基于多Agent的地区电网智能调度系统设计及应用

崔爱国

山东东营利津供电公司 山东 利津 257400

0 引言

随着通信、自动化、信息技术的发展，“数字电力系统”在不断完善，地区电网逐步形成了以SDH光纤数字通信网为基础，SCADA／EMS、综合自动化系统、电能计量系统、远程图像监控系统、调度MIS系统等多个应用系统的分散“地区电网调度平台”，这些系统为地区电网调度提供了科学和高效的技术手段，但是由于缺乏统一规划，各个系统间形成了“信息孤岛”。本文依据 DSS以及多Agent系统的原理和技术，提出了一个基于地区电网 “数字电力系智能调度系统”、利用多Agent技术实现的地区电网智能调度系统模型。

1 决策支持系统与多Agent技术

随着网络技术和数据库技术的发展，产生了以提高信息处理速度，改善全局管理质量为主要目的的管理信息系统（MIS）。为了弥补MIS在决策支持等方面的不足，美国ScottMorton教授在《管理决策系统》一文中首先提出了DSS概念。经过 多年的发展，DSS形成了如图1所示的公认的体系结构。

图1 DSS体系结构图

Agent是一种具有知识、目标和能力，并能单独或在人的少许指导下进行推理决策的能动实体，是一种处于一定环境下包装的计算机系统，为了实现设计目的，它能在这种环境下灵活、自主地活动。 Agent具有以下主要特征：

1）自主性（Autonomous）。Agent能自行控制其状态和行为，能在没有外界干预的情况下自动操作。

2）反应性 （Responsive）。 Agent能够感知环境发生的变化，并对环境的变化作出反应。

3）能动性（Proaetiveness）。 Agent不仅对环境的变化作出反应，还可以能动地根据自己的目标采取相应的行动。

4）社会能力（SocialAbility）。 Agent能够通过某种通信语言和其他Agent或人进行交互。

多Agent系统 （MultiAgentSystem）是在多个Agent的环境下，Agent与Agent之间如何协调不同的目标、规划、知识和动作等，以确保各个Agent自主运行并不影响整个系统的工作。研究Agent的真正意义在于它们能构成多Agent系统。在应用方面，利用Agent方法研究 DSS还处于起步阶段。B.Tung等人为研究基于Agent的DSS而提出了一种生命周期法，并建立了一个AgentDSS的框架。

2 智能多Agent的特点与结构模型

近几年来对多代理技术的研究表明，在不同的应用环境下，有多种不同类型的多智能代理的协作模型，如：理性智能代理的 BDI模型，协商模型，协作规划模型和自协调模型等。而基于信念、愿望、意图的理性智能代理BDI模型是一种具有更类似于人类思维和推理能力的理论模型。本保护系统的结构就是采用该模型的慎思型BDI结构：〈决策Agent〉：：〈B，D，I，T〉B：表示信念，是Agent对当前环 境 的 主 观 反 应 。 〈b〉 ：：=〈Selfconfidence〉〈Stability〉D：表示愿望，是Agent希望实现的目标，由各个Agent的信任度组成。 〈D〉：：=〈Trust〉〈Trust〉：：=〈Agent〉〈T〉I：代表意图，是在当前信念和愿望的指导下所选择的行为。 〈I〉：=〈Goal〉 依据此模型，地区电网自动化控制系统的决策支持模型框架如图2所示：

第1层（数据源层）由调度运营业务系统组成，为整个系统提供基础数据；第2层（数据仓库层）在全局知识库和各种Agent的指导下，通过对运营业务数据进行抽取，集成和转换，以负荷和电量等主体组织数据，存放到调度仓库中；第 3层（应用层）是整个决策支持系统的顶层，对数据仓库中的数据进行各种查询，分析和挖掘，将得到的知识用于辅助调度员决策。

图2 调度智能决策支持系统模型框架图

3 多Agent地区电网智能调度系统体系结构

地区电网智能调度系统在管理协调Agent的统一管理下，由多个Agent协同工作，将现在或将来需要建立的系统集成起来，为地区电网调度员提供在线及离线的分析、决策和智能操作功能如图3所示：

3.1 各个Agent的功能

1）管理协调Agent。协调管理系统内多个Agent之问的关系，依据系统内其他Agent提供的定性和定量分析得到的辅助决策信息，运用相应的决策方法和知识，形成一系列决策方案供调度员选取。

2）系统监视Agent。监视多个应用系统的运行情况，采集各个系统的在线和离线信息，包括：SCADA数据、电能量数据、变电站二次设备运行参数、图像监视信号、调度管理系统信息等。将数据汇总到管理协调Agent。

3）系统控制Agent。将电网调度员和系统自动下达的综合控制命令，如方式调整、事故处理、电力市场交易等，分解成单一的操作或程序操作序列（遥控、遥调、保护投退、定值更改等），并传达到各个应用系统，由各个应用系统完成操作。

4）经济运行Agent。在日常运行中，它可根据安全稳定约束条件，在运行规则指导下，运用相应的模型、算法 （例如负荷预测、经济调度、机组经济组合、水电计划、交换计划、燃料计划和检修计划等）和知识制定全系统的经济运行策略，在正常运行时，不断地给出现时系统整体经济效率、网络损耗和热效率等信息，并且给出如何减少损耗、提高效率的建议和方案。

图3 多Agent地区电网智能调度系统体系结构图

5）安全分析Agent。实时地运用相应的模型、算法 （例如潮流计算、状态估计、实时网络分析、安全约束调度、电压稳定性分析、预想故障分析等）以及知识对系统进行安全评估。在系统正常运行时，给出 “忧患预告”，实时告知系统薄弱所在。同时还可给出改善安全稳定性的建议和策略，使电力系统始终保持在正常运行状态。

6）人机交互Agent。将各个应用系统的界面集成统一，实现一个虚拟的地区电网调度员的集中控制台。具有直观的界面，以各种图形、仪表盘、表格、声音、动画、图像等形式展现地区电网和设备运行的情况。调度员可以根据自己的习惯，配置各种显示风格。

7）模拟培训Agent。实现调度专业综合业务虚拟培训的环境。这些专业包括：各级调度员、监控员、方式人员、负荷人员等。培训的内容不仅仅是电网模拟操作，还综合了调度专业人员实际应用的各个系统，包括调度管理系统、图像监控系统、电能量管理系统、电力市场的交易系统等。完成电网调度、操作票填写、负荷预计、方式安排、电力市场交易、系统事故处理、事故预想等功能的培训。

8）电力市场Agent。通过汇集、综合电网运行、用户、环境、政策等各项信息，制定电力市场运营的方案，包括预计负荷、计划、分析、统计等。保证地区供电局在电力市场上实现最经济的交易。

9）统计分析Agent。 利用Agent智能化，在各个应用系统的数据信息中进行数据挖掘、抽取，根据不同的需求，完成对数据的汇总、分析、统计、分类等，形成各种报表和决策支持策略。给调度员提供强大的数据分析工具，能灵活地绘制各种报表，以各种方式显示数据分析结果。

3.2 多Agent协作图

在多Agent系统中，各个Agent可以分布到各个节点，在管理协调Agent统一管理下协同工作（见图4）。系统的数据流主要有2类：

图4 多Agent的协作图

1）信息类数据。包括各个应用系统的运行数据参数以及各个Agent智能分析的结果数据等。由系统监视Agent完成对各个应用系统的原始数据采集，管理协调Agent分类分发给其他Agent，各个Agent完成各自功能分析，又将结果提交给管理协调Agent，最终管理协调Agent将汇总的信息、分析结果、操作策略等交给人机交互Agent，展现给地区电网调度员。

2）控制类数据。包括地区调度员的各项命令、系统自动化提交的命令等。控制类数据可由地区调度员人工干预也可由系统自动下达，由管理协调Agent分发到各个Agent，完成各自功能分析后，由管理协调Agent汇总分析结果，调度员确认后下达到系统控制Agent，最终发送到各个应用系统，完成操作任务。

4 结束语

多Agent地区电网智能调度系统建立在当前地区电网“数字电力系统”的框架上，多Agent地区电网智能调度系统模型具有开放的体系结构，它不仅仅是将原来地区电网“数字电力系统”中分散的多个应用系统进行集成，更是运用Agent技术，在原始数据的基础上，通过每个Agent智能分析、多个Agent协同应用，为地区电网调度员提供安全、经济、科学的调度决策方案，实现地区电网调度的人工智能和高效率系统控制。通过不断加入新的Agent，可以实现系统功能的扩展，为地区电网调度提供更优化的调度决策方案。

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