系统。
2010年由H省某公司与某地区电网公司合作研究开发了地区电网智能调度决策支持系统,并在实际应用中取得了一定的效果。
该系统将多Agent技术与调度决策支持技术结合起来,建立多Agent模型,通过各个Agent间的协作,实现调度、运行和管理的智能化。
从而使系统效率达到了最大化,极大地提高了电网运行的安全性和可靠性。
并且集成了故障处理的功能,使调度软件系统的处理范围拓展至故障检测决策状态。
随着智能电网的不断发展,在国际电力工业发展的主流中基于多Agent技术的智能电网调度决策支持系统必将加快电网智能化的进程。
参考文献:
[1]姚建国,杨胜春,高宗和,等.电网调度自动化系统发展趋
2007,31(13).势展望[J].电力系统自动化,
[2]余腊生,蔡莹皓.实时环境下agent决策机制研究[J].计算
机工程,2005,31(7):
24-26.
[3]杨旭升,盛万兴,王孙安.多Agent电网运行决策支持系统
体系结构研究[J].电力系统自化,2002,26(18):
45-49.科[4]杨善林.智能决策方法与智能决策支持系统[M].北京:
学出版社,2005.
[5]康权.基于MAS技术的电网智能调度决策支持系统的研
究与应用[D].北京:
华北电力大学,2008.
[6]王鹏人.基于多Agent的岩体声发信号检测定位系统应用
研究[D].长沙:
中南大学,2009.
信息源图3
结果解释
在实际工作过程中,首先由信息感知模块的感知器接收从子站采集上来的遥信和事项等消息,并对这些信息进行粗辨识,如果这些信息能促成一个故障,就通过加载信息库中所存储的数据将有用信息传递给效应器,效应器将这些信息传递给决策分析模块。
决策分析模块接收感知到的信息后,调用相关知识,校核当前设备运行状态是否与运行规则相符,若确定是故障的话就会给出诊断报告,然后自动启动故障恢复和故障操作票,故障恢复能根据网络拓扑关系给出最合理的恢复路径,最后自动开出操作票来指导消除故障,恢复系统的稳定运行,减少因故障引起的损失。
用户接口模块主要功能为收集用户相关信息来初试化一个决策任务,向用户表示决策分析结果,在决策分析过程中要求决策者提供附加信息。
此外,考虑到“安全第一”的原则,在整个决策系统的运行中,当诊断到确有故障发生时,应停止其他一切应用,将系统的性能资源让于故障分析应用。
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瑞典企业将造纸黑液转化为车用燃料
瑞典CHEMREC公司近年来成功地发展了黑液气
作为项目的合作者与产品用户,沃尔沃公司改造了机管理软件都适合二甲醚燃料,这些卡车将使用新燃料雪萍、斯德哥尔摩和Pitea市建立4个二甲醚加油站。
化技术并积累了商业化经验。
这家总部设在斯德哥尔摩实施黑液气化项目,截止2009年中该项目已经运行了
黑液气化后的气相成分,在高温高压条件下经气-
14辆重型卡车的发动机系统,使其油箱、喷油器和发动进行性能测试。
瑞典Preem石油公司负责在哥德堡、延
并在瑞典北部城市Pitea拥有工厂的企业,2004年开始11000h,每天可将20t黑液气化。
固相催化反应,可生成甲醇(CH3OH)和二甲醚(CH3OCH3)。
CHEMREC公司提供造纸黑液气化技术与合成气,丹麦HALDORTOPSOE公司提供气体合成甲醇和二甲醚的
纸浆和造纸是瑞典传统行业,黑液是造纸过程的副产品,内含30%水、40%可燃有机物和30%碱盐,据估算
瑞典每年约产生7000万t黑液。
CHEMREC公司的黑液气化技术为造纸废液转化为能源开辟了新途径。
据知瑞典能源署已在CHEMREC公司气化项目基础上增加投资达到30亿克朗,预计到2013年投产,年生产能力为用。
技术,两公司合作生产甲醇和二甲醚。
甲醇和二甲醚既
该项目2008年得到欧盟第7框架计划和瑞典能源
是重要的有机化工产品,又是良好的车用燃料。
署的共同资助,瑞典和欧洲的多家公司参与,项目总资金为2840万欧元,设计生产能力为4t二甲醚/d。
该项
14万t甲醇或10万t二甲醚,可供2000辆重型卡车使
(摘自科技部)
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目2009年开始建设,预计将于近期投入试生产。
科技信息
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